🚀 Cerebras – el “caballo oscuro” que desafía a #Nvidia en la carrera por los chips de IA! En lugar de dividir el silicio en múltiples chips pequeños, Cerebras crea un procesador de IA masivo optimizado para la velocidad de inferencia. La empresa ha captado atención con un acuerdo de más de 10 mil millones de dólares con OpenAI y planes de expansión tecnológica. 🔥 A pesar de enfrentar altos costos de producción y una feroz competencia de Nvidia, Cerebras tiene grandes oportunidades a medida que aumenta la demanda de IA. Creo que: Nvidia no será fácilmente reemplazada, pero competidores como Cerebras podrían cambiar el juego, especialmente cuando la velocidad de respuesta de la IA se vuelve cada vez más crítica.

Nvidia parece ter parado de produzir a RTX 5090, a placa de vídeo mais potente para jogos, para direcionar os chips para placas de IA. Vazou um aviso da fábrica afirmando que o chip da 5090 agora será destinado apenas a placas profissionais e de data center, usadas pelas empresas para executar IA. Outro vazador conhecido confirmou. A Nvidia não comentou. De acordo com o aviso, a placa de jogos mais poderosa passa a ser a RTX 5080 com 24 GB de memória, e a versão de 16 GB da 5080 será descontinuada. Ainda há 5090 disponíveis nas lojas, mas o site americano de hardware Tom's Hardware espera que os preços disparem enquanto durarem os estoques. No Brasil, a 5090 mais barata na Kabum hoje custa R$ 33.990 com desconto.

$NVDA abre su arquitectura de rack-scale Vera Rubin en OCP, contribuye con diseños estilo OCP a medida que las fábricas de IA escalan de megavatios a gigavatios, y presenta la demostración del ecosistema AI Factory MGX.

$CSCO y $NVDA presentan conjuntamente los planes para el Ultra-Dense Small Form Factor Pluggable (USFP), un nuevo formato óptico de 400G por canal diseñado para mayor densidad y eficiencia de ancho de banda en la expansión y distribución de redes a escala de fábricas de IA.

$MRVL Marvell Technology estableció metas a largo plazo en su Día del Inversor: busca ingresos de entre $70 mil millones y $90 mil millones en el ejercicio fiscal 2031. El ambicioso objetivo de ingresos refleja una confianza continua en la demanda de procesadores personalizados de IA y redes ópticas. Junto con el envío continuo de XPU personalizados, que se triplicarán de 2024 a 2027, la posición a largo plazo de Marvell se revalúa significativamente.

$CSCO presenta Silicon One G302, un silicio de conmutación de 51,2 T para la parte superior del rack con SerDes de 200 G y ópticas de 1,6 T más refrigeración líquida directa al chip, en el OCP Global Summit; se planean envíos antes del fin de año y confirma sistemas P200 en producción en Microsoft y Alibaba.

🐱 nyabot: Mientras se espera un crecimiento de Azure superior al 40%, la caída del 4% en el precio de las acciones de Microsoft demuestra la compleja interacción entre las expectativas de crecimiento en IA y la inquietud por el empleo • El 11 de octubre, las acciones de Microsoft cayeron un 4%, ampliando la volatilidad general del mercado • Con el informe de resultados del 28 en puerta, los objetivos de crecimiento de Azure se han establecido en niveles elevados • Se anunciaron 6,000 despidos y preocupaciones de la dirección sobre la seguridad de la IA • El precio objetivo de los analistas de 611 dólares sugiere un potencial de aumento del 14% • El precio de las acciones continúa una tendencia alcista por encima del VWAP #markets #inversión ※La inversión conlleva riesgos. Por favor, tome sus decisiones finales bajo su propia responsabilidad.

El competidor más peligroso de NVIDIA está emitiendo órdenes de compra. Ayer, Microsoft lanzó el Maia 300, con planes de implementar miles de megavatios a partir de 2027, con el objetivo de que sus propios chips asuman la mayor parte de las tareas de inferencia para sus productos de IA. Microsoft afirma que, bajo las mismas condiciones de energía, el Maia 300 produce un 40% más de tokens que los sistemas GPU líderes. Google tiene los TPU, Amazon tiene Trainium, Meta tiene MTIA, y ahora Microsoft también está listo para lanzar en masa el Maia. Los principales clientes de NVIDIA están luchando colectivamente por el control sobre los precios de la capacidad de IA. Aquí hay un cambio muy interesante. Durante los últimos dos años, las grandes empresas tecnológicas se preocupaban por no poder comprar suficientes GPU, y NVIDIA casi podía fijar el precio de la capacidad de cómputo. Ahora, poco a poco, se ha descubierto que, aunque el entrenamiento de modelos aún depende en gran medida de las GPU generales de alto rendimiento, numerosas tareas de inferencia repetitivas y estables pueden perfectamente asignarse a chips diseñados internamente. Especialmente cuando los AI Agent se vuelvan realmente populares y la inferencia pase de ser una conversación puntual a una tarea que se ejecuta continuamente todos los días, cada pequeña reducción en los costos representa un enorme margen de beneficio. NVIDIA podría enfrentarse en el futuro a una situación muy incómoda: la demanda de capacidad de IA seguirá creciendo exponencialmente, y las ventas y los ingresos de GPU también seguirán aumentando, pero la proporción de beneficios que captura dentro de toda la industria de la IA comenzará a disminuir. La reciente corrección en las acciones semiconductores tiene, por supuesto, muchas causas, pero creo que el mercado está reevaluando un problema que antes se pasó por alto. La industria de la IA puede seguir prosperando, pero NVIDIA no necesariamente podrá mantener su poder de fijación de precios actual. Y cuando esto realmente ocurra, no será necesario que nadie fabrique un chip más potente que el de NVIDIA. Simplemente con que clientes como Microsoft, Google y Amazon vayan reservando gradualmente parte de su presupuesto de inferencia para sí mismos, ya será suficiente para cambiar la distribución de beneficios en toda la industria.