es.wedoany.com Noticia: Recientemente, Google de Estados Unidos realizó un pedido de fabricación de chips de IA a Intel, planeando encargarle la producción de más de 3 millones de unidades de procesamiento tensorial (TPU) para 2028. Estos chips forman parte del sistema de chips de IA desarrollado internamente por Google y se utilizan principalmente para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, inferencia y servicios de potencia informática en la nube. Este pedido representa un avance significativo para Intel en la expansión de clientes externos en procesos avanzados y servicios de fundición de obleas, y también vuelve a posicionar la capacidad de fabricación de chips de alta gama de Estados Unidos dentro de las opciones de la cadena de suministro de las grandes empresas de computación en la nube.
En los últimos años, Google ha seguido ampliando el despliegue de sus chips de IA autodesarrollados, y los TPU se han convertido en uno de los componentes clave de hardware en su infraestructura de computación en la nube e inteligencia artificial. En comparación con las GPU de uso general, los TPU están especialmente optimizados para tareas de aprendizaje automático y pueden utilizarse para respaldar el entrenamiento de grandes modelos, servicios de inferencia, búsqueda, publicidad, servicios en la nube empresariales y alquiler de potencia informática para desarrolladores. A medida que las aplicaciones de inteligencia artificial generativa se expanden, la adquisición de chips de IA por parte de los proveedores de servicios en la nube ya no se limita a un solo tipo de chip, sino que considera simultáneamente chips autodesarrollados, GPU externas, empaquetado avanzado, capacidad de fundición de obleas y estabilidad de suministro a largo plazo. El hecho de que Google haya asignado parte de la fabricación de TPU a Intel tiene como núcleo encontrar más rutas de fabricación para sus chips de IA autodesarrollados, reducir la dependencia de la cadena de suministro de chips de alta gama de un único sistema de fundición, y asegurar capacidad de producción para la expansión de la potencia informática de IA alrededor de 2028.
El volumen de este pedido supera los 3 millones de unidades, con un plazo dirigido a 2028. NVIDIA también está evaluando las tecnologías de fabricación relacionadas de Intel, pero aún no ha formalizado un pedido.
Para Intel, el pedido de Google tiene un efecto demostrativo en su negocio de fundición. Intel ha sido conocido durante mucho tiempo por su diseño y fabricación de procesadores propios, pero en el mercado de fundición externa de procesos avanzados aún necesita más clientes principales para validación. Google, como una de las principales empresas globales de computación en la nube e infraestructura de IA, su pedido de chips autodesarrollados puede ayudar a Intel a demostrar al mercado su capacidad en fabricación avanzada, empaquetado y entrega a grandes clientes. Si los pedidos posteriores avanzan según lo planeado, Intel tendrá la oportunidad de obtener una posición más estable en la cadena de suministro de fabricación de chips de IA de alta gama y competir más directamente con los líderes de fundición existentes como TSMC. Las grandes empresas tecnológicas continuarán diversificando sus configuraciones en torno al costo, rendimiento, ciclo de entrega, capacidad de empaquetado y seguridad geopolítica del suministro, llevando al mercado de fabricación de chips de IA a una fase de múltiples proveedores más compleja.
El pedido de fabricación de TPU de Google también refleja que la competencia en infraestructura de IA se está extendiendo desde el diseño de chips hasta la capacidad de fabricación y la organización de la cadena de suministro. Las empresas de computación en la nube necesitan establecer una combinación más flexible entre chips autodesarrollados y chips externos, mientras que las empresas de fabricación de chips deben competir por clientes principales a través de procesos avanzados, capacidad de empaquetado y compromisos de capacidad a largo plazo. Si Intel puede aprovechar esto para generar pedidos continuos dependerá de la posterior verificación del proceso, el rendimiento de producción en masa, el control de costos y el ritmo de entrega.
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