La industria de inteligencia artificial China ha recurrido a un recurso inesperado para tratar seguir adelante: comprar tarjetas gráficas de segunda mano de NVIDIA.
Como sabrán todos aquellos que hayan seguido la actualidad de las GPU dedicadas a IA de NVIDIA sabrán, la compañía había comenzado hace unos meses con la producción de una tarjeta dedicada exclusivamente para el mercado chino: la NVIDIA H20.
A pesar de que esta GPU ha sido diseñada específicamente para cumplir las normas de exportación de EEUU, no fue bien recibida por parte de los reguladores Chinos, que destacaron varias preocupaciones acerca de la seguridad de los datos, hasta el punto de que han prohibido su compra. Y ante estas restricciones, tanto americanas como patrias, el mercado se ha visto obligado a cambiar el foco.
El resultado ha sido un repunte en la demanda de modelos más antiguos, como las A100 (2020) y H100 (2022), que ahora son reacondicionadas y reutilizadas en sistemas de inferencia a gran escala. De hecho, fuentes como Digitimes señalan que las empresas están desmontando y reconfigurando las GPU en sistemas de interfencia personalizados de «bajo coste y alto rendimiento».
El atractivo está en que la inferencia requiere menos potencia de cálculo que el entrenamiento de modelos de IA. Por ello, incluso una GPU lanzada hace cuatro años, como la A100 con hasta 80 GB de memoria HBM2e, sigue siendo útil y rentable para tareas como chatbots o motores de recomendación. La H100, con memoria HBM3 y un salto de rendimiento mucho mayor, resulta aún más atractiva frente al H20, que ofrece un rendimiento drásticamente inferior.
Esta situación ha puesto a NVIDIA en una posición incómoda. La compañía tuvo que asumir una pérdida de 5.500 millones de dólares por inventario no vendido del H20, mientras ve cómo sus GPUs de generaciones anteriores alimentan el crecimiento de la IA en China a través de canales secundarios, que ya no reporta ningún tipo de beneficio para la compañía.
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Para el Gobierno chino, la situación también plantea un dilema importante. Cada A100 o H100 reacondicionada que se instala en un centro de datos es una oportunidad menos para impulsar aceleradores locales como los de Huawei o Biren, frenando así el desarrollo de una industria de hardware verdaderamente independiente. Pero a cambio, obtienen un rendimiento inmediato para así seguir avanzando en la industria de IA
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