Los de Redmond se están encargando de ofrecer soporte a AMD en varias áreas, como la ingeniería de recursos. También, según varias fuentes, están trabajando con AMD en el desarrollo de un procesador diseñado por ellos y pensado para trabajar con cargas de trabajo de Inteligencia Artificial, al que se conoce como Athena. Pero según Frank Shaw, un portavoz de Microsoft, AMD no está implicado en Athena.
Este acuerdo es parte de un movimiento más amplio para expandir la potencia de proceso de la Inteligencia Artificial, que tiene mucha demanda después de la popularización de los chatbots, como ChatGPT, entre otros servicios relacionados con la IA. Microsoft es tanto uno de los principales proveedores de servicios de computación cloud como uno de los principales impulsores del uso de la IA. Como muestra, los 10.000 millones de dólares que han invertido en OpenAI, además de su promesa de añadir funciones de IA a toda su cartera de software.
Pero con este paso, además, Microsoft muestra el aumento de su implicación en el sector de los chips. La compañía lleva ya varios años creando una división de hardware bajo la batuta del antiguo directivo de Intel Rani Borkar. En la actualidad, esta división ya tiene un millas de empleados.
Las primeras noticias sobre Ahtena empezaron a aparecer hace unas semanas. Actualmente, varios cientos de los empleados de la división hardware de Microsoft están trabajando en el proyecto Athena, y Microsoft lleva invertidos unos 2.000 millones en iniciativas y proyectos relacionados con los semiconductores. No obstante, esto no quiere decir que la compañía vaya a dejar de colaborar con Nvidia.
Microsoft tienen intención de seguir trabajando de forma estrecha con Nvidia, cuyos chips son, en la actualidad, los de mayor uso para el entrenamiento y ejecución de sistemas de Inteligencia Artificial. También está intentando conseguir más procesadores de Nvidia, lo que pone de manifiesto la escasez a la que se enfrentan tanto Microsoft como otras tecnológicas.
La relación que tiene Microsoft con OpenAI requiere que los de Redmond dispongan de potencia de computación a un nivel muy elevado. De hecho, es más de lo que esperaban cuando hicieron los pedidos de chips para poner en marcha muchos de sus centros de datos. De ahí que necesite más chips capaces de proporcionarle la potencia necesaria.
La compañía ha presentado recientemente una versión de su navegador Bing con ChatGPT, y nuevas herramientas impulsadas por la IA en sus apps de la suite Office. Además, también está actualizando productos más antiguos, como la herramienta de generación de código de GitHub. Todos estos programas impulsados por la IA se ejecutan en la nube de Microsoft Azure, y necesitan los procesadores potentes, pero también caros, que proporciona Nvidia.
Pero la IA es también una prioridad para AMD. Según su CEO, Lisa Su, ahora mismo es su principal prioridad estratégica. Su ha asegurado además que AMD tiene la oportunidad de crear chips parcialmente personalizados para sus principales, con el objetivo de que puedan utilizarlos en sus centros de datos en los que se trabaja con Inteligencia Artificial.
Mientras tanto, el equipo de Borkar de Microsoft, que también ha trabajado en chips para servidores y ordenadores Surface, está ahora dando prioridad al proyecto Athena. Está desarrollando un a GPU que puede utilizarse para entrenar y ejecutar modelos de Inteligencia Artificial. El chip ya está en fase de prueba interna, y podría tener una mayor disponibilidad a lo largo del año próximo.
Eso sí, aunque la disponibilidad del chip aumente el año que viene, se trata de una primera versión que será un punto de partida. Desarrollar un buen chip lleva años, y Nvidia tiene bastante ventaja en ello. Es el principal suministrador de chips de muchos proveedores de herramientas de IA generativa, como AWS y Google Cloud, y Elon Musk se ha hecho con miles de sus procesadores para su futuro negocio de IA.
Como consecuencia, desarrollar una alternativa a los productos para IA de Nvidia va a ser una tarea complicada. Además, porque es capaz de ofrecer un paquete de software y hardware que funcionan en combinación, y que incluye chips, un lenguaje de programación, equipamiento de red y servidores.
Gracias a esto, sus clientes pueden actualizar sus sistemas con rapidez, y Nvidia se ha convertido en una compañía con un gran dominio del sector de chips y equipamiento para tareas relacionadas con la Inteligencia Artificial. Y Microsoft no es la única que lo intenta: Amazon compró Annapurna Labs en 2016 y ha desarrollado dos chips para IA, y Alphabet cuenta también con su propio chip para entrenar modelos.