NEGOCIOS

Google abre el juego de sus chips inteligentes a las empresas

La compañía busca generar un nuevo negocio con la fabricación de hardware.

TPU. El chip de Google está desarrollado para el aprendizaje de las máquinas. Empresas como Lyft comienzan a aplicarlo en sus sistemas.
TPU. El chip de Google está desarrollado para el aprendizaje de las máquinas. Empresas como Lyft comienzan a aplicarlo en sus sistemas.

Hace unos años, Google creó un nuevo tipo de chip de computadora para ayudar a alimentar sus gigantescos sistemas de inteligencia artificial (IA). Esos chips fueron diseñados para manejar procesos complejos que algunos creen que serán la clave del futuro de la industria informática.

Semanas atrás, el gigante de Internet dijo que permitiría a otras compañías comprar acceso a esos chips a través de su servicio de computación en la nube. Google espera construir un nuevo negocio en torno a los chips, llamados unidades de procesamiento de tensor (TPU, por sus siglas en inglés).

«Estamos tratando de llegar a tanta gente como podamos tan rápido como podamos», afirmó Zak Stone, quien trabaja con el pequeño equipo de ingenieros que diseña los chips.

La acción de Google destaca varios cambios radicales en la forma en que se construye y opera la tecnología moderna. Google está en la vanguardia de un movimiento para diseñar chips específicamente para la IA, un impulso mundial que incluye startups y empresas como Intel, Qualcomm y Nvidia.

Y en estos días, Google, Amazon y Microsoft no son solo grandes compañías de Internet. Son grandes fabricantes de hardware.

Como una forma de reducir los costos y mejorar la eficiencia de los centros de datos que sustentan su imperio online, Google diseña gran parte del hardware dentro de estas enormes instalaciones, desde los servidores hasta el equipo de red que une estas máquinas. Otros gigantes de Internet hacen lo mismo.

Además de sus chips de TPU, que se encuentran dentro de sus centros de datos, la compañía ha diseñado un chip de IA para sus teléfonos inteligentes.

Ahora, el nuevo servicio de Google se centra en una forma de enseñar a las máquinas a reconocer objetos, llamada tecnología de visión por computadora. Pero con el paso del tiempo, los nuevos chips también ayudarán a las empresas a desarrollar una gama más amplia de servicios, dijo Stone.

A fines del año pasado, con la esperanza de acelerar su trabajo en autos sin conductor, la empresa de servicios de transporte, Lyft, empezó a probar los nuevos chips de Google.

La compañía quería acelerar el desarrollo de sistemas que permiten a los vehículos autónomos identificar, por ejemplo, señales de tráfico o peatones. «Entrenar» estos sistemas puede llevar días, pero con los chips, la esperanza es que la curva de aprendizaje se reduzca a horas.

Los chips de TPU han ayudado a acelerar el desarrollo tanto del Asistente de Google, el servicio que reconoce los comandos de voz en teléfonos Android, como de Google Translate, la aplicación que traduce idiomas.

También están reduciendo la dependencia de Google de los fabricantes de chips como Nvidia e Intel. En un movimiento similar, la empresa diseñó sus propios servidores y hardware de red, lo que acota su dependencia de los fabricantes como Dell, HP y Cisco.

Al diseñar sus propios chips, Google busca exceder lo que hacen los chips orientados a los gráficos —hasta ahora abocados a procesar imágenes de videojuegos y otros programas de gráficos pesados—, acelerar su propio trabajo de IA y atraer a más empresas hacia sus servicios en la nube.

Al mismo tiempo, Google obtuvo cierta independencia de Nvidia y la capacidad de negociar precios más bajos con sus proveedores de chips.

«Google se ha vuelto tan grande, tiene sentido invertir en chips», indicó Fred Weber, exdirector de tecnología en el fabricante de chips AMD. «Eso les da ventaja. Pueden evitar al intermediario», observó.

Google incluso ha coqueteado con la posibilidad de diseñar su propia versión de los chips que le compra a Intel.

Weber y otros expertos cuestionan si Google alguna vez dará el paso, ya que una CPU es muy compleja y sería mucho más difícil diseñar y mantener esos chips. Del otro lado, en un reciente evento privado en San Francisco, David Patterson, un profesor de ciencias de la computación en la Universidad de California, Berkeley, que ahora trabaja en tecnologías de chips en Google, dejó la puerta abierta al ser consultado si la compañía llegaría tan lejos.

«No es ciencia de cohetes», respondió.

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