Cuando piensas en la inteligencia artificial y su insaciable demanda de procesamiento, ¿qué te viene a la mente? Probablemente Nvidia y sus potentes GPUs, que se han convertido en la opción número uno para desarrollar y ejecutar modelos de IA. Sin embargo, en el competitivo mundo de la tecnología, siempre hay quienes se atreven a desafiar a los grandes. Y en este caso, el retador es TensorWave, una nueva compañía que está pisando fuerte con su propia nube de cómputo impulsada exclusivamente por hardware de AMD. ¿Será que tiene lo necesario para plantar cara a Nvidia? Vamos a descubrirlo.
Un mercado dominado por Nvidia
Nvidia lleva años disfrutando de una posición dominante en la industria de la inteligencia artificial. Sus GPUs han sido fundamentales para entrenar modelos de machine learning, permitiendo a los investigadores y desarrolladores aprovechar miles de núcleos que trabajan en paralelo para realizar cálculos complejos en un abrir y cerrar de ojos. No es de extrañar que la empresa registrara ingresos de 30.000 millones de dólares en el último trimestre fiscal, gran parte impulsados por la creciente demanda de sus GPUs.
Sin embargo, la popularidad de Nvidia ha traído consigo un problema: la oferta no logra cubrir la demanda. La escasez de GPUs ha llevado a precios elevados y ha dejado a muchos usuarios sin acceso al hardware que necesitan. Aquí es donde TensorWave entra en escena con una propuesta diferente: una nube que usa solo hardware de AMD, ofreciendo una alternativa viable y más accesible a los usuarios.
Nace una nueva competencia: la historia de TensorWave
La historia de TensorWave comienza de una forma curiosa. Tres amigos y socios de juegos de pickleball —Darrick Horton, Jeff Tatarchuk y Piotr Tomasik— se reunieron un día después de un partido y comenzaron a hablar sobre la situación del mercado de GPUs. La conversación se tornó hacia el problema del “monopolio” de Nvidia y cómo esto estaba asfixiando la innovación. Ese fue el momento en que decidieron formar TensorWave, con la misión de “democratizar el acceso a la IA”.
Los tres cofundadores no son novatos en la industria tecnológica. Horton, por ejemplo, trabajó en Lockheed Martin y fue cofundador de varias startups tecnológicas. Tatarchuk y Tomasik también tienen trayectorias en el desarrollo de software y la nube, lo que les permitió reunir experiencia complementaria para abordar este ambicioso proyecto.
¿Por qué apostar por AMD?
Lo interesante de TensorWave es su enfoque exclusivo en hardware de AMD, en lugar de depender de Nvidia como la mayoría de las compañías de cómputo en la nube. El núcleo de su infraestructura está compuesto por los GPUs AMD Instinct MI300X, un modelo que está ganando popularidad por su capacidad para manejar cargas de trabajo de IA de manera eficiente y a menor costo.
¿En qué se diferencian estas GPUs de las de Nvidia? Horton explica que las MI300X son más asequibles, lo que les permite trasladar ese ahorro a sus clientes. Además, aunque las GPUs de Nvidia siguen siendo líderes en rendimiento general, los chips de AMD ofrecen un desempeño competitivo en tareas específicas, como la ejecución de modelos generativos de texto. Compañías como Meta y OpenAI ya han expresado interés en el MI300X para algunas de sus aplicaciones, lo que sugiere que hay un mercado dispuesto a explorar más allá del “ecosistema Nvidia”.
La gran apuesta de TensorWave
TensorWave no se anda con rodeos. La empresa está invirtiendo fuerte para llevar sus servicios a gran escala, con un plan de expansión que busca alcanzar 20.000 GPUs MI300X en operación para finales de año. Esto supone una inversión de aproximadamente 300 millones de dólares, una cifra que la startup planea financiar utilizando sus propios GPUs como garantía para rondas de financiamiento de deuda, una estrategia que han seguido otras compañías como CoreWeave.
El modelo de negocio de TensorWave es simple: alquilan su capacidad de procesamiento por hora, con precios que oscilan entre 1 y 10 dólares, dependiendo de las necesidades específicas de cada cliente. Además, requieren un contrato mínimo de seis meses para acceder a sus servicios, lo que les permite mantener un flujo de ingresos estable. ¿El resultado? Ya están generando 3 millones de dólares en ingresos recurrentes anuales y esperan multiplicar esa cifra a 25 millones para finales de año.
Un futuro prometedor, pero con retos
Aunque la historia de TensorWave es prometedora, el camino por delante no será fácil. Nvidia sigue siendo el referente en el mundo de las GPUs para IA, y su dominio no se limita al hardware. El ecosistema de software de Nvidia es muy robusto y ampliamente adoptado, lo que dificulta a cualquier competidor la tarea de atraer desarrolladores y usuarios que ya están acostumbrados a sus herramientas.
Además, gigantes de la nube como AWS, Google Cloud y Microsoft Azure están apostando por desarrollar su propio hardware personalizado, como los TPUs de Google o los chips Trainium de AWS, lo que podría complicar la entrada de nuevos jugadores al mercado.
Pero Horton no se desanima. Según él, la escasez actual de GPUs de Nvidia y el creciente interés en alternativas están jugando a su favor. “Estamos estratégicamente posicionados para ofrecer valor donde más se necesita”, afirma. Con el apoyo financiero de AMD Ventures y otros inversores, TensorWave está lista para competir y demostrar que hay espacio para nuevas opciones en el mercado de computación de IA.
TensorWave, una apuesta por la democratización del cómputo en la nube
Con su enfoque innovador y sus sólidas alianzas, TensorWave está logrando captar la atención de la industria. Al ofrecer una alternativa competitiva a Nvidia y poner el foco en la eficiencia y el costo, podrían ayudar a reducir la presión sobre los precios y aumentar la disponibilidad de recursos para quienes más lo necesitan.
En WWWhatsnew.com seguiremos de cerca cómo se desarrolla esta historia y si realmente TensorWave puede romper con el dominio de Nvidia y traer un poco más de equilibrio al mundo del cómputo en la nube. Lo que está claro es que los próximos meses serán decisivos, y el mercado de IA nunca ha sido tan interesante.