Algunas colaboraciones tecnológicas tienen mucho sentido desde el primer día. Otros, sin embargo, dejan desconcertados incluso a los expertos más experimentados. La asociación de mil millones de dólares entre NVIDIA—el rey indiscutible de la chip de inteligencia artificial mundo—y el gigante finlandés de las telecomunicaciones nokia AI-RAN se encuentra actualmente firmemente en la última categoría.
Hace unos cuatro meses, Nvidia llamó la atención al invertir mil millones de dólares en Nokia. Al mismo tiempo, Nokia anunció una nueva hoja de ruta para sus redes de acceso de radio (RAN) 5G y 6G basadas en chips de Nvidia. A primera vista, suena como una pareja poderosa. Pero cuando nos fijamos en las cifras y el estado actual de la industria, el acuerdo empieza a parecerse más a un rompecabezas de alto riesgo.
Un choque de mercados
Para entender la confusión hay que mirar la báscula. Nvidia informó recientemente ingresos trimestrales de aproximadamente 68 mil millones de dólares. Para ponerlo en perspectiva, eso es casi el doble de lo que gana todo el mercado global de productos RAN en un año completo.
Los críticos suelen decir que la industria de las telecomunicaciones es lenta y conservadora. Ya sabemos lo grande y rentable que es Nvidia como empresa. Por lo tanto, entrar en un mercado cada vez más reducido donde los diseñadores de silicio de banda base sólo obtienen una pequeña parte del pie parece demasiado trabajo por poca recompensa. Entonces, ¿qué busca realmente Nvidia?
La asociación AI-RAN de mil millones de dólares: lo que Nvidia ve en Nokia que los analistas no ven
El discurso de Nvidia se centra en un concepto llamado «AI-RAN». La idea es que las mismas GPU potentes que se utilizan para entrenar AI Los modelos pueden realizar una doble función. La empresa busca garantizar que el hardware pueda manejar cargas de trabajo de la red celular y al mismo tiempo ejecutar «inferencia de IA» (el proceso mediante el cual una IA entrenada toma decisiones) en el borde de la red.
Si esto funciona, podría resolver el problema de la «latencia». El término se refiere a pequeños retrasos que pueden afectar el rendimiento de un sistema en campos como la robótica o los vehículos autónomos. Nvidia sostiene que pueden crear una nueva fuente de ingresos de “inferencia de IA como servicio” para las compañías telefónicas. Podrían lograrlo distribuyendo GPU en muchas instalaciones de telecomunicaciones más pequeñas en lugar de en unos pocos centros de datos gigantes.
Aún persiste mucho escepticismo
Mientras la visión es audazmuchos en la industria siguen sin estar convencidos. El argumento a favor de la “computación perimetral” se viene planteando desde hace años. Sin embargo, muchas grandes empresas de telecomunicaciones han obtenido muy poco retorno de esas inversiones.
Por ejemplo, ejecutivos de empresas como BT en el Reino Unido y Verizon en Estados Unidos han expresado dudas. El CTO de Verizon, Yago Tenorio, sugirió recientemente que si bien las GPU son excelentes para AIes posible que no sean la mejor opción para ejecutar tareas básicas de red. Los críticos argumentan que las GPU consumen mucha energía en comparación con los chips diseñados a medida o incluso con las CPU modernas. Nvidia, por otro lado, sostiene que sus diseños más nuevos y de bajo consumo están construidos específicamente para evitar que se derrita el chasis de una estación base.
¿Un riesgo para Nokia?
Con este socio de Intel, Nokia se está alejando de su anterior enfoque en el silicio personalizado. Ahora pueden pasar al hardware de Nvidia para centrarse en lo que mejor saben hacer. Es una apuesta liderada por el liderazgo de Nokia para restaurar la rentabilidad y la participación de mercado, especialmente después de perder importantes contratos ante rivales como Ericsson.
Ahora, Nokia necesita mostrarle al mundo que la IA y el 5G pueden funcionar juntos en el mismo chip. Si tienen éxito, este acuerdo será visto en retrospectiva como visionario. Pero si fracasan, podrían quedar aún más rezagados que sus competidores, que se quedan con hardware más antiguo y con mayor eficiencia energética. Para Nvidia, en cambio, el objetivo es claro: vender más GPU.
Fuente: Android Headlines