Los 30+ principales fabricantes de chips de IA: NVIDIA y sus competidores

Basándonos en nuestra experiencia ejecutando el benchmark de GPU en la nube de AIMultiple con 10 modelos de GPU diferentes en 4 escenarios distintos, estas son las principales empresas de hardware de IA para cargas de trabajo en centros de datos. Siga los enlaces para ver nuestra justificación de cada selección:

30+ fabricantes de chips de IA por categoría

*Los modelos seleccionados se basan en los últimos anuncios.

**Broadcom no vende un acelerador de IA de marca. Sus XPU son codiseñados con, y se envían bajo el nombre del cliente que los operará. Jalapeño fue presentado con OpenAI el 24 de junio de 2026 y se encuentra en etapa de muestras de ingeniería.¹

***El Arm AGI CPU es un CPU host para centros de datos, en lugar de un acelerador de IA. Arm lo anunció el 24 de marzo de 2026 como su primer silicio de producción. Los primeros sistemas ya están disponibles, y se espera una disponibilidad más amplia en el 2S de 2026.²

Ordenación por categoría. Los proveedores se clasifican por cuota de mercado estimada dentro de las 3 categorías principales (es decir, productor líder, nube pública, nube de IA pública) porque las cifras de ventas o el uso en la nube pueden estimarse. Los proveedores de las tres últimas categorías (startup de IA, productor próximo, otros productores) se ordenan alfabéticamente. Los proveedores de la categoría de codiseño de ASIC / XPU de IA personalizado se clasifican por la cuota estimada del mercado de diseño de ASIC personalizado.

5 proveedores de chips de IA móvil

*Se seleccionan los chips más populares y recientes.

7 chips de IA para el borde

La demanda de procesamiento de baja latencia ha impulsado la innovación en chips de IA para el borde. Los procesadores de estos chips están diseñados para realizar cómputos de IA localmente en los dispositivos, en lugar de depender de soluciones basadas en la nube. Los proveedores citan el rendimiento máximo con diferentes precisiones numéricas, por lo que la tabla indica la precisión detrás de cada cifra:

*Estos son los valores máximos citados por cada proveedor, y no son directamente comparables entre filas. Una cifra citada en FP4 o INT4 describe una operación diferente de una citada en INT8, y las filas marcadas como dispersas son cifras del proveedor que asumen dispersión, por lo que la columna de precisión debe leerse junto con el número. TOPS son tera operaciones por segundo, TFLOPS son tera operaciones de punto flotante por segundo, y GOPS son giga operaciones por segundo.

Tres piezas que aparecían en versiones anteriores de esta tabla han avanzado. La página ARK de Intel para la VPU Movidius Myriad X 4GB (MA2485) indica una fecha de lanzamiento en el cuarto trimestre de 2019 y una discontinuación prevista para el segundo trimestre de 2020, Luxonis confirmó en noviembre de 2022 que Intel la había descontinuado, y el silicio en sí data de 2017.³ El coprocesador Edge TPU original de Google está clasificado en 4 TOPS INT8 a aproximadamente 2 W y todavía se describe en las hojas de datos de Coral, pero coral.ai/products ahora se resuelve al sitio de desarrolladores Coral de Google, que no enumera ninguna tienda de hardware Edge TPU, y la línea ha sido sucedida por la NPU Coral, un bloque IP NPU RISC-V en lugar de una placa.⁴ El Qualcomm Cloud IA 100 Pro, con hasta 400 TOPS INT8 y hasta 200 TFLOPS FP16 en una tarjeta PCIe de 75 W, es un acelerador de inferencia para centros de datos, en lugar de silicio de borde, razón por la cual Qualcomm lo incluye en sus productos para centros de datos.

La propiedad de Hailo cambió mientras se revisaba esta tabla. El 24 de julio de 2026, Microchip Technology firmó un acuerdo definitivo para adquirir la empresa, y se espera que la transacción se cierre a finales del trimestre que finaliza el 30 de septiembre de 2026, sujeto a condiciones de cierre y aprobaciones regulatorias, y los términos no fueron revelados.⁵ La adquisición siguió a un año difícil: Calcalist informó el 3 de abril de 2026, basándose en los estados financieros de Delek Automotive, que posee 12.1% de Hailo, que la valoración de la empresa había caído más de la mitad, de un pico de $1.2 mil millones a menos de $500 millones. Hailo recortó alrededor del 10% de su plantilla en enero de 2026 y aproximadamente 110 empleados, aproximadamente la mitad del personal restante, el 8 de junio de 2026.

Otras piezas de borde anunciadas en el mismo período no desplazaron las filas anteriores, pero vale la pena mencionarlas. Ambarella lanzó el CV7, un SoC de borde de IA de visión 8K construido en 4nm de Samsung, el 5 de enero de 2026. DEEPX informó que su DX-M1 estaba en producción en masa de volumen a partir del 27 de marzo de 2026. Qualcomm lanzó la serie Dragonwing IQ-X para PC industriales y controladores de borde el 13 de noviembre de 2025, antes del anuncio del IQ10. NVIDIA extendió la línea Thor más allá del módulo T5000, introduciendo el Jetson T3000 y T2000 el 15 de julio de 2026, y llevando IGX Thor a disponibilidad general para borde industrial, médico y robótico el 28 de octubre de 2025.

Entendiendo las arquitecturas de chips de IA: GPUs vs ASICs

No todos los chips de IA son iguales. Si bien los proveedores anteriores compiten en el mismo mercado, utilizan arquitecturas de chip fundamentalmente diferentes:

• GPUs (Unidades de Procesamiento Gráfico) son procesadores de propósito general que pueden manejar tanto el entrenamiento como la inferencia en una amplia gama de cargas de trabajo de IA. NVIDIA y AMD dominan esta categoría.
• ASICs (Circuitos Integrados de Aplicación Específica) están diseñados a medida para tareas específicas. Algunos soportan tanto entrenamiento como inferencia (Google TPU, AWS Trainium), mientras que otros son solo para inferencia (Groq LPU, AWS Inferentia).

Intel ha descontinuado Gaudi 3 en favor de una hoja de ruta centrada en GPU.⁶ Crescent Island es la entrada de reemplazo, una GPU para centros de datos optimizada para inferencia que Intel dice que muestreará en la segunda mitad de 2026.⁷

La fila de Broadcom es una pieza codiseñada, en lugar de un producto vendido en el mercado comercial, y aún no está en producción. Ambas empresas afirman que “Las muestras de ingeniería del chip Jalapeño están ejecutando cargas de trabajo de ML en el laboratorio a la frecuencia y potencia objetivo de producción, incluido GPT-5.3-Codex-Spark”, y la plataforma está “diseñada para un despliegue inicial a finales de 2026”.⁸

Información clave:

No todos los ASIC son solo para inferencia. Google TPU, AWS Trainium, Cerebras y SambaNova soportan tanto entrenamiento como inferencia, mientras que Groq LPU, AWS Inferentia y los anunciados AI200 y AI250 de Qualcomm se centran exclusivamente en la inferencia. Los sistemas de Qualcomm aún no se pueden comprar. Qualcomm afirma disponibilidad comercial en 2026 para el AI200 y en 2027 para el AI250.⁹

Esta distinción es importante para los compradores: las GPUs ofrecen flexibilidad en diferentes cargas de trabajo de IA, mientras que los ASIC ofrecen un mejor rendimiento por vatio, pero son más difíciles de reprogramar a medida que cambian las arquitecturas de los modelos.

Según TrendForce¹⁰ , se proyectaba en octubre de 2025 que los envíos de servidores de IA construidos sobre ASIC personalizados de proveedores de nube crecerían un 44.6% en 2026, frente al 16.1% para los servidores de IA basados en GPU. Estas cifras son tasas de crecimiento de envíos de servidores de IA divididas por tipo de acelerador, no recuentos de chips enviados. TrendForce ha revisado desde entonces a la baja la combinación de 2026, situando los sistemas basados en ASIC en aproximadamente el 27% de los envíos de unidades de servidores de IA y los sistemas basados en GPU en el 69.7%, con los ASIC alcanzando aproximadamente el 40% para 2030. La cuota de ASIC se revisó desde el 27.8% el 15 de abril de 2026, citando retrasos en la validación y ajuste de chips en Meta y AWS.¹¹

¿Quiénes son los principales productores de chips de IA?

1. NVIDIA

NVIDIA ha estado diseñando unidades de procesamiento gráfico (GPUs) para el sector de los videojuegos desde la década de 1990. NVIDIA es un fabricante de chips sin fábrica que subcontrata la mayor parte de su fabricación de chips a TSMC. Sus principales negocios incluyen:

Soluciones de IA de escritorio

DGX Spark (anteriormente Project Digits) es un superordenador de IA de escritorio para ingenieros de IA y científicos de datos, que cuenta con un Grace Blackwell Superchip con una NVIDIA Blackwell RTX GPU con 6,144 núcleos CUDA y Tensor Cores de quinta generación con precisión FP4, conectado a través de la interconexión chip a chip NVIDIA NVLink-C2C a un NVIDIA Grace CPU de alto rendimiento de 20 núcleos, con hasta 1 petaflop de cómputo de IA y 128GB de memoria unificada para agentes en el dispositivo.^{12 13}

NVIDIA y Microsoft se están asociando para ofrecer una plataforma Windows segura para agentes en el dispositivo, construida sobre nuevas primitivas de seguridad del sistema operativo.¹⁴

Soluciones para centros de datos

La empresa fabrica chips de IA siguiendo sus arquitecturas Ampere, Hopper y, más recientemente, Blackwell. Gracias al auge de la IA generativa, NVIDIA tuvo excelentes resultados en los últimos años, alcanzó una valoración de un billón de dólares y consolidó su estatus como líder de los mercados de GPU y hardware de IA. El siguiente gráfico muestra cómo han crecido los ingresos de NVIDIA en este segmento a lo largo de los años y cómo se ha convertido en la principal fuente de ingresos de la empresa.

Fuente: Informes financieros de NVIDIA Corporation.¹⁵

DGX™ A100 y H100 han sido exitosos chips de IA insignia de Nvidia, diseñados para el entrenamiento e inferencia de IA en centros de datos. NVIDIA continuó con estos

• chips H200, B300 y GB300
• servidores HGX como HGX H200 y HGX B300 que combinan 8 de estos chips
• la serie NVL y GB200 SuperPod que combinan aún más chips en grandes clústeres.¹⁶

GPUs en la nube

Gracias a la fortaleza de su oferta para centros de datos, la mayoría de los actores de la nube ofrecen hardware de NVIDIA como sus GPUs en la nube. El analista de Morgan Stanley Joseph Moore, en una nota fechada el 2 de marzo de 2026, situó a NVIDIA en aproximadamente el 85% de los ingresos por procesadores de IA, con los ASIC personalizados por encima del 10% y AMD por debajo del 5%.¹⁷ Bloomberg Intelligence, en un comunicado del 14 de enero de 2026, espera que NVIDIA mantenga entre el 70% y el 75% del mercado de aceleradores de IA hasta 2030.¹⁸

NVIDIA también lanzó su oferta DGX Cloud, proporcionando infraestructura de GPU en la nube directamente a las empresas, sin pasar por los proveedores de nube.

GPUs para gráficos

Xbox utiliza un chipset desarrollado conjuntamente por NVIDIA y Microsoft. Las GPUs de NVIDIA para usuarios minoristas incluyen la serie GeForce.

Desarrollos recientes

DGX Cloud Lepton

Anunciado el 19 de mayo de 2025 en Computex, DGX Cloud Lepton de NVIDIA es un mercado que conecta a los desarrolladores de IA con los proveedores de nube de GPU de NVIDIA, incluidos CoreWeave, Lambda y Crusoe. Permite un acceso flexible a los recursos de GPU para el entrenamiento e inferencia de modelos de IA, evitando las dependencias tradicionales de los proveedores de nube. Esto fortalece la estrategia de nube empresarial de NVIDIA.¹⁹

NVIDIA Dynamo

NVIDIA Dynamo, anunciado en GTC 2025, es un nuevo marco de inferencia de código abierto diseñado para el despliegue de alto rendimiento y baja latencia de modelos de IA generativa en entornos distribuidos, aumentando el servicio de solicitudes hasta 30x en NVIDIA Blackwell, como se muestra en la figura siguiente. Este marco, compatible con herramientas populares como PyTorch y TensorRT-LLM, utiliza innovaciones como etapas de inferencia desagregadas y programación dinámica de GPU para optimizar el rendimiento y reducir costos. Disponible en GitHub para desarrolladores e incluido en los microservicios NVIDIA NIM para soluciones empresariales, Dynamo facilita el servicio de IA generativa escalable y rentable, desde sistemas de una sola GPU hasta sistemas multi-GPU.²⁰

Figura 1. NVIDIA Dynamo acelera significativamente el rendimiento del modelo de IA. Específicamente, proporciona una aceleración de 30x para el modelo DeepSeek-R1 671B en la plataforma NVIDIA GB200 NVL72. También duplica con creces el rendimiento del modelo Llama 70B cuando se utilizan GPUs NVIDIA Hopper.²¹

Servidores NVIDIA RTX PRO y Fábrica de IA Empresarial

Anunciados en mayo de 2025 en Computex, NVIDIA presentó los servidores RTX PRO impulsados por las GPUs RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition, diseñados para fábricas de IA empresariales. Estos servidores ofrecen aceleración universal para aplicaciones de IA, diseño, ingeniería y negocios, admitiendo cargas de trabajo como inferencia de IA multimodal, IA física y gemelos digitales en la plataforma NVIDIA Omniverse.

El diseño validado de la Fábrica de IA Empresarial de NVIDIA, que incorpora servidores RTX PRO, NVIDIA Spectrum-X Ethernet, NVIDIA BlueField DPUs y el software NVIDIA IA Enterprise, permite a socios como Cadence, Foxconn y Lilly construir infraestructura de IA local. Esta iniciativa acelera la transición de la industria de TI de un billón de dólares a fábricas de IA aceleradas por GPU. ²²

Plataforma NVIDIA Vera Rubin

NVIDIA presentó Vera Rubin, su plataforma después de Blackwell Ultra, en CES 2026 como una plataforma de seis chips.²³ En GTC el 16 de marzo de 2026, NVIDIA la amplió a siete chips, la CPU Vera, la GPU Rubin, NVLink 6 Switch, ConnectX-9 SuperNIC, BlueField-4 DPU, Spectrum-6 Ethernet switch y la Groq 3 LPU, y los declaró en plena producción.²⁴ Los envíos de producción comienzan en otoño de 2026, inicialmente a ocho socios de nube, dijo NVIDIA el 31 de mayo de 2026.²⁵ Blackwell y el GB300 NVL72 siguieron siendo el producto de ingresos por volumen hasta el primer trimestre del año fiscal 2027.

El rack Vera Rubin NVL72 empareja 72 GPUs Rubin con 36 CPUs Vera para 3,600 PFLOPS de inferencia NVFP4, 20.7 TB de HBM4 y 260 TB/s de ancho de banda de scale-up NVLink 6.²⁶ Se informa que la GPU Rubin está construida en el proceso N3P de TSMC con HBM4, un nodo que NVIDIA no ha confirmado.

El séptimo chip proviene de la transacción de Groq. Groq anunció un acuerdo de licencia no exclusivo con NVIDIA para su tecnología de inferencia el 24 de diciembre de 2025, y el fundador y CEO Jonathan Ross se unió a NVIDIA junto con otros miembros senior del equipo.²⁷ CNBC informó que el acuerdo rondaba los $20 mil millones en efectivo, y a los ~$20 mil millones reportados, sería la mayor transacción de NVIDIA hasta la fecha.²⁸

La Groq 3 LPU es un chip de inferencia dedicado que el blog técnico de NVIDIA describe como “el séptimo chip de la Plataforma Vera Rubin”, y Samsung Foundry lo fabrica.^{29 30} Los racks Groq 3 LPX están programados para la segunda mitad de 2026, y NVIDIA proyecta hasta 35x mayor rendimiento por megavatio para modelos de un billón de parámetros cuando LPX se empareja con Vera Rubin NVL72, una cifra que NVIDIA señala como “Rendimiento proyectado sujeto a cambios”.³¹

DeepSeek

El lanzamiento de R1 de DeepSeek mostró que los modelos de última generación podían entrenarse con un número relativamente pequeño de GPUs. Esto provocó una reducción en el precio de las acciones de NVIDIA. Aunque esto no es un consejo de inversión, puede ser positivo para NVIDIA ya que cuanto más poder de computación de utilidad proporciona, más ampliamente debería usarse (es decir, la paradoja de Jevons³² ).

Sin embargo, dado que el rendimiento de los sistemas de GPU mejora varias veces al año debido a los avances en el diseño de chips y la interconexión, los compradores harían bien en no comprar más allá de sus necesidades anuales, ya que esto puede llevar a poseer sistemas obsoletos.

Aranceles y restricciones a la exportación

Cuatro medidas separadas rigen las ventas de chips de IA avanzados a China, y a menudo se confunden.

1. Licencias. El 13 de enero de 2026, la Oficina de Industria y Seguridad de EE. UU. anunció una regla final que trasladaba las solicitudes de licencia para el NVIDIA H200, AMD MI325X y chips similares de una presunción de denegación a una revisión caso por caso, sujeta a condiciones que cubren certificaciones del exportador, verificaciones de conocimiento del cliente y pruebas independientes previas al envío.³³

2. Límite de volumen. Los envíos agregados de un chip determinado a China y Macao no pueden exceder el 50% de la cantidad de ese mismo producto que el exportador ha enviado a clientes estadounidenses para uso final en EE. UU.³⁴

3. Dos cifras separadas del 25%. El presidente Trump anunció una participación en los ingresos del gobierno de EE. UU. del 25% sobre las ventas de H200 a China el 8 de diciembre de 2025, y la reiteró el 14 de enero de 2026. La Casa Blanca anunció un arancel distinto del 25% bajo la Sección 232 sobre semiconductores avanzados en los mismos umbrales el 14 de enero de 2026, con exclusiones que incluyen centros de datos e I+D en EE. UU.³⁵

4. La contramedida de China. Reuters informó el 5 de noviembre de 2025, citando fuentes anónimas, que las autoridades chinas habían prohibido los chips de IA extranjeros en los centros de datos financiados por el estado, y no se ha publicado ninguna regulación china oficial a tal efecto.

El permiso no se ha traducido en ventas. El 14 de julio de 2026, el subsecretario de Comercio Jeffrey Kessler dijo en una audiencia del Congreso que “se han realizado muy pocos envíos bajo licencias para H200 y equivalentes. Es una cantidad muy pequeña de chips”. NVIDIA había registrado cero ingresos por cómputo de centros de datos en China tanto en sus resultados de febrero de 2026 como en los de mayo de 2026.

Competencia en el mercado de inferencia

Si bien NVIDIA domina el mercado de “entrenamiento” de IA, la competencia se está intensificando en la “inferencia”, el despliegue de modelos de IA para tareas del mundo real. Empresas como AMD y Qualcomm, junto con especialistas en inferencia como Cerebras, SambaNova, d-Matrix y Positron, están desarrollando chips que buscan proporcionar soluciones de inferencia más rentables, con un enfoque particular en un menor consumo de energía. El campo se ha reducido y también ha crecido: Untether IA cerró en junio de 2025 y se declaró en bancarrota en octubre, y la tecnología de inferencia de Groq fue licenciada a NVIDIA en diciembre de 2025.

Las nuevas técnicas de IA de “razonamiento” exigen más poder de cómputo. NVIDIA cree que el razonamiento favorecerá su arquitectura a largo plazo y espera que el mercado de inferencia eventualmente eclipse al mercado de entrenamiento en tamaño, incluso si su participación de mercado es menor. ³⁶

2. AMD

AMD es un fabricante de chips sin fábrica con productos de CPU, GPU y aceleradores de IA.

AMD lanzó el MI300 para cargas de trabajo de entrenamiento de IA en junio de 2023 y está compitiendo con NVIDIA por la cuota de mercado. Startups, empresas y gigantes tecnológicos adoptaron hardware de AMD en 2023, cuando era difícil conseguir hardware de NVIDIA en medio del auge de la IA generativa desencadenado por el lanzamiento de ChatGPT.^{37 38 39}

En 2025, AMD adquirió un equipo de ingenieros de hardware y software de IA de Untether IA, un desarrollador de chips de inferencia de IA energéticamente eficientes, junto con la startup de compiladores Brium, fortaleciendo su trabajo de compilador de IA, desarrollo de kernels y diseño de chips. En junio de 2026, AMD anunció la adquisición de MEXT, cuya tecnología de memoria predictiva está diseñada para hacer que la memoria flash se comporte más como DRAM y reducir el costo de la memoria del centro de datos; AMD no reveló el precio.^{40 41}

AMD lanzó el Instinct MI350X y MI355X el 12 de junio de 2025 en Advancing IA 2025.⁴² El MI355X está construido en CDNA4 en 3nm de TSMC con 288 GB de HBM3E y 10.1 PFLOPS de MXFP4, y AMD lo posiciona frente al Blackwell B200 de NVIDIA en lugar del H200. AMD continuó el 7 de mayo de 2026 con el Instinct MI350P, una tarjeta PCIe pasiva 5.0 que lleva 144 GB de HBM3E y un TBP máximo de 600 W.⁴³

AMD ha firmado cuatro acuerdos Instinct a gran escala desde octubre de 2025. Anunció un acuerdo definitivo multigeneracional con OpenAI el 6 de octubre de 2025 que cubre 6 GW, con la primera capacidad de 1 GW de la Serie MI450 a partir de la segunda mitad de 2026.⁴⁴ Nombró a Oracle Cloud Infrastructure como socio de lanzamiento el 14 de octubre de 2025 para un pedido inicial de 50,000 GPUs de la Serie MI450 a partir del tercer trimestre natural de 2026.⁴⁵ Acordó con Meta el 24 de febrero de 2026 desplegar hasta 6 GW a partir de la segunda mitad de 2026, utilizando una GPU Instinct personalizada basada en la arquitectura MI450 en lugar de una MI450 estándar.^{46 47} Y anunció una asociación con Anthropic el 22 de julio de 2026 para desplegar hasta 2 GW de GPUs de la Serie MI450 en racks Helios a partir del primer semestre de 2027, con un compromiso declarado de invertir hasta $5 mil millones en Anthropic en el futuro.⁴⁸

AMD también está trabajando con Hugging Face para permitir que los científicos de datos utilicen su hardware de manera más eficiente.⁴⁹

El ecosistema de software es crítico, ya que el rendimiento del hardware depende en gran medida de la optimización del software. Después de un desacuerdo público entre AMD y NVIDIA sobre la evaluación comparativa del H100 y el MI300, los últimos benchmarks sitúan al MI300 mejor o a la par que el H100 para inferencia en un 70B LLM.⁵⁰

Serie MI400

AMD lanzó la Serie Instinct MI400 en Advancing IA 2026 el 22-23 de julio de 2026 en San Francisco.⁵¹ El MI455X es el miembro de la familia centrado en IA, con una fecha de lanzamiento de la página de producto del 23 de julio de 2026. AMD lo lista como CDNA5 en “TSMC 2nm | 3nm FinFET” con 320 mil millones de transistores, 432 GB de HBM4, 23.3 TB/s de ancho de banda de memoria máximo y 40.3 PFLOPs de OCP MXFP4.⁵² Lisa Su dijo que Helios, el sistema a escala de rack construido alrededor de la Serie MI400, está en plena producción con los primeros envíos a partir de finales del tercer trimestre de 2026, por lo que nada se había enviado en el momento del evento.⁵³

Un tercer miembro de la familia, el MI440X, se presentó en CES 2026 el 5 de enero de 2026 para IA empresarial local en un factor de forma compacto de ocho GPUs, y AMD no ha publicado especificaciones para él desde entonces.⁵⁴ Más adelante, la hoja de ruta de AMD sitúa la Serie Instinct MI500 en 2027 y la Serie MI600 en 2028, con la arquitectura CDNA 6, tecnología de proceso de 2nm y memoria HBM4E detalladas para MI500 en CES 2026.⁵⁵

El MI430X es el miembro de HPC e IA soberana de la Serie MI400. AMD lo anunció el 19 de noviembre de 2025 durante la semana SC25, en lugar de en Advancing IA 2026, indicando 432 GB de HBM4 y 19.6 TB/s en ese momento, y actualizó las cifras el 23 de julio de 2026. La página del producto de AMD ahora enumera hasta 288 TFLOPs de FP64 máximo teórico basado en hardware, hasta 9.2 PFLOPs de FP4 y MXFP4 máximo, 432 GB de HBM4 integrada y hasta 23.3 TB/s de ancho de banda de memoria máximo teórico.⁵⁶ La característica distintiva frente al MI455X es el FP64 a velocidad completa para computación científica, en lugar del rendimiento de IA de baja precisión.

AMD afirma que se “espera que el MI430X esté disponible en 2027”, por lo que es una pieza anunciada y no una que se esté enviando, y no ha publicado el número de transistores, la potencia de la placa ni la litografía para él. Dos cifras en los propios materiales de AMD no coinciden: las preguntas frecuentes de la página de inicio de la Serie MI400 todavía indican hasta 19.6 TB/s, mientras que la página de especificaciones del MI430X indica 23.3 TB/s, y las preguntas frecuentes en la página del MI430X contienen un error tipográfico que dice 2.3 TB/s.⁵⁷

AMD nombra tres sistemas objetivo para el MI430X: Discovery en el Laboratorio Nacional de Oak Ridge, planeado para 2028; Alice Recoque, el primer sistema a exaescala de Francia; y Herder en HLRS Stuttgart, anunciado con HPE el 2 de diciembre de 2025. Lux, el clúster de fábrica de IA de Oak Ridge anunciado el 27 de octubre de 2025, está construido sobre MI355X y no es un sistema MI430X.

Software

El software de IA de AMD se ejecuta en la pila ROCm. SemiAnalysis, en un benchmark del 22 de diciembre de 2024 del MI300X frente al H100 y H200, dio a AMD un 0% de posibilidades de romper el foso de CUDA de NVIDIA, encontrando que CUDA funcionaba de inmediato para la mayoría de las tareas, mientras que el software de AMD requería una configuración significativa. ⁵⁸

Los mismos analistas han revisado desde entonces esa opinión, primero a una posibilidad significativa en abril de 2025 y luego, el 25 de julio de 2026, a “una gran probabilidad de éxito siempre que AMD resuelva los dos riesgos principales que describimos a continuación”.⁵⁹ Los riesgos que menciona son la rampa de producción del rack Helios, donde los SerDes débiles requieren que hasta el 85% del backplane se retime con más de 550 retemporizadores Ethernet de Broadcom por rack, y una persistente falta de clústeres de GPU internos estables para el desarrollo de software y CI de pruebas automatizadas.

En Advancing IA 2026, AMD se comprometió a una cadencia fija de lanzamiento de características de seis semanas, en lugar de su ciclo anterior aproximadamente trimestral,⁶⁰ e introdujo ROCm.ai, una plataforma de desarrollo impulsada por IA destinada a permitir que agentes de codificación como Claude, Codex y Cursor entiendan las plataformas de AMD y ROCm de forma nativa.

Ecosistema

Al igual que NVIDIA, AMD está invirtiendo selectivamente en usuarios de sus soluciones para impulsar la adopción de su hardware. ⁶¹

Desde finales de 2025, AMD también ha vinculado acciones a sus mayores compromisos de clientes, emitiendo a OpenAI y Meta cada uno un warrant basado en el rendimiento por hasta 160 millones de acciones ordinarias de AMD a $0.01 por acción, con adquisición en tramos contra hitos de envío de Instinct.^{62 63}

3. Intel

Intel es el actor más significativo en el mercado de CPUs y tiene una larga historia en el desarrollo de semiconductores. A diferencia de NVIDIA y AMD, Intel utiliza su propia fundición para construir sus chips.

Gaudi 3 es el acelerador de IA más reciente de Intel y no tiene un sucesor anunciado. ⁶⁴ La guía de ventas de Intel para Gaudi3 era de ~$500M para 2024, un objetivo que Intel abandonó públicamente en noviembre de 2024.⁶⁵ Anil Nanduri, vicepresidente de gestión de productos y go-to-market de aceleradores de IA para centros de datos de Intel, dijo en CES 2026 que Intel “no satisfizo las necesidades del mercado de entrenamiento de IA de frontera, y no satisfizo las necesidades del mercado.”⁶⁶

Bajo el nuevo CEO Lip-Bu Tan (nombrado en marzo de 2025), la estrategia de IA de Intel se ha clarificado en torno a soluciones a escala de rack.⁶⁷ Intel canceló su GPU Falcon Shores para pivotar a Jaguar Shores, un acelerador de IA a escala de rack cuyos detalles confirmados se limitan a la marca Gaudi y la memoria HBM4 de SK hynix, sin un nodo de proceso declarado.⁶⁸ En CES 2026, la hoja de ruta de Intel se refería a “la línea de productos Shores” sin el nombre Jaguar, y un portavoz de Intel repitió esa nomenclatura a CRN, lo que CRN informa como una observación porque Intel no ha anunciado un cambio de nombre. Intel hizo nuevos anuncios de hardware de IA en Computex 2026, incluyendo su procesador Xeon 6+ en el nodo 18A y la GPU para centros de datos Crescent Island.^{69 70}

Crescent Island es una GPU para centros de datos basada en Xe3P y optimizada para inferencia, anunciada por primera vez el 14 de octubre de 2025 en la Cumbre Global OCP, con 160GB de LPDDR5X y muestreo a clientes esperado en la segunda mitad de 2026.⁷¹ Intel lo detalló en Computex 2026 como una tarjeta PCIe refrigerada por aire de 350W que admite tipos de datos desde FP4 hasta FP64, con hasta 480GB como el máximo que los socios pueden construir, en lugar de la capacidad propia de la tarjeta.⁷²

4. Qualcomm

Qualcomm es un diseñador sin fábrica mejor conocido por los SoC móviles, y ha anunciado una línea de productos para centros de datos construida en torno a la inferencia. Todos los productos de esa línea tienen una fecha de disponibilidad futura, y solo la antigua familia Cloud IA 100 está disponible para comprar hoy.

AI200, AI250 y la hoja de ruta del centro de datos

El 27 de octubre de 2025, Qualcomm anunció el AI200 y el AI250, dos soluciones de inferencia de IA a escala de rack que ahora se comercializan bajo la marca Dragonfly.⁷³ El comunicado de Qualcomm afirma que el AI200 “admite 768 GB de LPDDR por tarjeta” y estará “comercialmente disponible en 2026”, mientras que el AI250 debuta una arquitectura de memoria “basada en computación cercana a la memoria” que ofrece “más de 10x mayor ancho de banda de memoria efectivo” y estará “comercialmente disponible en 2027”. Ambos racks utilizan refrigeración líquida directa y 160 kW de potencia a nivel de rack. La cifra de 10x es una afirmación del proveedor sobre un producto no lanzado.

En su Día del Inversor el 24 de junio de 2026, Qualcomm presentó tres productos más para centros de datos.⁷⁴ El Dragonfly C1000 es una CPU para centros de datos que se espera que alcance disponibilidad comercial en 2028, y Qualcomm nombró a Meta como su cliente bajo una colaboración multigeneracional que cubre CPUs para centros de datos en lugar de aceleradores de IA. Qualcomm High Bandwidth Compute (HBC) es una arquitectura de memoria cercana que “une el cómputo con un ancho de banda de memoria altamente acelerado en una solución de silicio apilada en 3D”, lo que la convierte en una arquitectura de cómputo en lugar de una pieza de memoria, y se espera que HBC Gen 1, emparejado con el AI250, alcance el muestreo comercial a mediados de 2027. El Dragonfly AI300 es un acelerador de inferencia con muestreo comercial esperado en 2028. En el mismo evento, Qualcomm estableció un objetivo de ingresos del centro de datos de “más de $15 mil millones para el año fiscal 2029”, un objetivo de la empresa en lugar de un resultado reportado.⁷⁵

Qualcomm espera los primeros envíos a un cliente de silicio personalizado hiperescalar, que no ha nombrado, más adelante en el año natural 2026. El CEO Cristiano Amon repitió esa expectativa con los resultados del segundo trimestre del año fiscal 2026 el 29 de abril de 2026, lo cual es una declaración prospectiva en lugar de una confirmación de que los envíos hayan tenido lugar.

Adquisiciones y la familia Cloud IA 100

Qualcomm completó la adquisición de Alphawave el 18 de diciembre de 2025. El 24 de junio de 2026 anunció que “ha llegado a un acuerdo para adquirir Modular Inc”, una transacción que se espera cerrar en la segunda mitad de 2026 sujeta a aprobaciones regulatorias, por lo que esa adquisición no se ha completado.⁷⁶

Antes de la línea Dragonfly, los aceleradores de inferencia para centros de datos de Qualcomm eran las tarjetas Cloud IA 100. En la propia tabla comparativa de Qualcomm, la tarjeta PCIe Cloud IA 100 Pro consume 75W y está clasificada en hasta 400 TOPS INT8, una pieza de centro de datos en lugar de un chip de borde.

¿Qué proveedores de nube pública producen chips de IA?

5. AWS

AWS produce chips Trainium para el entrenamiento de modelos y chips Inferentia para la inferencia. Aunque AWS es el líder del mercado en nube pública, comenzó a desarrollar sus propios chips después de Google.

Se utilizan cientos de miles de chips Trainium2 para formar el clúster Project Rainier, que impulsa los modelos del desarrollador de LLM Anthropic. El recuento en el lanzamiento del clúster en octubre de 2025 era de casi medio millón de chips, y Anthropic declaró el 20 de abril de 2026 que utiliza más de un millón de chips Trainium2.⁷⁷

Trainium3 y Trn3 UltraServers alcanzaron la disponibilidad general el 2 de diciembre de 2025.⁷⁸ Trainium3 es el chip de IA de cuarta generación de AWS y el primero construido en un proceso de 3nm, clasificado en 2.52 PFLOPS de cómputo FP8, 144 GB de HBM3e y 4.9 TB/s de ancho de banda de memoria por chip. Un Trn3 UltraServer escala a 144 chips para 362 FP8 PFLOPS, 20.7 TB de HBM3e y 706 TB/s de ancho de banda de memoria, hasta 4.4x el rendimiento de un Trn2 UltraServer.

AWS anunció Trainium4 como un elemento de hoja de ruta en re:Invent 2025, con soporte para NVIDIA NVLink Fusion. En la llamada de resultados del primer trimestre de 2026, el CEO de Amazon, Andy Jassy, dijo que Trainium4 está a unos 18 meses de la disponibilidad general y ya está en gran parte reservado.⁷⁹

6. Google Cloud Platform

La TPU de Google Cloud es el chip acelerador de aprendizaje automático diseñado específicamente que impulsa productos de Google como Translate, Photos, Search, Assistant y Gmail. Google anunció las TPU en 2016.⁸⁰ Trillium TPU es la 6ª generación.⁸¹

Google ha presentado Ironwood. Esta generación está diseñada específicamente para “modelos pensantes” complejos como LLMs y MoEs, ofreciendo un procesamiento paralelo masivo (4,614 TFLOPS de cómputo FP8 por chip) y escalando hasta 42.5 Exaflops en pods de 9,216 chips.⁸² Ironwood, también llamada TPU v7 o TPU7x, entró en vista previa el 24 de noviembre de 2025 y alcanzó la disponibilidad general el 31 de marzo de 2026.⁸³

Ironwood ofrece avances significativos sobre Trillium, incluyendo 2x mejor eficiencia energética, 6x la capacidad de memoria de alto ancho de banda (192 GB/chip), 4.5x el ancho de banda de HBM (7.37 TB/s por chip), y 1.5x la velocidad de interconexión entre chips (1.2 TB/s bidireccional, 9.6 Tb/s).⁸⁴ También cuenta con un SparseCore mejorado para incrustaciones grandes. Google también produce el Edge TPU, mucho más pequeño, para diferentes necesidades, diseñado para su implementación en dispositivos de borde como teléfonos inteligentes y hardware de IoT.

En Cloud Next el 22 de abril de 2026, Google anunció su octava generación de TPU como dos chips diseñados específicamente, TPU 8t para entrenamiento y TPU 8i para inferencia.⁸⁵ Un superpod TPU 8t escala a 9,600 chips, dos petabytes de HBM compartida y 121 ExaFLOPS a FP4. Ambos chips están anunciados pero no se envían, y Google dice que estarán disponibles de manera general más adelante en 2026.

7. Alibaba

Alibaba diseña aceleradores de IA a través de su unidad de chips T-Head (PingTouGe), en una arquitectura de unidad de procesamiento paralelo (PPU) desarrollada internamente con una interconexión ICN personalizada.⁸⁶

T-Head detalló públicamente el Zhenwu 810E el 29 de enero de 2026, junto con el lanzamiento de su sitio web oficial. El chip lleva 96 GB de HBM2e y 700 GB/s de ancho de banda entre chips a través de 7 enlaces ICN independientes, un rendimiento que la compañía describe como comparable al H20 de NVIDIA, y Alibaba Cloud lo despliega en clústeres de 10,000 tarjetas. Esto fue una divulgación de especificaciones en lugar de un lanzamiento de producto. El 810E no es nuevo silicio de 2026, y los despliegues de 10,000 tarjetas son anteriores al anuncio.

En la Cumbre de Alibaba Cloud en Hangzhou el 19-20 de mayo de 2026, Alibaba anunció el Zhenwu M890, con 144 GB de memoria, 800 GB/s de ancho de banda de interconexión entre chips, soporte nativo desde FP32 hasta FP4, y tres veces el rendimiento del 810E. Se envía dentro del supernodo Panjiu AL128, que contiene 128 aceleradores por rack y utiliza el ICN Switch 1.0 a 25.6 Tbps. Alibaba afirma que las entregas acumuladas de la serie Zhenwu superan las 560,000 unidades, adoptadas por más de 400 clientes externos en 20 industrias. Esa cifra cubre toda la serie, no las unidades M890.

El chip de inferencia Hanguang 800 anterior de Alibaba data de 2019. Sin embargo, algunas organizaciones de América del Norte, Europa y Australia (por ejemplo, aquellas en la industria de defensa) pueden no preferir usar Alibaba Cloud por razones geopolíticas.

8. IBM

IBM anunció su chip de aprendizaje profundo, la unidad de inteligencia artificial (AIU), en 2022.⁸⁷ . IBM está considerando usar estos chips para impulsar su plataforma de IA generativa Watsonx.⁸⁸

La AIU de IBM se basa en el procesador IBM Telum, que impulsa las capacidades de procesamiento de IA de los servidores mainframe IBM Z. En el lanzamiento, los casos de uso destacados de los procesadores Telum incluían la detección de fraudes.⁸⁹

IBM también demostró que fusionar cómputo y memoria puede conducir a eficiencias. Estas se demostraron en el prototipo de procesador North Pole.⁹⁰

El acelerador de IA de IBM que se comercializa es el Spyre Accelerator, anunciado el 7 de octubre de 2025 y disponible de forma general desde el 28 de octubre de 2025 en z17 y LinuxONE 5, y desde principios de diciembre de 2025 en Power11.⁹¹ Spyre lleva 32 núcleos aceleradores y 25.6 mil millones de transistores en un proceso de 5nm, empaquetado como una tarjeta PCIe de 75W con 128 GB de LPDDR5. Hasta 48 tarjetas se agrupan en un sistema Z o LinuxONE, frente a 16 en Power.

9. Huawei

El Ascend 910C de HiSilicon de Huawei es parte de la familia de chips Ascend 910 introducida en 2019.

Debido a las sanciones, los laboratorios de IA en China no pueden comprar los chips más nuevos y de mayor rendimiento de empresas estadounidenses como NVIDIA o AMD. Por lo tanto, están experimentando con el Ascend 910C. La nube de Huawei está alojando modelos de DeepSeek, y un investigador de DeepSeek afirma que puede alcanzar el 60% del rendimiento de inferencia del H100 de NVIDIA. ⁹²

Huawei presentó el chip Ascend 950PR junto con la tarjeta aceleradora Atlas 350 en la Conferencia de Socios de China de Huawei 2026 en Shenzhen el 20 de marzo de 2026.⁹³ La tarjeta Atlas 350 está especificada en 1.56 PFLOPS de cómputo FP4, 112 GB de Huawei HiBL 1.0 HBM propietario a 1.4 TB/s de ancho de banda de memoria, 600 W de potencia (aproximadamente 1.5 veces el H20) y 2 TB/s de interconexión. Esas cifras de memoria pertenecen a la tarjeta. El silicio Ascend 950PR en sí está especificado en 128 GB y 1.6 TB/s. Zhang Dixuan, jefe del negocio de cómputo Ascend de Huawei, afirma que la tarjeta ofrece 2.8 veces el rendimiento del H20 de NVIDIA (2.87 veces en algunos informes). Esa es una afirmación del proveedor, no ha sido verificada de forma independiente, y no es una comparación similar, porque el H20 de clase Hopper no tiene soporte nativo de FP4.

La memoria interna es una declaración del propio Huawei. En Huawei Connect 2025 en Shanghái el 18 de septiembre de 2025, el vicepresidente Eric Xu dijo que la serie 950 usaría “dos HBM propietarios… HiBL 1.0 y HiZQ 2.0”, describiendo HiBL 1.0 como “nuestra HBM propietaria de bajo costo que es más rentable que HBM3E y HBM4E”.⁹⁴

Huawei ha publicado una hoja de ruta de Ascend, en esa misma conferencia magistral. Incluye Ascend 950PR en el primer trimestre de 2026, Ascend 950DT en el cuarto trimestre de 2026, Ascend 960 en el cuarto trimestre de 2027 y Ascend 970 en el cuarto trimestre de 2028. El Ascend 950DT está especificado para 144 GB de memoria HiZQ 2.0, 4 TB/s de ancho de banda de memoria, 2 TB/s de interconexión y cargas de trabajo de decodificación más entrenamiento, pero a partir de julio de 2026 es un compromiso de hoja de ruta en lugar de un producto lanzado. Huawei mostró el Atlas 950 SuperPoD en WAIC 2026 el 18 de julio de 2026, con el despliegue comercial aún previsto para el cuarto trimestre de 2026. Los informes de un “Ascend 920” se remontan a la cobertura de la cadena de suministro de abril de 2025 (DigiTimes Asia, 17 de abril de 2025; Commercial Times, 21 de abril de 2025) que describían un supuesto reemplazo SMIC N+3 / 6nm para el H20. Huawei nunca ha anunciado, especificado o enviado una pieza de este tipo, y no aparece en ninguna parte de la hoja de ruta publicada.

¿Qué proveedores de IA en la nube producen sus propios chips?

Estos proveedores no tienen nubes públicas con capacidades integrales como los hiperescalares. Proporcionan servicios de nube limitados, típicamente centrados en la inferencia de IA. Pudimos registrarnos en estos servicios sin hablar con los equipos de ventas:

10. Groq

Groq fue fundada por exempleados de Google y construyó su negocio en torno a la LPU (Unidad de Procesamiento de Lenguaje), una arquitectura de chip destinada a la inferencia de baja latencia en lugar del entrenamiento.

El 24 de diciembre de 2025, Groq anunció que había llegado a un acuerdo de licencia no exclusivo con NVIDIA que cubre la tecnología de inferencia de Groq, y que el fundador y CEO Jonathan Ross, el presidente Sunny Madra y otros miembros senior del equipo se habían unido a NVIDIA.⁹⁵ Groq declaró que continúa como una empresa independiente. CNBC situó la transacción en ~$20 mil millones en efectivo, una cifra atribuida a Alex Davis, CEO de Disruptive, inversor de Groq, quien también dijo que NVIDIA adquiere todos los activos de Groq excepto el negocio GroqCloud.⁹⁶ NVIDIA no ha publicado un comunicado de prensa sobre el acuerdo, la CFO de NVIDIA, Colette Kress, se negó a comentar sobre el precio, y Reuters señaló que ninguna de las empresas lo confirmó. Jensen Huang dijo a los empleados: “Si bien estamos agregando empleados talentosos a nuestras filas y licenciando la IP de Groq, no estamos adquiriendo Groq como empresa.” NVIDIA presentó el producto resultante, la NVIDIA Groq 3 LPU, en GTC el 16 de marzo de 2026 como el séptimo chip de la plataforma Vera Rubin.⁹⁷

Groq ahora opera como un proveedor de nube de inferencia, presidido por Alex Davis de Disruptive y dirigido por el CEO Adam Winter. En junio de 2026, la compañía dijo que opera 13 centros de datos en América del Norte, Europa, Oriente Medio y APAC, y está escalando su nube de inferencia hacia 200 MW de capacidad para 2027.⁹⁸

Groq ha recaudado aproximadamente $2.4 mil millones en financiación divulgada y ha enviado productos como el GroqChip™ Processor y el GroqCard™ Accelerator. Su Serie D de $640 millones, liderada por BlackRock Private Equity Partners y anunciada el 5 de agosto de 2024, valoró la empresa en $2.8 mil millones.⁹⁹ Anunció otros $750 millones a una valoración post-money de $6.9 mil millones el 17 de septiembre de 2025, liderados por Disruptive.¹⁰⁰ El 22 de junio de 2026 anunció $650 millones en capital de crecimiento liderado por Disruptive e Infinitum, con inversores existentes reinvirtiendo, sin revelar una valoración, lo que deja a $6.9 mil millones como su última valoración confirmada.

La empresa se centra en la inferencia de LLM y publicó benchmarks para Llama-2 70B.¹⁰¹

Recientemente, Groq aseguró un compromiso de inversión significativo de $1.5 mil millones de Arabia Saudita para expandir la entrega de sus avanzados chips de IA al país. Esta inversión se utilizará para expandir el centro de datos existente de Groq en Dammam, Arabia Saudita, construido en asociación con Aramco Digital.¹⁰²

En su primer trimestre de 2024, Groq informó más de 70,000 nuevos desarrolladores en su plataforma en la nube y más de 19,000 nuevas aplicaciones construidas sobre ella.¹⁰³ Para junio de 2026, la compañía dijo que atiende a más de cinco millones de desarrolladores.¹⁰⁴

El 1 de marzo de 2022, Groq adquirió Maxeler, que tiene soluciones de computación de alto rendimiento (HPC) para servicios financieros.¹⁰⁵

11. SambaNova Systems

SambaNova Systems fue fundada en 2017 para desarrollar sistemas de hardware-software de alto rendimiento y alta precisión para cargas de trabajo de IA generativa de alto volumen. Recaudó una ronda Serie E de 350 millones de dólares en febrero de 2026.¹⁰⁶ El 8 de julio de 2026, completó el primer cierre de una Serie F de $1B a una valoración post-money de $11 mil millones, liderada por General Atlantic.¹⁰⁷

En febrero de 2026, SambaNova presentó el chip SN50, su última Unidad de Datos Reconfigurable (RDU), afirmando una velocidad máxima 5x más rápida que los chips de la competencia y un costo total de propiedad 3x menor en comparación con las GPUs para cargas de trabajo de IA agéntica. El SN50 ofrece 5x más cómputo por acelerador y 4x más ancho de banda de red que la generación anterior SN40L, y admite una arquitectura de memoria de tres niveles para modelos de hasta 10 billones de parámetros y un contexto de hasta 10 millones de tokens.¹⁰⁸ El SN50 fue anunciado el 24 de febrero de 2026, con envíos a clientes previstos para la segunda mitad de 2026. A partir de julio de 2026, no se ha enviado ningún SN50.

SoftBank Corp. será el primer cliente en desplegar el SN50 dentro de sus centros de datos de IA de próxima generación en Japón.

SambaNova también anunció una colaboración estratégica planificada de varios años con Intel para ofrecer soluciones de inferencia de IA, combinando los sistemas de SambaNova con procesadores Intel Xeon, GPUs de Intel y redes de Intel para impulsar una infraestructura de inferencia escalable como alternativa a las soluciones centradas en GPU.

SambaNova Systems alquila su plataforma a empresas a través de SambaCloud. Este enfoque de plataforma de IA como servicio hace que sus sistemas sean más fáciles de adoptar y fomenta la reutilización del hardware para la economía circular.¹⁰⁹

¿Cuáles son las principales startups de chips de IA?

También nos gustaría presentar algunas startups en la industria de chips de IA cuyos nombres podríamos escuchar con más frecuencia en el futuro cercano.

12. Cerebras

Cerebras fue fundada en 2015 y es el único gran fabricante de chips que se centra en chips a escala de oblea. ¹¹⁰ Los chips a escala de oblea tienen ventajas en paralelismo en comparación con las GPUs, gracias a su mayor ancho de banda de memoria. Sin embargo, diseñar y fabricar tales chips es una tecnología emergente.

Los chips de Cerebras incluyen:

• WSE-1 con 1.2 billones de transistores y 400k núcleos de procesamiento.
• WSE-2, con 2.6 billones de transistores y 850k núcleos, fue anunciado en abril de 2021. Aprovechó el proceso de 7nm de TSMC
• WSE-3, con 4 billones de transistores y 900k núcleos de IA, fue anunciado en marzo de 2024. Aprovecha el proceso de 5nm de TSMC¹¹¹

WSE-3 es la generación actual que se envía, y Cerebras no ha anunciado un sucesor.

El sistema de Cerebras funciona con compañías farmacéuticas como AstraZeneca y GlaxoSmithKline y laboratorios de investigación que confían en él para simulaciones. También se dirige a los creadores de LLM, ya que sus chips pueden reducir los costos de inferencia para modelos de frontera.

Cerebras también ofrece sus chips en su nube a las empresas.

Cerebras es una empresa pública. Valoró su salida a bolsa en $185.00 por acción el 13 de mayo de 2026 y comenzó a cotizar en Nasdaq bajo el ticker CBRS el 14 de mayo de 2026, vendiendo 34.5 millones de acciones Clase A por aproximadamente $6.38 mil millones en ingresos brutos, lo que la compañía describe como la mayor salida a bolsa de semiconductores de todos los tiempos.¹¹² La acción cerró su primer día de cotización a $311.07, un alza del 68%.

Los ingresos del primer trimestre de 2026 fueron de $193.4 millones, un aumento del 94% interanual, y Cerebras proyecta ingresos centrales para el año fiscal 2026 de $855-865 millones.¹¹³ Cerebras firmó un acuerdo de inferencia de 750 MW con OpenAI el 14 de enero de 2026, que su propio comunicado del primer trimestre valora en más de $20 mil millones.¹¹⁴

13. d-Matrix

d-Matrix sigue un enfoque novedoso, abandonando la arquitectura tradicional de von Neumann en favor de la computación en memoria. Si bien este enfoque tiene el potencial de resolver el cuello de botella entre la memoria y el cómputo, es nuevo y no probado. En noviembre de 2025, d-Matrix recaudó $275M en una Serie C coliderada por Bullhound Capital, Triatomic Capital y Temasek, con la participación de M12 de Microsoft como inversor de seguimiento, valorando la empresa en $2 mil millones.^{115 116}

Corsair, la plataforma de inferencia de IA de la compañía, entró en producción completa el 9 de junio de 2026, construida sobre una arquitectura de chiplet de cómputo en memoria basada en SRAM.¹¹⁷

La aceleración de 10x asociada a Corsair proviene de pruebas comparativas realizadas por socios, en lugar de pruebas independientes. El evaluador, Gimlet Labs, es un socio comercial de d-Matrix, y la publicación del benchmark lleva al cofundador y CTO de d-Matrix en la firma. El resultado medido es una mejora de latencia de solicitud de extremo a extremo de 2 a 10x en gpt-oss-120b para una configuración de decodificación especulativa, no una ventaja general de 10x sobre las GPUs.

14. Rebellions

Una startup con sede en Corea recaudó $124M en 2024 y se centra en la inferencia de LLM.¹¹⁸

Rebellions se fusionó con otra firma coreana de diseño de semiconductores, SAPEON, y alcanzó una valoración de unicornio en 2024.¹¹⁹

En julio de 2025, Rebellions aseguró la inversión del gigante tecnológico Samsung como parte de una ronda de financiación que apuntaba a hasta $200 millones, antes de una oferta pública inicial (OPI) planificada. ¹²⁰

Rebellions cerró una Serie C de $250 millones en septiembre de 2025 y una ronda pre-OPI de $400 millones el 30 de marzo de 2026 liderada por Mirae Asset Financial Group y el Fondo de Crecimiento Nacional de Corea, llevando la financiación total a aproximadamente $850 millones con una valoración de aproximadamente $2.34 mil millones.¹²¹

La OPI no ha ocurrido. El CEO Sunghyun Park dijo el 8 de julio de 2026 que Rebellions apunta al primer o segundo trimestre de 2027, inclinándose por una cotización en el tablero principal de KOSPI.¹²²

REBEL-Quad es el acelerador de segunda generación, cuatro chiplets construidos en el proceso de 4 nanómetros de Samsung, y Rebel100 es su nombre comercial productizado.

15. Tenstorrent

El último procesador Blackhole Tensix de Tenstorrent ofrece 664 TFLOPS (BLOCKFP8) de rendimiento, emparejado con 32GB de memoria GDDR6 y 512 GB/s de ancho de banda de memoria.

La tarjeta P150a tiene un precio de $1,399 y cuenta con cuatro puertos QSFP-DD 800G para escalado multitarjeta. El modelo básico P100a comienza en $999.¹²³

Desde enero de 2026, todas las tarjetas Blackhole p150 se envían con 120 núcleos Tensix en lugar de 140, y el lanzamiento de firmware v19.5.0 aplicó la misma reducción retroactivamente a las tarjetas ya vendidas. Tenstorrent estima el costo en un 1-2% en cargas de trabajo típicas.¹²⁴

Tenstorrent ofrece una pila de software completamente de código abierto. La compañía recaudó $700M a una valoración de más de $2.6 mil millones de inversores, incluido Jeff Bezos, en diciembre de 2024. ¹²⁵

16. Positron

Positron fue fundada en 2023 y se centra exclusivamente en la inferencia de modelos transformer. La empresa adopta un enfoque ASIC, construyendo hardware diseñado específicamente para arquitecturas transformer, en lugar de la computación de GPU de propósito general.

Productos:

• Atlas (enviándose ahora): Un servidor de inferencia transformer que cuenta con 8x Aceleradores Transformer Positron Archer con 256 GB de HBM total. La compañía afirma un rendimiento por vatio >4x y un rendimiento por dólar >3x en comparación con los sistemas NVIDIA Hopper, evaluados en Llama 3.1 8B con cómputo BF16.¹²⁶
• Titan (previsto para 2027): Un sistema de próxima generación con más de 8 TB de memoria impulsado por 4x chips personalizados Asimov, diseñado para soportar modelos de hasta 16 billones de parámetros y ventanas de contexto de más de 10 millones de tokens en un factor de forma 4U refrigerado por aire.¹²⁷
• Asimov (previsto para 2027): Silicio acelerador de inferencia personalizado con más de 2 TB de memoria por chip.

Positron recaudó una ronda Serie B de más de 230M a principios de 2026 con inversores como QIA, Arm Holdings, Arena y Jump Trading¹²⁸

Atlas es utilizado actualmente por empresas de redes, juegos, moderación de contenido, CDN y Token-as-a-Service. Positron afirma que su sistema Atlas demostró una latencia de extremo a extremo 3x menor para cargas de trabajo de inferencia de trading en comparación con sistemas H100 comparables, consumiendo un tercio de la potencia.

Los chips de Positron están diseñados, fabricados y ensamblados en los Estados Unidos.

17. _etched

Su enfoque sacrifica la flexibilidad por la eficiencia al grabar las arquitecturas de los modelos en sus chips.

Etched salió del sigilo el 30 de junio de 2026 con el primer silicio A0 del proceso N4P de TSMC, más de $1 mil millones en contratos de clientes firmados y $800 millones recaudados.¹²⁹ El 23 de julio de 2026 anunció una Serie C de $300 millones a una valoración de $10.3 mil millones, liderada por Sequoia.¹³⁰

La compañía ya no utiliza el nombre de producto Sohu. Ahora se describe a sí misma como constructora de clústeres de inferencia de frontera que ejecutan DeepSeek, Qwen, Mamba y Llama, por lo que el diseño ya no es solo para transformers.¹³¹

Quedan dos preguntas abiertas. Etched no ha publicado ningún benchmark de terceros y no nombra a ningún cliente detrás de los contratos que reporta, por lo que sus cifras de rendimiento siguen siendo mediciones internas. La cuestión de obsolescencia que planteó el diseño original de Sohu ahora se aplica al conjunto de modelos más amplio, ya que un chip construido en torno a un grupo fijo de arquitecturas debe ser reorientado una vez que esas arquitecturas sean superadas.

18. Taalas

Taalas fue fundada a principios de 2023 y adopta el enfoque más extremo para la especialización de chips de IA: cablear modelos individuales directamente en silicio personalizado, produciendo lo que la compañía llama “Modelos Hardcore”.¹³² La compañía afirma que puede transformar cualquier modelo de IA previamente no visto en silicio personalizado en dos meses.

La arquitectura de Taalas unifica el almacenamiento y el cómputo en un solo chip a densidad de DRAM, eliminando la necesidad de HBM, empaquetado avanzado, apilamiento 3D, refrigeración líquida o E/S de alta velocidad. La compañía describe esto como una simplificación radical de la pila de hardware.

Productos:

• HC1 (disponible ahora): Un demostrador tecnológico cableado con Llama 3.1 8B, construido en 6nm de TSMC con 53 mil millones de transistores. Taalas afirma 17,000 tokens por segundo por usuario, lo que dice es casi 10x más rápido que el estado del arte actual, mientras cuesta 20x menos de construir y consume 10x menos energía en un servidor refrigerado por aire de 2.5 kW. Sin embargo, el modelo utiliza una agresiva cuantización personalizada de 3 y 6 bits, lo que introduce degradaciones de calidad en comparación con las líneas base de GPU.¹³³
• HC2 (objetivo de hoja de ruta para el invierno de 2026, aún no es un producto): Una plataforma de segunda generación con mayor densidad, ejecución más rápida y formatos estándar de punto flotante de 4 bits para abordar las limitaciones de cuantización del HC1.

Taalas ha recaudado $219 millones en total, incluida una ronda de $169 millones anunciada el 19 de febrero de 2026, e informa haber gastado 30 millones de dólares para llevar su primer producto al mercado con un equipo de 24 personas.

19. Extropic

Extropic recaudó una ronda de $14M a finales de 2023 para usar la termodinámica en la computación. Su página de hardware enumera tres piezas. X0 es un prototipo de silicio del primer trimestre de 2025, y XTR-0 es una plataforma de desarrollo enviada en cantidades limitadas a investigadores seleccionados en el tercer trimestre de 2025. Ambos fueron presentados el 29 de octubre de 2025. Z1, el primer chip a escala de producción, está listado como acceso temprano en 2026.¹³⁴

20. Vaire

Vaire es una startup con sede en el Reino Unido que es pionera en la computación reversible, un enfoque innovador que busca crear chips de energía casi nula. A diferencia de la computación tradicional, donde la energía se pierde en forma de calor, la computación reversible recicla una porción significativa de energía para cómputos posteriores.

Vaire ha demostrado un chip de prueba que puede recuperar el 50% de su energía, mostrando el potencial de la tecnología para reducir el consumo de energía de las cargas de trabajo de IA y eludir las limitaciones físicas, o muro térmico, que desafían la fabricación de semiconductores moderna. ¹³⁵

21. Fractile

Fractile es una startup de chips de inferencia de IA con sede en el Reino Unido que salió del sigilo en julio de 2024 con $15 millones en financiación para desafiar a NVIDIA en la inferencia de modelos de frontera.¹³⁶

La compañía está construyendo procesadores que intercalan físicamente la memoria y el cómputo en el mismo dado, lo que, según afirma, resuelve el requisito simultáneo de baja latencia y alto rendimiento que las GPUs no pueden cumplir para la inferencia de modelos de frontera. Fractile afirma que su diseño puede ejecutar modelos de frontera hasta 25x más rápido y a 1/10 del costo de las soluciones existentes, con el objetivo de servir miles de tokens por segundo a miles de usuarios concurrentes.

Fractile tiene su sede en Londres con ingeniería de hardware en Bristol, y ha sido perfilada por el Financial Times en marzo de 2025 como parte de una ola de startups centradas en la inferencia que desafían el dominio de NVIDIA.¹³⁷

Fractile anunció una Serie B de $220 millones el 13 de mayo de 2026, coliderada por Accel, Factorial Funds y Founders Fund, y por separado comprometió £100 millones para operaciones en el Reino Unido en febrero de 2026.¹³⁸ Los informes sobre la ronda situaron la valoración en aproximadamente $1 mil millones, una cifra que la compañía no ha confirmado.

¿Cuáles son los próximos productores de hardware de IA?

Aunque estas son soluciones de hardware de IA atractivas, actualmente hay pocos benchmarks sobre su eficacia, ya que son recién llegados al mercado.

22. Apple

Se informa que el Proyecto ACDC de Apple se centra en construir chips para la inferencia de IA en centros de datos.¹³⁹ Se informa que el chip de servidor tiene el nombre en código Baltra y se desarrolla con Broadcom, y Apple nunca lo ha reconocido oficialmente. Reuters informó el 15 de julio de 2026, citando a The Information, que el proyecto se ha retrasado y que los servidores de IA internos de Apple todavía funcionan con chips M2 Ultra.^{140 141} Apple ya es un importante diseñador de chips, con sus semiconductores diseñados internamente utilizados en iPhones, iPads y MacBooks. El M5 se lanzó el 15 de octubre de 2025, y el M5 Pro y M5 Max se anunciaron el 3 de marzo de 2026 con un Acelerador Neural en cada núcleo de GPU. Apple está fortaleciendo su estrategia de IA en el dispositivo con el marco Core IA, que ejecuta modelos completamente en silicio de Apple sin dependencias de servidor, respaldado por un repositorio de modelos Core IA de código abierto en GitHub.^{142 143}

23. Meta

Meta Training and Inference Accelerator (MTIA) es una familia de procesadores para cargas de trabajo de IA, como el entrenamiento de los modelos LLaMa de Meta.

Meta renombró la familia MTIA el 11 de marzo de 2026. La pieza que la compañía llamaba anteriormente Next Gen MTIA ahora es MTIA 200. Se basa en tecnología de 5nm de TSMC, se afirma que ofrece 3x el rendimiento de MTIA v1, y se aloja en racks que contienen hasta 72 aceleradores.¹⁴⁴ MTIA 300 está en producción para el entrenamiento de clasificación y recomendación, y MTIA 400, 450 y 500 siguen a lo largo de 2026 y 2027.¹⁴⁵

Actualmente, MTIA es para uso interno de Meta. Sin embargo, en el futuro, si Meta lanza una oferta de IA generativa empresarial basada en LLaMa, estos chips podrían impulsar dicha oferta.

El 14 de abril de 2026, Meta y Broadcom anunciaron una asociación estratégica multigeneracional de varios años que se extiende hasta 2029, en la que Broadcom ofrece tecnología que respalda los chips MTIA de Meta. “El compromiso inicial supera 1GW y es la primera fase de un despliegue sostenido de varios gigavatios”, y el comunicado de Broadcom afirma que el despliegue incluye “el primer acelerador de cómputo de IA de 2nm de la industria” junto con las redes de scale-up, scale-out y scale-across Ethernet de Broadcom.¹⁴⁶ En su llamada de resultados del segundo trimestre del año fiscal 2026, Broadcom describió la asociación como dirigida a 3 GW hasta finales de 2028, con el pedido inicial de 1 GW entregándose a partir del segundo semestre de 2027.¹⁴⁷

24. Microsoft Azure

En Hot Chips 2024, Microsoft presentó Maia 100, su primer acelerador de IA personalizado diseñado para optimizar las cargas de trabajo de IA a gran escala en Azure mediante la cooptimización de hardware y software. Construido en el proceso N5 de TSMC con tecnología avanzada de memoria e interconexión, Maia 100 apunta a un alto rendimiento y diversos formatos de datos, ofreciendo flexibilidad a los desarrolladores a través de su SDK para el rápido despliegue de modelos PyTorch y Triton. Microsoft lanzó Maia 200 (nombre en código Braga) el 26 de enero de 2026, como un acelerador de IA centrado en la inferencia para Azure, diseñado para reducir los costos de tokens de IA y ofrecer un 30% mejor rendimiento por dólar sobre los sistemas existentes.¹⁴⁸

Maia 200 está construido en 3nm de TSMC con más de 140 mil millones de transistores, 216 GB de HBM3e a 7 TB/s, 272 MB de SRAM en el chip y más de 10 petaFLOPS de cómputo FP4 dentro de un TDP de SoC de 750 W. Se despliega en la región Central de EE. UU. de Azure, cerca de Des Moines, Iowa, con US West 3 cerca de Phoenix a continuación.¹⁴⁹

25. OpenAI

OpenAI diseñó su primer chip de IA con Broadcom, y el liderazgo de su equipo de chips tiene experiencia diseñando TPU en Google.¹⁵⁰ OpenAI ha confirmado a TSMC como la fundición, pero ni OpenAI ni Broadcom han confirmado un nodo de proceso.¹⁵¹ Los informes de la cadena de suministro coreana han utilizado el nombre en clave “Titan” para el chip y lo han situado en el proceso N3 de TSMC, aunque ninguna de las empresas utiliza ese nombre.¹⁵²

Samsung ha asegurado un acuerdo para suministrar memoria HBM4 para el chip de OpenAI, según se informa, asignando más del 50% de la capacidad de su fundición de Pyeongtaek a dados base HBM4 para este propósito.¹⁵³ OpenAI y Broadcom anunciaron una colaboración para 10 gigavatios de aceleradores de IA personalizados en octubre de 2025, con OpenAI diseñando los aceleradores y sistemas, y Broadcom desarrollándolos y desplegándolos. Se espera que los racks “comiencen en la segunda mitad de 2026, para completarse a finales de 2029”. El anuncio afirma que las partes “han firmado una hoja de términos” para los racks, por lo que cubre una hoja de términos junto con acuerdos preexistentes de codiseño y suministro, en lugar de un contrato de compra definitivo revelado, y ninguna de las empresas ha publicado un valor financiero para la colaboración.¹⁵⁴ El 24 de junio de 2026, los dos presentaron Jalapeño, descrito como “el primer Procesador de Inteligencia de OpenAI”, codiseñado “desde el diseño inicial hasta la cinta de fabricación en solo nueve meses”. Ambas empresas afirman que “Las muestras de ingeniería del chip Jalapeño están ejecutando cargas de trabajo de ML en el laboratorio a la frecuencia y potencia objetivo de producción, incluido GPT-5.3-Codex-Spark”, y que la plataforma está “diseñada para un despliegue inicial a finales de 2026”, lo que sitúa al chip en etapa de muestras de ingeniería posterior a la cinta, en lugar de en producción en masa. Se nombra a Celestica para la experiencia en placas, racks y sistemas, mientras que Broadcom suministra la implementación de silicio y la red Tomahawk.¹⁵⁵ En su llamada de resultados del segundo trimestre del año fiscal 2026, Broadcom dijo que el silicio se ha entregado, se espera la producción a finales de 2026, y OpenAI está contratado por 1.3 GW en 2027 dentro del acuerdo de 10 GW para 2029.¹⁵⁶ El lado de Broadcom del acuerdo, incluidos sus otros clientes de aceleradores personalizados, se cubre en la sección de Broadcom a continuación.

¿Qué otros productores de chips de IA hay?

26. Graphcore

Graphcore es una empresa británica fundada en 2016. La compañía anunció su chip de IA insignia como IPU-POD256. Graphcore ya ha sido financiada con alrededor de $700 millones.

La empresa tiene asociaciones estratégicas con corporaciones de almacenamiento de datos como DDN, Pure Storage y Vast Data. Los chips de IA de Graphcore sirven a institutos de investigación como el Oxford-Man Institute of Quantitative Finance, la Universidad de Bristol y la Universidad de California en Berkeley.

La viabilidad a largo plazo de la compañía estaba en riesgo, ya que estaba perdiendo ~$200M por año.¹⁵⁷ SoftBank anunció la adquisición de Graphcore el 11 de julio de 2024, y ninguna de las partes reveló oficialmente el precio, reportado en alrededor de $600 millones.¹⁵⁸ SoftBank inyectó otros $457 millones en Graphcore el 10 de abril de 2026.¹⁵⁹

27. Mythic

Mythic fue fundada en 2012 y se centra en la IA en el borde. Mythic sigue un camino no convencional, una arquitectura de cómputo analógico, que busca ofrecer computación de IA en el borde energéticamente eficiente.

Ha desarrollado productos como el M1076 AMP y la tarjeta clave MM1076, y ya ha recaudado alrededor de $165 millones en financiación.¹⁶⁰

Mythic despidió a la mayor parte de su personal y reestructuró su negocio con su ronda de financiación en marzo de 2023.¹⁶¹

Mythic recaudó una ronda sobresuscrita de $125 millones liderada por DCVC el 17 de diciembre de 2025, con Honda Motor y Lockheed Martin entre los inversores estratégicos, y adquirió Videantis en mayo de 2026.¹⁶²

28. Speedata

Fundada en 2019 en Tel Aviv, Speedata desarrolla una Unidad de Procesamiento de Análisis (APU) diseñada para acelerar las cargas de trabajo de big data e IA. Es una APU dirigida a las cargas de trabajo de Apache Spark, con planes de soportar otras plataformas principales de análisis de datos.

Speedata recaudó $44M en una ronda Serie B en junio de 2025, liderada por Walden Catalyst Ventures, 83North y otros, lo que eleva su financiación total a $114M. La compañía afirma que su APU supera a los procesadores de propósito general y a las GPUs al reemplazar racks de servidores con un solo chip, ofreciendo un rendimiento y eficiencia energética superiores para el procesamiento de datos.¹⁶³

29. Axelera IA

Fundada en julio de 2021 en Eindhoven, Países Bajos, Axelera IA se especializa en tecnología de aceleración de hardware de IA para visión artificial e IA generativa. La compañía está desarrollando Titania, un chiplet de inferencia de IA basado en su arquitectura de Computación en Memoria Digital (D-IMC), diseñado para acelerar cargas de trabajo de IA desde el borde hasta la nube.

Axelera IA recaudó más de $250 millones el 24 de febrero de 2026 en una ronda liderada por Innovation Industries, con la participación de BlackRock y SiteGround Capital, y Bitfury, CDP Venture Capital, el Fondo del Consejo Europeo de Innovación, SFPIM e Invest-NL entre los inversores existentes. La compañía sitúa su total en más de $450 millones en capital, subvenciones y deuda de riesgo desde su constitución en julio de 2021, y describe la ronda como la mayor inversión jamás realizada en una empresa europea de semiconductores de IA.^{164 165} Ese total anterior incluía hasta €61.6 millones de la Empresa Común EuroHPC y los estados miembros bajo el Proyecto DARE en marzo de 2025, y una Serie B de $68 millones antes de eso.

Su Europa AIPU, anunciada el 21 de octubre de 2025, está clasificada en hasta 629 TOPS INT8 en 8 núcleos de IA de segunda generación y 16 procesadores RISC-V a alrededor de 45 W. El comunicado de lanzamiento indicaba que los envíos comenzarían en el primer semestre de 2026; un comunicado de Andes Technology en junio de 2026 describía Europa como en muestreo a clientes principales. Titania, el chiplet de inferencia D-IMC, sigue previsto para 2028.

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¿Qué proveedores codiseñan ASIC de IA personalizados?

Varios aceleradores enumerados anteriormente no son diseñados solos por la empresa cuyo nombre aparece en ellos. Broadcom codiseña aceleradores personalizados, a los que llama XPU, con el cliente que los operará, y suministra el silicio de conmutación y estructura Ethernet que los conecta. Es un proveedor de varios vendedores cubiertos anteriormente en este artículo, en lugar de un competidor para ellos, razón por la cual se encuentra en una categoría propia.

30. Broadcom

Broadcom no vende un acelerador de IA de marca al mercado general. Su negocio de IA es el silicio personalizado codiseñado con un pequeño número de grandes compradores, además del silicio de red comercial vendido a los mismos compradores.

Escala. Para el segundo trimestre del año fiscal 2026 (trimestre finalizado el 3 de mayo de 2026, reportado el 3 de junio de 2026), Broadcom reportó ingresos totales récord de $22,187 millones, un aumento del 48% interanual. El presidente y CEO Hock Tan declaró: “Los ingresos por semiconductores de IA del segundo trimestre de $10.8 mil millones crecieron un 143% interanual, por encima de nuestro pronóstico, impulsados por la creciente demanda de aceleradores de IA personalizados y redes de IA.”¹⁶⁶

En la llamada de resultados del mismo día, Tan dio cifras que no aparecen en el comunicado de prensa: “los pedidos de semiconductores de IA fueron superiores a $30 mil millones frente a los $10.8 mil millones que enviamos”; los ingresos por semiconductores de IA del año fiscal completo 2026 “de $56 mil millones, un aumento de aproximadamente 180% con respecto al año fiscal 2025”; y, para el año fiscal 2027, “reiteramos nuestra guía de ingresos por semiconductores de IA de más de $100 mil millones”, lo cual es una reiteración en lugar de un aumento. La guía para el tercer trimestre del año fiscal 2026 es de ingresos totales de aproximadamente $29.4 mil millones, un aumento del 84%, y ingresos por semiconductores de IA de $16.0 mil millones, un aumento de más del 200%.¹⁶⁷

Clientes. En esa llamada, Broadcom detalló seis clientes principales de IA, pero nombró a cuatro de ellos, Google, Anthropic, OpenAI y Meta. Los otros dos permanecen sin revelar y se describieron solo como dos clientes con $6 mil millones en órdenes de compra recibidas hasta la fecha, con envíos que comienzan a finales de 2026 y se aceleran hacia 2027. Las listas publicadas que nombran a los seis son inferencias de analistas, no una divulgación de Broadcom.¹⁶⁸

La divulgación de Broadcom varía según el cliente:

• Google. Un acuerdo multigeneracional de TPU y redes de IA, descrito en la llamada solo como un compromiso en dólares “muy, muy sustancial”, sin una cifra de gigavatios proporcionada. El Formulario 8-K de Broadcom con fecha de evento del 6 de abril de 2026 revela un Acuerdo a Largo Plazo bajo el cual Broadcom desarrolla y suministra TPU personalizadas para las futuras generaciones de Google, más un Acuerdo de Garantía de Suministro que cubre componentes de red “hasta 2031”.¹⁶⁹
• Anthropic. Más de 1 GW de cómputo basado en TPU en 2026, más un acuerdo de abril para otros 5 GW de cómputo de próxima generación a partir de 2027, según la llamada de resultados. El mismo Formulario 8-K establece que “Broadcom, Google y Anthropic PBC han ampliado su colaboración estratégica actual bajo la cual Anthropic, a partir de 2027, accederá a través de Broadcom aproximadamente 3.5 gigavatios como parte de los múltiples gigavatios de capacidad de cómputo de IA basada en TPU de próxima generación comprometidos por Anthropic.” La presentación añade: “El consumo de dicha capacidad de cómputo de IA ampliada por Anthropic depende del continuo éxito comercial de Anthropic.” La cifra de 3.5 GW proviene de la presentación de Broadcom, mientras que la propia publicación de Anthropic cuantifica el compromiso como “múltiples gigavatios”. La presentación también enmarca el acuerdo como una expansión de una colaboración existente, en lugar de un nuevo contrato tripartito.¹⁷⁰
• OpenAI. El silicio se ha entregado, se espera la producción a finales de 2026, y OpenAI está contratado por 1.3 GW en 2027 dentro del acuerdo más amplio de 10 GW para 2029, según la llamada de resultados. El chip en sí se cubre en la sección de OpenAI anterior.¹⁷¹
• Meta. Una asociación multigeneracional de XPU MTIA dirigida a 3 GW hasta finales de 2028, con un pedido inicial de 1 GW entregándose a partir del segundo semestre de 2027, según la llamada de resultados. El anuncio del 14 de abril de 2026 describe una asociación estratégica multigeneracional de varios años que se extiende hasta 2029, en la que Broadcom ofrece tecnología que respalda los chips MTIA de Meta: “El compromiso inicial supera 1GW y es la primera fase de un despliegue sostenido de varios gigavatios”. El comunicado de Broadcom afirma que el despliegue incluye “el primer acelerador de cómputo de IA de 2nm de la industria” y está construido sobre la plataforma XPU de Broadcom junto con sus redes de scale-up, scale-out y scale-across Ethernet. Se cita a Mark Zuckerberg en el comunicado: “A medida que desplegamos más de 1GW de nuestro silicio personalizado para comenzar y luego múltiples gigavatios con el tiempo…” Hock Tan está pasando de la junta directiva de Meta a un rol de asesor.¹⁷²

Silicio y redes. El 26 de febrero de 2026, Broadcom “anunció que ha comenzado a enviar el primer SoC de cómputo personalizado de 2nm de la industria construido sobre su plataforma 3.5D eXtreme Dimension System in Package (XDSiP)”. Ese primer SoC es para Fujitsu, respaldando el programa de procesadores FUJITSU-MONAKA, en lugar de un XPU de hiperescalar, y Broadcom dice que los XPU para su base de clientes más amplia se enviarán a partir del segundo semestre de 2026.¹⁷³ En redes, Broadcom describió Tomahawk 6 como “el primer y único 102.4T Tomahawk 6 que se envía en volumen de producción” en su comunicado de OFC del 12 de marzo de 2026, y Jericho 4, un enrutador de tela de 51.2 Tbps lanzado en agosto de 2025, se está enviando y fue citado en la llamada del segundo trimestre del año fiscal 2026 como habilitante de los mayores despliegues en múltiples hiperescalares.

Financiación. El 9 de junio de 2026, Broadcom anunció la Plataforma IA XPV con Apollo (NYSE: APO) y el Negocio de Crédito y Seguros de Blackstone (NYSE: BX) como inversores ancla iniciales. El comunicado de Broadcom afirma que la Plataforma “está diseñada para habilitar más de 20 gigavatios en capacidad de cómputo utilizando los XPU y soluciones de red de Broadcom personalizados para los principales laboratorios de IA de frontera, incluidos Anthropic y OpenAI, hasta 2028”, y que “se lanza hoy con un tramo inicial de $35 mil millones liderado por Apollo, en asociación con Blackstone, para facilitar la expansión de capacidad previamente anunciada de Anthropic de más de 1 gigavatio de infraestructura de cómputo que se espera desplegar en sitios basados en Fluidstack a partir de mediados de 2026”. Los $35 mil millones son el tramo de lanzamiento y están vinculados a más de 1 GW para Anthropic, mientras que los más de 20 gigavatios son el objetivo de diseño de la Plataforma hasta 2028 y no están financiados por ese tramo.¹⁷⁴

Posición de mercado. Las estimaciones de terceros sobre la participación de ASIC personalizados en el mercado de procesadores de IA dependen de lo que se esté contando. Bloomberg Intelligence, en una nota del 14 de enero de 2026, divide el mercado de ASIC personalizados entre Broadcom con un 60% a 80% y Marvell con un 20% a 25%. El analista de Morgan Stanley Joseph Moore, en una nota del 2 de marzo de 2026, sitúa los ASIC personalizados en más del 10% de los ingresos por procesadores de IA, con NVIDIA en alrededor del 85% y AMD por debajo del 5%. TrendForce sitúa los servidores de IA basados en ASIC en aproximadamente el 27% de los envíos de unidades de servidores de IA en 2026, revisado a la baja desde el 27.8% el 15 de abril de 2026, citando retrasos en la validación y ajuste de chips en Meta y AWS.

31. Marvell

Marvell diseña silicio de IA personalizado, al que llama XPU, para hiperescalares, junto con el silicio de interconexión, óptica y redes que conecta esos chips. Bloomberg Intelligence estimó en enero de 2026 que Broadcom posee el 60-80% del mercado de ASIC de IA personalizados y Marvell el 20-25%.

Marvell reportó ingresos netos récord de $8.195 mil millones para el año fiscal 2026, que finalizó el 31 de enero de 2026, un aumento del 42% interanual, con un BPA GAAP de $3.07 y un BPA no GAAP de $2.84. Los ingresos del cuarto trimestre fueron de $2.219 mil millones.¹⁷⁵ Para el trimestre siguiente, reportado el 27 de mayo de 2026, Marvell registró ingresos récord de $2.418 mil millones, un aumento del 28% interanual y del 9% secuencialmente, ingresos récord del centro de datos de $1.83 mil millones, un aumento del 27% interanual, y un flujo de caja operativo récord de $639 millones.

En esa llamada, el CEO Matt Murphy elevó las perspectivas de la compañía. Estas son cifras de guía de la gerencia, no resultados reportados. Marvell proyectó aproximadamente $11.5 mil millones para el año fiscal 2027, alrededor de un crecimiento del 40% y más de $500 millones por encima de la vista anterior, y aproximadamente $16.5 mil millones para el año fiscal 2028, aproximadamente $1.5 mil millones por encima de la vista anterior de aproximadamente $15 mil millones. Marvell también reafirmó un objetivo de más de $10 mil millones en ingresos por negocios personalizados en el año fiscal 2029.

El 31 de marzo de 2026, NVIDIA y Marvell anunciaron una asociación estratégica que conecta a Marvell con la fábrica de IA y el ecosistema IA-RAN de NVIDIA a través de NVLink Fusion, junto con la colaboración en fotónica de silicio. El anuncio afirma que “NVIDIA ha invertido $2 mil millones en Marvell.” Bajo la asociación, Marvell proporciona XPU personalizados y redes de scale-up compatibles con NVLink Fusion, mientras que NVIDIA proporciona la CPU Vera, las NIC ConnectX, las DPU BlueField, la interconexión NVLink, los switches Spectrum-X y el cómputo a escala de rack.¹⁷⁶

Marvell cerró tres adquisiciones entre febrero y abril de 2026, todas en la capa óptica y de interconexión:

• Celestial IA, anunciada el 2 de diciembre de 2025 por $3.25 mil millones pagaderos al cierre, $1.0 mil millones en efectivo más aproximadamente 27.2 millones de acciones de Marvell. La adquisición se completó el 2 de febrero de 2026 y redujo el efectivo de Marvell en $1 mil millones. Marvell espera los primeros ingresos de Celestial IA en la segunda mitad del año fiscal 2028, una tasa de ejecución anualizada de $500 millones en el cuarto trimestre del año fiscal 2028 y $1 mil millones anualizados en el cuarto trimestre del año fiscal 2029.¹⁷⁷
• XConn Technologies, anunciada el 6 de enero de 2026 por aproximadamente $540 millones, aproximadamente 60% en efectivo y 40% en acciones. La adquisición se completó el 10 de febrero de 2026 y redujo el efectivo de Marvell en $325 millones.
• Polariton Technologies, una empresa derivada de la ETH de Zúrich que trabaja en fotónica de silicio basada en plasmónica, adquirida el 22 de abril de 2026 en términos no revelados.

La posición de Marvell en Amazon está en disputa. Analistas e informes de la cadena de suministro dicen que Marvell diseñó Trainium2 pero perdió el diseño de Trainium3 frente a Alchip. SemiAnalysis escribió en diciembre de 2025 que “Marvell termina siendo el gran perdedor de esto. Si bien diseñaron Trainium2, perdieron la competencia de diseño con Alchip para esta generación”, atribuyendo la pérdida a problemas de ejecución de Trainium2, incluido el deslizamiento del cronograma y problemas con el interposer RDL que Alchip tuvo que solucionar, y describiendo Trainium3 como un diseño frontal de Annapurna con Alchip manejando el diseño físico y de empaque de backend.¹⁷⁸ El 8 de diciembre de 2025, Benchmark rebajó la calificación de Marvell a Mantener, con comentarios de analistas de que Marvell había perdido tanto Trainium 3 como Trainium 4 frente a Alchip, y la acción cayó aproximadamente un 7%. Dos límites se aplican a ese informe. El relato técnico de la fuente cubre solo Trainium3, y la pérdida de Trainium 4 es la afirmación del analista del lado de la venta. Marvell, Annapurna Labs de Amazon y Alchip no han confirmado nada de esto, y otros analistas, incluido JPMorgan, se opusieron.

El tamaño de la cuenta en discusión explica la reacción del mercado. AWS Trainium3 alcanzó la disponibilidad general el 2 de diciembre de 2025 a 2.52 PFLOPS FP8, 144 GB de HBM3e y 4.9 TB/s por chip, y Amazon reveló en su llamada de resultados del primer trimestre de 2026 el 29 de abril de 2026 que posee más de $225 mil millones en compromisos de ingresos por Trainium y que su negocio de chips está a una tasa de ejecución de ingresos anual superior a $20 mil millones.

¿Qué CPUs se ejecutan junto con los aceleradores de IA?

Los aceleradores no funcionan solos. Cada rack de IA los empareja con CPUs host, y durante 2026 ese emparejamiento se convirtió en una elección diseñada en lugar de una predeterminada. La CPU Vera de NVIDIA lleva 88 núcleos Olympus personalizados, que son compatibles con Arm, con 176 hilos a través de Multithreading Espacial y 1.5 TB de LPDDR5X. Axion de Google es la CPU host para ambas TPU de octava generación, la primera vez que Google reemplaza x86 en ese rol, y sus VM N4A estuvieron disponibles de forma general a finales de enero de 2026. Los racks Helios de AMD emparejan GPUs Instinct con CPUs x86 EPYC “Venice” de 6ª generación. Qualcomm anunció la CPU para centros de datos Dragonfly C1000 el 24 de junio de 2026 con Meta como cliente, con disponibilidad comercial esperada en 2028.

Arm

Arm anunció el 24 de marzo de 2026 que está “extendiéndose a productos de silicio de producción por primera vez en la historia de la compañía”, comenzando con el Arm AGI CPU, una CPU para centros de datos para infraestructura de IA agéntica. Meta “sirve como el socio principal y codesarrollador”, y las dos compañías dicen estar comprometidas a colaborar en múltiples generaciones de la hoja de ruta del AGI CPU.^{179 180}

Arm afirma que la CPU lleva hasta 136 núcleos Arm Neoverse V3, 6 GB/s de ancho de banda de memoria por núcleo a una latencia inferior a 100ns y un TDP de 300 W, escalando a 8,160 núcleos por rack refrigerado por aire y más de 45,000 núcleos por rack refrigerado por líquido. Arm afirma más de 2x rendimiento por rack frente a x86 y hasta $10 mil millones en ahorros de capex por gigavatio. Estas son cifras del propio Arm y no han sido medidas de forma independiente.¹⁸¹

ASRock Rack, Lenovo, Quanta y Supermicro son los socios OEM/ODM anunciados, con sistemas iniciales disponibles ahora y una disponibilidad más amplia esperada en la segunda mitad de 2026. Junto a Meta, Arm nombra a Cerebras, Cloudflare, F5, OpenAI, Positron, Rebellions, SAP y SK Telecom como clientes comprometidos, cuatro de los cuales aparecen como proveedores en otras partes de este artículo.¹⁸²

Arm continúa otorgando licencias de IP y Subsistemas de Cómputo (CSS). El AGI CPU agrega una línea de productos de silicio en lugar de reemplazar el negocio de licencias, lo que significa que varias empresas cubiertas aquí ahora son tanto licenciatarias como clientes de Arm. Meta es el caso más claro de la misma difuminación en el lado del comprador. Diseña su propio silicio MTIA, es el socio principal y codesarrollador del AGI CPU de Arm, es un cliente anunciado de Qualcomm para CPUs de centros de datos, y compra a AMD y Broadcom.

Socios de fundición y el papel de TSMC

Como la principal fundición de fabricación pura del mundo, TSMC fabrica semiconductores basados en los diseños de los clientes, en lugar de crear sus propios chips, lo que la distingue de compañías como NVIDIA y AMD. Si bien Samsung Foundry e Intel Foundry Services compiten en este espacio, TSMC mantiene una ventaja tecnológica.

N2, el nodo de 2nm de TSMC, entró en producción en volumen en el cuarto trimestre de 2025 y representó el 3% de los ingresos por obleas en el segundo trimestre de 2026, frente al 33% de 5nm, el 30% de 3nm y el 11% de 7nm.¹⁸³ La hoja de ruta de TSMC sitúa A16 en 2027, A14 en la segunda mitad de 2028, y A13 y A12 en 2029, según lo presentado en su Simposio de Tecnología de América del Norte el 22 de abril de 2026.¹⁸⁴ TSMC fabrica aceleradores de IA para los siguientes diseñadores:

El chip de inferencia Hanguang 800 de Alibaba, producido en TSMC en 2019, no está incluido. Los controles de exportación de EE. UU. ahora prohíben a TSMC producir chips de IA avanzados para diseñadores chinos, y las fundiciones deben revisar cualquier envío de 7nm e inferior a diseñadores chinos.¹⁸⁵ El silicio de IA de 2026 de Alibaba se fabrica a nivel nacional, con la capacidad en SMIC como la restricción declarada.¹⁸⁶

SemiAnalysis informó el 12 de marzo de 2026 que la capacidad de obleas N3 de front-end ha desplazado al empaquetado CoWoS como el cuello de botella dominante en el suministro de chips de IA, con CoWoS ajustado pero aliviándose. TrendForce espera que la brecha de oferta-demanda de CoWoS se reduzca de aproximadamente el 20% a aproximadamente el 10% para finales de 2026.¹⁸⁷ Micron alcanzó la producción de alto volumen de HBM4 36GB 12H para la plataforma Vera Rubin de NVIDIA el 16 de marzo de 2026, a velocidades de pin superiores a 11 Gb/s.¹⁸⁸

Planes de expansión

La inversión anunciada de TSMC en EE. UU. totaliza $265 mil millones en 12 instalaciones de fabricación y empaquetado de vanguardia, después de un compromiso incremental de $100 mil millones para Arizona anunciado el 16 de julio de 2026, frente a los $165 mil millones anunciados en marzo de 2025.¹⁸⁹

Los informes de marzo de 2025 sobre una empresa conjunta liderada por TSMC para administrar la división de fundición de Intel no produjeron un acuerdo. TSMC negó discusiones activas el 17 de abril de 2025, y el 26 de septiembre de 2025 declaró que “nunca ha entablado conversaciones con ninguna empresa sobre el establecimiento de una empresa conjunta o la participación en la licencia o transferencia de tecnología.”¹⁹⁰ En cambio, Intel fue recapitalizada. SoftBank acordó invertir $2 mil millones en Intel en agosto de 2025, el gobierno de EE. UU. tomó una participación del 9.9% por $8.9 mil millones más tarde ese mes, y NVIDIA anunció una inversión de $5 mil millones en septiembre de 2025.¹⁹¹

¿Cuáles son los fabricantes de chips de IA en China?

Debido a las sanciones de EE. UU. que impiden a muchas empresas chinas adquirir los chips de IA más avanzados de AMD y NVIDIA, los compradores chinos han aumentado sus compras a productores locales.

Además de Huawei y Alibaba cubiertos anteriormente, estos son los principales productores de chips de IA en China:

• Cambricon (SHA: 688256) reportó ingresos del año fiscal 2025 de RMB 6.4972bn, un aumento del 453.21% interanual, y un beneficio neto atribuible a los accionistas de RMB 2.0592bn, su primer beneficio anual completo, frente a una pérdida de RMB 452m en 2024. El beneficio neto no GAAP fue de RMB 1.770bn, y el informe anual se presentó el 12 de marzo de 2026. Los ingresos del primer trimestre de 2026, reportados el 29 de abril de 2026, alcanzaron RMB 2.885bn, un aumento del 159.56% interanual y del 52.65% trimestre a trimestre, con un beneficio neto atribuible de RMB 1.013bn (aumento del 185.04%) y un beneficio neto no GAAP de RMB 934m (aumento del 238.56%). El 30 de junio de 2026, las acciones cerraron un 7.66% al alza a CNY 1,595.55, llevando la capitalización de mercado más allá de RMB 1 billón (aproximadamente RMB 1.013bn, o US$139-147bn), la primera empresa del mercado STAR en alcanzar ese nivel.
• Baidu Kunlunxin presentó dos chips en Baidu World en Pekín el 13 de noviembre de 2025. El Kunlun M100 está optimizado para inferencia a gran escala y estaba previsto para su lanzamiento a principios de 2026, y el Kunlun M300, construido para el entrenamiento e inferencia de modelos multimodales ultra grandes, está previsto para 2027. Baidu también presentó dos sistemas de supernodo, Tianchi 256 (disponible en el primer semestre de 2026) y Tianchi 512 (disponible en el segundo semestre de 2026), ambos construidos a partir de los chips Kunlun P800 existentes de Baidu, en lugar de los M100 o M300. Baidu señaló supernodos a escala de mil tarjetas para 2028.
• Biren, fundada por ex alumnos de NVIDIA, cotizó en el tablero principal de la Bolsa de Hong Kong el 2 de enero de 2026, tras un prospecto del 22 de diciembre de 2025. Vendió 284.8 millones de acciones H a HK$19.60, el tope del rango comercializado, recaudando HK$5.58bn (aproximadamente US$717m). La acción abrió a HK$35.70 y cerró a HK$34.46, un alza de aproximadamente el 76%. Es la primera empresa de GPU de China continental en cotizar en Hong Kong.
• Moore Threads (SHA: 688795) cotizó en el mercado STAR el 5 de diciembre de 2025 a un precio de salida a bolsa de CNY 114.28, recaudando aproximadamente RMB 8bn brutos y RMB 7.58bn netos, aproximadamente US$1.1-1.13bn. La acción abrió con un alza de aproximadamente el 469% a CNY 650 y cerró su primer día con un alza de aproximadamente el 425% a CNY 600.5. Los ingresos del año fiscal 2025 fueron de RMB 1.505bn, un aumento del 243.37% interanual, con un beneficio bruto de RMB 987m, según el informe anual presentado el 27 de abril de 2026. La empresa sigue sin ser rentable y ha estado en la Lista de Entidades de EE. UU. desde 2023.
• MetaX cotizó en el mercado STAR el 17 de diciembre de 2025 a CNY 104.66 por acción, recaudando aproximadamente RMB 4.2bn (US$586-596m) y subiendo aproximadamente 693-755% en su debut. Desde entonces, ha presentado de forma confidencial para una cotización secundaria en Hong Kong.
• Iluvatar CoreX (HKEX: 9903) cotizó en el tablero principal de Hong Kong el 8 de enero de 2026 a HK$144.60 por acción H, recaudando aproximadamente HK$3.68bn a través de 25.43 millones de acciones H.
• Enflame no ha cotizado. Su solicitud para el mercado STAR fue aprobada por el comité de revisión de cotizaciones el 15 de junio de 2026 y su registro de salida a bolsa fue aprobado por la CSRC el 9-10 de julio de 2026, autorizándola a recaudar RMB 6bn (aproximadamente US$883m), pero las acciones no han comenzado a cotizar a partir de julio de 2026.¹⁹² Las finanzas reveladas muestran ingresos en 2025 de RMB 990m frente a una pérdida neta de RMB 1.2bn, con pérdidas acumuladas de RMB 4.4bn. Tencent posee el 20.3% de la empresa y representó el 83.8% de sus ingresos en 2025.
• SMIC, la fundición de la que dependen la mayoría de estos diseñadores, tenía N+3 (clase 5nm) en producción en volumen a partir de junio de 2026, capacidad de 7nm de aproximadamente 45,000 a 60,000 obleas por mes, y $9.3bn de ingresos en 2025.

Cuota nacional del mercado de aceleradores de IA de China

Un informe de IDC visto por Reuters sitúa los envíos totales de 2025 de NVIDIA, AMD y proveedores chinos en aproximadamente 4 millones de tarjetas aceleradoras de IA en China.¹⁹³ La métrica son envíos unitarios de tarjetas aceleradoras, no servidores ni ingresos.

Dentro del 41% chino, Huawei lideró con aproximadamente 812,000 chips, aproximadamente la mitad de todos los envíos de marca nacional. T-Head de Alibaba fue segundo con aproximadamente 265,000, y Baidu Kunlunxin y Cambricon empataron en tercer lugar con aproximadamente 116,000 cada uno. Hygon, MetaX e Iluvatar CoreX representaron el 5%, 4% y 3% de los envíos de los proveedores chinos respectivamente.¹⁹⁴

El 41% es una cuota de envíos unitarios, no de ingresos.

Preguntas frecuentes

Lectura adicional

Para comparaciones prácticas de rendimiento de los chips cubiertos en este artículo, consulte nuestros benchmarks:

• Benchmark multi-GPU: Cómo escalan la B200, H200, H100 de NVIDIA y la MI300X de AMD en configuraciones de 1, 2, 4 y 8 GPUs para la inferencia de LLM, con análisis de rendimiento, latencia y costo por token.
• Benchmark de concurrencia de GPU: Cómo manejan la B200, H200, H100 de NVIDIA y la MI300X de AMD de 1 a 512 solicitudes concurrentes, incluido el rendimiento del sistema, la velocidad por consulta, la latencia de extremo a extremo y los tokens por dólar en cada nivel de concurrencia.
• CUDA vs ROCm: Cómo se compara ROCm de AMD con CUDA de NVIDIA en cuanto a soporte de frameworks y portabilidad, la cuestión de software detrás de la posición de AMD en este artículo.
• Fabricantes de chips de IA para el borde: Los proveedores de la tabla de borde anterior cubiertos uno por uno, con los casos de uso a los que se dirige cada pieza.
• Proveedores de GPU en la nube: 60+ proveedores que alquilan los aceleradores cubiertos aquí por hora, para equipos que no compran hardware.

Referencias

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Sarı, Ekrem},
  title  = {{Los 30+ principales fabricantes de chips de IA: NVIDIA y sus competidores}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/ai-chip-makers}},
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Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem ha sido el analista principal en AIMultiple desde 2017. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluido el 55% de las Fortune 500 cada mes. El trabajo de Cem ha sido citado por publicaciones globales líderes como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONGs como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea. Puede ver más empresas y recursos de renombre que han referenciado a AIMultiple. A lo largo de su carrera, Cem ha trabajado como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización. Lideró la estrategia tecnológica y las compras de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología profunda Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de 7 cifras y una valoración de 9 cifras desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider. Cem habla regularmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó de la Universidad de Bogazici como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.

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Ekrem Sarı

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Ekrem es Investigador de IA y Analista de Datos en AIMultiple. Diseña y ejecuta evaluaciones comparativas prácticas para sistemas de IA y LLM.

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Dave

Aug 29, 2022 at 05:49

You forgot to include Tesla with their DOJO supercomputer. From the ground-up, the supercomputer was specifically designed for machine learning and image recognition - which means that every component was designed for it including, but not limited to, PCI board design, CPU, RAM, cooling, power, scalable hardware design and software. If I'm not mistaken, the AI is also the second most widely tested and used in the "wild", just below that of Google due to Google using it in their Search.

Responder

Cem Dilmegani

Sep 06, 2022 at 13:52

Thank you for your feedback, Dave! Here we are only covering companies that sell the chips that they produce. Therefore, companies like Tesla that build supercomputers for their own use or companies that embed chips in their products are out of our scope.

Responder

thayyil

Mar 19, 2022 at 11:48

surprised that brainchip (akida) missing in this report. any reasons?

Responder

Cem Dilmegani

Nov 18, 2022 at 07:36

All included companies here raised $100+M. Last time we collected the data, that wasn't the case for akida. Why don't you reach out to us at info@aimultiple.com and let's discuss why it should be included. Thank you!

Responder