Los Agentes de IA Podrían Crear Rivales de CUDA, Pero Nvidia No se Queda Quieta

La ventaja de Nvidia no radica únicamente en sus aceleradores de GPU, sino también en su plataforma de software CUDA, que incluye código listo para usar para tareas comunes de inteligencia artificial, herramientas de depuración y aplicaciones que permiten que miles de chips trabajen juntos durante el entrenamiento de modelos. El arraigo profundo de CUDA en millones de líneas de código y flujos de trabajo crea un fuerte efecto de bloqueo, haciendo que las alternativas sean costosas y difíciles de adoptar. Por ejemplo, documentos internos de Amazon citan a CUDA como el principal obstáculo para adoptar sus chips de inteligencia artificial Trainium e Inferentia. Sin embargo, algunos expertos argumentan que la inteligencia artificial puede automatizar la creación de software de sistema, una tarea históricamente difícil. Jeremy Nixon, ex investigador de Google Brain y fundador de la startup de software de inteligencia artificial Infinity, dijo que su empresa utilizó agentes de inteligencia artificial para construir software similar a CUDA para D-Matrix en solo 10 horas, demostrando que esta barrera para dejar Nvidia es superable. OpenAI y Anthropic también han mostrado modelos de inteligencia artificial capaces de generar software de sistema, y el fundador de DeepSeek, Liang Wenfeng, dijo que los agentes de inteligencia artificial, junto con el lenguaje de programación propio de su startup, TileLang, han simplificado significativamente la creación de software de inteligencia artificial. Nvidia contraargumenta que los desarrolladores utilizan cada vez más las bibliotecas de código CUDA para aplicaciones de inteligencia artificial y que también utiliza agentes de inteligencia artificial para acelerar el desarrollo y la verificación de CUDA. La empresa señala que, a medida que la inteligencia artificial se desplaza hacia cargas de trabajo de inferencia y de agentes, crece la necesidad de optimización profunda de la pila completa, aumentando el valor de su hardware y software integrados. Sin embargo, Bing Xu, fundador de la startup de software de inteligencia artificial INT21, dijo que el ecosistema maduro de CUDA, con herramientas de verificación y otras características, ayuda a que los agentes de programación trabajen de manera más eficiente, convirtiéndolo en la próxima barrera defensiva. Los agentes pueden generar mucho código rápidamente, pero la verificación es el cuello de botella, afirmó. Aunque la inteligencia artificial puede ayudar a los competidores a ponerse al día, Nvidia se beneficia de los mismos avances tecnológicos, agregó Xu, señalando que el fabricante de chips no está dormido. El CEO de Modular, Chris Lattner, señaló que escribir código es solo una pequeña parte del desarrollo de software en comparación con tareas más difíciles como la optimización para uso industrial.