Desde que Huida (Nvidia) transformó de un proveedor de GPU para juegos a un proveedor global de tecnología central de computación de IA, se ha afianzado con éxito en la industria global de la IA. Los principales gigantes tecnológicos del mundo, como Microsoft (Microsoft), Amazon (Amazon), Google, Meta y Musk, (Elon Musk) siguió su ejemplo y aumentó su inversión en infraestructura de IA.
Al mismo tiempo, se gastan miles de millones de dólares para construir "centros de datos a hiperescala" y se compran millones de chips de IA para satisfacer la enorme demanda de potencia informática de los modelos de IA. Sin embargo, frente al fuerte dominio de Huida, si oponentes como AMD, Intel (Intel), Google TPU y Amazon (Tranium) tienen la oportunidad de abrirse paso, si el desarrollo de la IA encontrará cuellos de botella en la potencia informática en el futuro y cómo se desarrollará esta guerra de IA.
La "escala" se vuelve clave, y los gigantes tecnológicos continúan construyendo infraestructura de IA
En los últimos años, la demanda de modelos de IA ha crecido rápidamente, y los gigantes tecnológicos han invertido en la construcción de grandes centros de datos para ampliar las capacidades informáticas de IA, entre ellas:
Meta construye un centro de datos (2GW) de 2 gigavatios en Luisiana, EE. UU.
Amazon AWS y Microsoft Azure también están expandiendo centros de datos de (Gigawatt) de varios gigavatios en todo el mundo.
Google gastó miles de millones de dólares en redes de fibra óptica y fortaleció los enlaces de los centros de datos en todo el mundo.
xAI de Musk planea desplegar 200.000 GPU para construir clústeres de supercomputación de IA.
La inversión de estos gigantes tecnológicos muestra que la "escala" sigue siendo la clave, y luego conectar los centros de datos globales a través de redes ópticas para mejorar el entrenamiento de la IA y el rendimiento informático, refuta directamente la afirmación de que "la escala de la computación de la IA ha llegado a su límite".
Huida sigue ocupando el liderazgo, confiando en él para más del 70% de la potencia de computación de IA del mundo
En el mercado de chips de IA, Huida sigue siendo el líder del mercado con una cuota de mercado del 70%, especialmente en el campo del entrenamiento de IA, con una cuota de mercado cercana al 98%. A pesar de que Google tiene su propio TPU (Tensor procesamiento de chips Unit), sigue siendo uno de los compradores de GPU Huida.
( Nota: Los TPU son chips de aplicación especiales diseñados por Google para acelerar las cargas de trabajo de aprendizaje automático e inteligencia artificial. )
¿Por qué Huida es capaz de mantener su dominio?
Ventajas del software: Además del hardware, Huida es una de las pocas empresas de semiconductores que es realmente buena en software de IA, especialmente su propio ecosistema CUDA es difícil de reemplazar.
Proceso avanzado: Las nuevas tecnologías siempre se pueden introducir más rápido que los competidores, lo que garantiza un rendimiento de chip líder.
Tecnología de red: Fortalece el (NVLink) de tecnología de interconexión eficiente entre GPUs con la adquisición de Mellanox.
Estos factores convierten a NVIDIA en líder en chips de IA, e incluso si AMD, Google, Amazon y otros competidores invierten activamente en el desarrollo de chips de IA, Huida sigue teniendo una posición dominante en el mercado. Sin embargo, el mercado sigue siendo muy competitivo y muchos actores tecnológicos están buscando alternativas para reducir su dependencia de Huida.
Google TPU, AMD MI300 y Amazon Tranium pueden desafiar a Huida
Aunque Huida sigue dominando el mercado, varios competidores importantes, como Google, AMD y Amazon, siguen intentando hacerse con el mercado de la potencia informática de la IA. Aunque las TPU de Google se utilizan principalmente para servicios internos como la búsqueda, los anuncios y el procesamiento de videos de YouTube, todavía tienen una gran cuota de mercado en el mercado de capacitación en IA.
Ventajas y desventajas de Google TPU
Asociación con Broadcom con una potente tecnología de interconexión.
Intégrate en los servicios internos de Google para optimizar los algoritmos de IA de búsqueda y publicidad.
Solo es superada por NVIDIA en el campo del entrenamiento de IA.
Desventaja del TPU
El negocio en la nube de Google es débil y TPU no es tan competitivo como Huida en el mercado externo.
El ecosistema de software es cerrado y difícil de usar para los desarrolladores externos.
AMD MI300 es el mayor competidor de Huida, pero el software sigue siendo una deficiencia
AMD ha desplegado activamente el mercado de chips de IA en los últimos años, y la GPU MI300X se ha beneficiado del control de exportación de Estados Unidos a China, que es relativamente popular en el mercado chino. Además, Microsoft y Meta también están utilizando activamente los chips de AMD para reducir la dependencia de Huida.
Aunque a AMD le está yendo bien, no explotará como espera el mercado. Debido a que la plataforma ROCm de AMD no está lo suficientemente madura en términos de ecosistema de software de IA, todavía hay margen de mejora en la estabilidad y la facilidad de uso en comparación con CUDA de Huida.
Por ejemplo, cuando los desarrolladores usan ROCm para entrenar modelos de IA, a menudo se encuentran con problemas como dificultades de depuración (debug), e incluso la experiencia básica "lista para usar" no es fluida. Los modelos de marcos de IA convencionales, como la ejecución de PyTorch directamente con ROCm, pueden encontrar situaciones que no pueden funcionar sin problemas y se requieren ajustes o modificaciones adicionales, lo que hace que su uso sea menos conveniente para los desarrolladores.
Amazon Tranium 2 se centra en la rentabilidad
El Tranium 2 de Amazon se conoce en broma como el TPU de Amazon, que se utiliza principalmente para el entrenamiento interno de IA, haciendo hincapié en el bajo costo y el alto ancho de banda de memoria. Estos son los tres aspectos de la rentabilidad de Amazon:
Mejora de la relación precio-rendimiento: AWS afirma que las instancias Trn2 ofrecen una ventaja de precio-rendimiento del 30-40 % en comparación con las instancias EC2 basadas en GPU de la generación actual (P5e, P5en y que utilizan Huida H200).
Mayor eficiencia energética: Trainium 2 utiliza hasta 3 veces más energía que el Trainium de primera generación (Trn1) y consume menos energía por unidad de cálculo.
Reducción de los costes de formación: Trainium 2 permite un entrenamiento distribuido eficiente, junto con el Elastic Fabric Adapter (EFA) proporcionar hasta 12,8 Tbps de ancho de banda de red, lo que reduce el tiempo que se tarda en entrenar grandes modelos de IA.
Para los clientes de AWS, no solo reducir los costos de arrendamiento y electricidad, sino también reducir los costos generales a través de la integración del ecosistema, especialmente en el contexto del aumento de la demanda de chips de IA, esta es una estrategia clave para desafiar a Huida.
Huida sigue por delante, pero ¿puede continuar el frenesí del capital de la potencia informática de la IA?
En la actualidad, Huida sigue ostentando la supremacía de los chips de IA, pero 2025 y 2026 serán un punto de inflexión en el mercado. Si el rendimiento de los modelos de IA sigue mejorando, la demanda de potencia informática seguirá aumentando y los principales gigantes tecnológicos seguirán invirtiendo capital para promover el desarrollo industrial.
Sin embargo, el mercado aún debe prestar atención a si el modelo de negocio de IA realmente puede generar ganancias estables, de lo contrario, el mercado de la IA puede "burbujear", y luego marcará el comienzo de una ola de consolidación, y solo las empresas con ventajas tecnológicas reales pueden sobrevivir.
(64,000 chips Huida AI están listos para ingresar! El proyecto Stargate ha destruido miles de millones de magnesio, y el súper centro de datos de Texas está a punto de lanzar )
Este artículo ¿Por qué NVIDIA está firmemente en el líder de la IA? Musk, Microsoft, AMD y Amazon le siguieron, y 2025 y 2026 se convirtieron en un punto de inflexión en el mercado y aparecieron por primera vez en la cadena de noticias ABMedia.
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¿Por qué NVIDIA es el líder en IA? Le siguieron Musk, Microsoft, AMD y Amazon, y 2025 y 2026 se convirtieron en un punto de inflexión en el mercado
Desde que Huida (Nvidia) transformó de un proveedor de GPU para juegos a un proveedor global de tecnología central de computación de IA, se ha afianzado con éxito en la industria global de la IA. Los principales gigantes tecnológicos del mundo, como Microsoft (Microsoft), Amazon (Amazon), Google, Meta y Musk, (Elon Musk) siguió su ejemplo y aumentó su inversión en infraestructura de IA.
Al mismo tiempo, se gastan miles de millones de dólares para construir "centros de datos a hiperescala" y se compran millones de chips de IA para satisfacer la enorme demanda de potencia informática de los modelos de IA. Sin embargo, frente al fuerte dominio de Huida, si oponentes como AMD, Intel (Intel), Google TPU y Amazon (Tranium) tienen la oportunidad de abrirse paso, si el desarrollo de la IA encontrará cuellos de botella en la potencia informática en el futuro y cómo se desarrollará esta guerra de IA.
La "escala" se vuelve clave, y los gigantes tecnológicos continúan construyendo infraestructura de IA
En los últimos años, la demanda de modelos de IA ha crecido rápidamente, y los gigantes tecnológicos han invertido en la construcción de grandes centros de datos para ampliar las capacidades informáticas de IA, entre ellas:
Meta construye un centro de datos (2GW) de 2 gigavatios en Luisiana, EE. UU.
Amazon AWS y Microsoft Azure también están expandiendo centros de datos de (Gigawatt) de varios gigavatios en todo el mundo.
Google gastó miles de millones de dólares en redes de fibra óptica y fortaleció los enlaces de los centros de datos en todo el mundo.
xAI de Musk planea desplegar 200.000 GPU para construir clústeres de supercomputación de IA.
La inversión de estos gigantes tecnológicos muestra que la "escala" sigue siendo la clave, y luego conectar los centros de datos globales a través de redes ópticas para mejorar el entrenamiento de la IA y el rendimiento informático, refuta directamente la afirmación de que "la escala de la computación de la IA ha llegado a su límite".
Huida sigue ocupando el liderazgo, confiando en él para más del 70% de la potencia de computación de IA del mundo
En el mercado de chips de IA, Huida sigue siendo el líder del mercado con una cuota de mercado del 70%, especialmente en el campo del entrenamiento de IA, con una cuota de mercado cercana al 98%. A pesar de que Google tiene su propio TPU (Tensor procesamiento de chips Unit), sigue siendo uno de los compradores de GPU Huida.
( Nota: Los TPU son chips de aplicación especiales diseñados por Google para acelerar las cargas de trabajo de aprendizaje automático e inteligencia artificial. )
¿Por qué Huida es capaz de mantener su dominio?
Ventajas del software: Además del hardware, Huida es una de las pocas empresas de semiconductores que es realmente buena en software de IA, especialmente su propio ecosistema CUDA es difícil de reemplazar.
Proceso avanzado: Las nuevas tecnologías siempre se pueden introducir más rápido que los competidores, lo que garantiza un rendimiento de chip líder.
Tecnología de red: Fortalece el (NVLink) de tecnología de interconexión eficiente entre GPUs con la adquisición de Mellanox.
Estos factores convierten a NVIDIA en líder en chips de IA, e incluso si AMD, Google, Amazon y otros competidores invierten activamente en el desarrollo de chips de IA, Huida sigue teniendo una posición dominante en el mercado. Sin embargo, el mercado sigue siendo muy competitivo y muchos actores tecnológicos están buscando alternativas para reducir su dependencia de Huida.
Google TPU, AMD MI300 y Amazon Tranium pueden desafiar a Huida
Aunque Huida sigue dominando el mercado, varios competidores importantes, como Google, AMD y Amazon, siguen intentando hacerse con el mercado de la potencia informática de la IA. Aunque las TPU de Google se utilizan principalmente para servicios internos como la búsqueda, los anuncios y el procesamiento de videos de YouTube, todavía tienen una gran cuota de mercado en el mercado de capacitación en IA.
Ventajas y desventajas de Google TPU
Asociación con Broadcom con una potente tecnología de interconexión.
Intégrate en los servicios internos de Google para optimizar los algoritmos de IA de búsqueda y publicidad.
Solo es superada por NVIDIA en el campo del entrenamiento de IA.
Desventaja del TPU
El negocio en la nube de Google es débil y TPU no es tan competitivo como Huida en el mercado externo.
El ecosistema de software es cerrado y difícil de usar para los desarrolladores externos.
AMD MI300 es el mayor competidor de Huida, pero el software sigue siendo una deficiencia
AMD ha desplegado activamente el mercado de chips de IA en los últimos años, y la GPU MI300X se ha beneficiado del control de exportación de Estados Unidos a China, que es relativamente popular en el mercado chino. Además, Microsoft y Meta también están utilizando activamente los chips de AMD para reducir la dependencia de Huida.
Aunque a AMD le está yendo bien, no explotará como espera el mercado. Debido a que la plataforma ROCm de AMD no está lo suficientemente madura en términos de ecosistema de software de IA, todavía hay margen de mejora en la estabilidad y la facilidad de uso en comparación con CUDA de Huida.
Por ejemplo, cuando los desarrolladores usan ROCm para entrenar modelos de IA, a menudo se encuentran con problemas como dificultades de depuración (debug), e incluso la experiencia básica "lista para usar" no es fluida. Los modelos de marcos de IA convencionales, como la ejecución de PyTorch directamente con ROCm, pueden encontrar situaciones que no pueden funcionar sin problemas y se requieren ajustes o modificaciones adicionales, lo que hace que su uso sea menos conveniente para los desarrolladores.
Amazon Tranium 2 se centra en la rentabilidad
El Tranium 2 de Amazon se conoce en broma como el TPU de Amazon, que se utiliza principalmente para el entrenamiento interno de IA, haciendo hincapié en el bajo costo y el alto ancho de banda de memoria. Estos son los tres aspectos de la rentabilidad de Amazon:
Mejora de la relación precio-rendimiento: AWS afirma que las instancias Trn2 ofrecen una ventaja de precio-rendimiento del 30-40 % en comparación con las instancias EC2 basadas en GPU de la generación actual (P5e, P5en y que utilizan Huida H200).
Mayor eficiencia energética: Trainium 2 utiliza hasta 3 veces más energía que el Trainium de primera generación (Trn1) y consume menos energía por unidad de cálculo.
Reducción de los costes de formación: Trainium 2 permite un entrenamiento distribuido eficiente, junto con el Elastic Fabric Adapter (EFA) proporcionar hasta 12,8 Tbps de ancho de banda de red, lo que reduce el tiempo que se tarda en entrenar grandes modelos de IA.
Para los clientes de AWS, no solo reducir los costos de arrendamiento y electricidad, sino también reducir los costos generales a través de la integración del ecosistema, especialmente en el contexto del aumento de la demanda de chips de IA, esta es una estrategia clave para desafiar a Huida.
Huida sigue por delante, pero ¿puede continuar el frenesí del capital de la potencia informática de la IA?
En la actualidad, Huida sigue ostentando la supremacía de los chips de IA, pero 2025 y 2026 serán un punto de inflexión en el mercado. Si el rendimiento de los modelos de IA sigue mejorando, la demanda de potencia informática seguirá aumentando y los principales gigantes tecnológicos seguirán invirtiendo capital para promover el desarrollo industrial.
Sin embargo, el mercado aún debe prestar atención a si el modelo de negocio de IA realmente puede generar ganancias estables, de lo contrario, el mercado de la IA puede "burbujear", y luego marcará el comienzo de una ola de consolidación, y solo las empresas con ventajas tecnológicas reales pueden sobrevivir.
(64,000 chips Huida AI están listos para ingresar! El proyecto Stargate ha destruido miles de millones de magnesio, y el súper centro de datos de Texas está a punto de lanzar )
Este artículo ¿Por qué NVIDIA está firmemente en el líder de la IA? Musk, Microsoft, AMD y Amazon le siguieron, y 2025 y 2026 se convirtieron en un punto de inflexión en el mercado y aparecieron por primera vez en la cadena de noticias ABMedia.