Bursatilense. Durante años, Nvidia ha sido el proveedor clave detrás del auge de la inteligencia artificial, pero ahora Meta quiere cambiar esa dependencia, y para lograrlo está empezando por algo clave: fabricar sus propios chips.
“El único límite para nuestros logros del mañana son las dudas que tenemos hoy”. - Franklin D. Roosevelt
MERCADOS
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S&P 500 | 6,776.75 | -0.20% |
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NASDAQ | 24,972.75 | -0.09% |
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Dow | 47,433 | -0.67% |
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Bitcoin | 70,655.6 | +1.27% |
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Ethereum | 2,069.52 | +1.98% |
*Variación diaria al cierre del mercado de NY. ¿Qué significan estos números?
ACCIONES Y SECTORES
¿Cómo se comportó la economía ayer?
El sector de la energía, impulsado por la industria de refinación y comercialización de petróleo y gas, tuvo el mejor rendimiento el día de ayer.
CVR Energy (CVI) $28.37 fue la principal ganadora, con un 10.30%.
Las Big Caps que más se movieron ayer
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Oracle (ORCL) | 163.12 | +9.18% |
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Micron (MU) | 418.69 | +3.86% |
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Chevron (CVX) | 191.79 | +2.95% |
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T-Mobile US (TMUS) | 213.44 | -2.44% |
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Philip Morris International (PM) | 166.84 | -3.49% |
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Novartis (NVS) | 155.80 | -3.58% |
LO MÁS DESTACADO
¿Meta quiere depender menos de Nvidia?
Meta (META) está intentando dejar de depender de proveedores externos.
Ayer, Meta anunció que está lanzando cuatro de sus propios chips de IA personalizados para impulsar su rápida expansión de centros de datos.
El primero, MTIA 300, está destinado a ayudar a entrenar modelos de IA más pequeños que ejecutan las recomendaciones de Meta en Facebook e Instagram. Los siguientes tres (MTIA 400, MTIA 450 y MTIA 500), se usarán para tareas más avanzadas como crear imágenes y videos a partir de indicaciones. Se lanzará un nuevo chip cada seis meses, un ritmo sorprendentemente rápido que subraya la creciente necesidad de nueva tecnología por parte de Meta.
Vista general: Al diseñar sus propios chips, que luego son fabricados por Taiwan Semiconductor, el gigante de las redes sociales puede reducir su muy costosa factura de gasto de capital, dijo a CNBC el vicepresidente de ingeniería de Meta, Yee Jiun Song.
Meta espera gastar hasta 135 mil millones de dólares en IA este año, incluyendo la apertura de un enorme centro de datos en Louisiana, así como la construcción de más en Ohio, Indiana y Texas. Pero parte de esa ola de gasto también incluye decenas de miles de millones de dólares en GPUs, principalmente de Nvidia. Los chips propios no solo pueden reducir costos, sino también permitir que Meta optimice chips para tareas específicas.
Un nuevo cambio en la IA (integración vertical)
Como todos sabemos, Nvidia ha dominado el mundo de los chips de IA durante años. La compañía controla el 92% del mercado global de GPUs para centros de datos (y como el rey reinante del hardware de IA), Nvidia puede permitirse hacer que sus chips sean costosos, porque la demanda es muy fuerte y Nvidia tiene todo el poder de negociación.
Ahora, las grandes empresas tecnológicas están intentando ganar algo de ventaja no solo creando chips propios, sino también construyendo chips más especializados, circuitos integrados de aplicación específica diseñados para tareas más limitadas que no necesitan GPUs tan intensivos en energía.
Google fue de los primeros en “llegar a la fiesta”, creando su primera Unidad de Procesamiento Tensor (TPU) en 2015. La empresa del grupo “Mag 7” firmó un acuerdo de 10 mil millones de dólares con Anthropic en diciembre para venderle sus TPUs a la startup, y algunos analistas creen que podrían llegar a convertirse en un negocio de 900 mil millones de dólares.
Amazon creó Trainium, su primer chip personalizado, en 2018. Desde entonces, Anthropic ha comprado millones de dólares de la versión más nueva, Trainium 2, que no es tan potente como las ofertas de Nvidia, pero es más rentable.
Sin embargo, lanzar sus propios chips no significa que Meta se haya desligado completamente de Nvidia, pero hay varios aspectos interesantes que está haciendo la compañía Meta que te estaremos compartiendo la otra semana.
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Descargo de responsabilidad
Recuerda que esto no son recomendaciones financieras; las decisiones que tomes siempre deben estar basadas en tu propio análisis.
