Punto de vista: El tamaño del mercado de inferencia de IA podría superar al petróleo y convertirse en uno de los mercados más grandes del mundo

Recientemente, Dylan Patel, fundador de SemiAnalysis, predijo en una entrevista de podcast que la inferencia de IA se convertirá en uno de los mercados más grandes del mundo, con un tamaño que podría superar al petróleo y representar varios puntos porcentuales del PIB mundial.

Patel cree que, con cada iteración y actualización del modelo, la cantidad y el valor de las tareas que se pueden completar se expanden más rápido que el crecimiento de la capacidad computacional, por lo que la escasez de potencia de cálculo podría persistir a largo plazo.

En cuanto a la predicción de la demanda de potencia de cálculo, Patel estima que para 2030, solo la demanda combinada de OpenAI y Anthropic superará los 100 gigavatios.

Sobre las perspectivas de los centros de datos espaciales, cree que su impacto seguirá siendo insignificante en los próximos 3 a 5 años, pero para 2040, más de la mitad de la nueva capacidad computacional podría trasladarse al espacio.

Patel señala que el factor limitante principal es el costo de la energía terrestre y la capacidad de construcción eléctrica. Una vez que la economía de la implementación espacial supere a la terrestre, la migración de la potencia de cálculo al espacio será una tendencia inevitable.

En el ámbito del diseño conjunto de hardware y software, Patel afirma que la mejora de la eficiencia de la IA en los últimos tres años no provino principalmente del hardware, sino de la optimización colaborativa a nivel de modelo y entre capas.

Por ejemplo, DeepSeek realizó una optimización específica para la arquitectura Hopper de NVIDIA, por lo que su rendimiento en ese chip es excelente, pero es pobre en TPU.

En comparación, los modelos de Anthropic son más adecuados para TPU, mientras que los modelos de OpenAI se inclinan más hacia la arquitectura GPU.

Patelg también dijo que el llamado foso de CUDA de NVIDIA no es esencialmente solo CUDA en sí mismo, sino el resultado de que el ecosistema de modelos de código abierto se optimice de manera colaborativa en torno a las GPU.

Además, Jensen Huang ha estado apoyando firmemente a los proveedores de computación en la nube emergentes, con el objetivo de evitar que el mercado de potencia de cálculo esté dominado por unos pocos gigantes y promover el desarrollo saludable y la innovación de toda la industria.

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