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El reciente acuerdo estratégico de licencia de Nvidia con Groq, por valor de 20.000 millones de dólares, señala un cambio significativo en el panorama de la IA, lo que sugiere que la era del dominio de las GPU de propósito general en la inferencia de la IA está llegando a su fin. El acuerdo, revelado a principios de 2026, apunta hacia un futuro en el que las arquitecturas de silicio especializadas sean cada vez más favorecidas para las tareas de inferencia de la IA, en particular aquellas que exigen tanto una amplia comprensión contextual como un procesamiento en tiempo real.
Este movimiento se produce cuando la inferencia, el proceso de utilizar modelos de IA entrenados para hacer predicciones, superó al entrenamiento en ingresos de centros de datos por primera vez a finales de 2025, según Deloitte. Este "cambio de inferencia" destaca la creciente importancia de las soluciones de inferencia eficientes, lo que ejerce presión sobre la arquitectura de GPU tradicional. Matt Marshall informó que este acuerdo representa uno de los primeros movimientos claros en una lucha de cuatro frentes por el futuro de la pila de IA, y que 2026 es cuando esa lucha se hará evidente para los constructores empresariales.
El acuerdo sugiere que Nvidia, a pesar de poseer una cuota de mercado reportada del 92% en el mercado de GPU, reconoce las limitaciones de las GPU de propósito general para satisfacer las demandas cambiantes de la inferencia de la IA. La creciente complejidad de los modelos de IA y la necesidad de respuestas de baja latencia están impulsando la necesidad de hardware especializado.
El acuerdo de licencia con Groq, una empresa conocida por su arquitectura de transmisión de tensores (TSA), permite a Nvidia integrar la tecnología de Groq en sus ofertas. TSA está diseñado para acelerar las cargas de trabajo de inferencia minimizando el movimiento de datos y maximizando la eficiencia computacional. Este enfoque contrasta con la naturaleza de propósito general de las GPU, que están diseñadas para manejar una amplia gama de tareas, pero pueden no estar optimizadas para cargas de trabajo de IA específicas.
El cambio hacia arquitecturas de inferencia desagregadas implica dividir el silicio en diferentes tipos, cada uno optimizado para aspectos específicos del proceso de inferencia. Esto permite un enfoque más adaptado y eficiente a la implementación de la IA, lo que permite a las empresas optimizar el rendimiento y el coste.
Las implicaciones de esta tendencia se extienden más allá del hardware. Los marcos de software y las herramientas de desarrollo deberán adaptarse para admitir estas nuevas arquitecturas. Los desarrolladores deberán tener en cuenta las características específicas de las diferentes plataformas de hardware al diseñar e implementar aplicaciones de IA.
Se espera que el acuerdo Nvidia-Groq acelere el desarrollo y la adopción de soluciones especializadas de inferencia de IA. A medida que la IA continúa permeando varias industrias, la demanda de una infraestructura de inferencia eficiente y escalable solo aumentará, lo que impulsará aún más el cambio del enfoque de GPU único para todos.
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