No es ningún secreto que la inteligencia artificial (IA) está cambiando la forma en que funciona el mundo, y en el centro de toda esta revolución tecnológica se encuentran los chips de IA, y sus fabricantes.
Estos pequeños y potentes motores son los que permiten que herramientas inteligentes, aplicaciones e industrias enteras funcionen más rápido y tomen decisiones más informadas.
La demanda de chips de IA más rápidos y eficientes se ha disparado en los últimos años. El progreso tecnológico actual se debe a las empresas que trabajan entre bastidores para desarrollarlos: superan los límites, resuelven desafíos masivos y marcan el ritmo para el futuro.
Dicho esto, estos son los cinco principales fabricantes de chips de IA en 2025:
Nvidia
Cuando se trata de chips de IA, Nvidia es el nombre que casi todos conocen. Fundada en 1993, este gigante tecnológico comenzó centrándose en tarjetas gráficas para juegos.
Pero lo que realmente distinguió a la empresa liderada por Jensen Huang fue su inversión temprana en tecnología de GPU (unidad de procesamiento gráfico), que posteriormente resultó ser perfecta para las cargas de trabajo de IA.
Con el paso de los años, Nvidia pasó de ser una simple empresa de videojuegos a una potencia en computación de alto rendimiento e inteligencia artificial.
Su plataforma CUDA, lanzada en 2006, permitió a los desarrolladores usar GPU para tareas informáticas generales, abriendo la puerta a que las GPU impulsaran la IA, el aprendizaje profundo y el procesamiento masivo de datos.
AMD
Durante mucho tiempo, AMD se consideró principalmente un competidor de Intel en el mercado de los CPU. Pero en la última década, gracias al liderazgo inteligente de su CEO, Lisa Su, la empresa con sede en Santa Clara (California) no solo compite, sino que marca la pauta en áreas como la computación de alto rendimiento, los gráficos y, ahora, la IA.
La estrategia de AMD ha sido crear chips flexibles y escalables capaces de gestionar todo tipo de aplicaciones, desde PC y consolas de videojuegos hasta modelos masivos de IA en centros de datos.
Gran parte de su éxito se debe al diseño de chips que equilibran la potencia bruta con la eficiencia energética, una gran ventaja para las cargas de trabajo de IA que consumen electricidad rápidamente.
Intel
Intel es uno de los gigantes originales del mundo de los semiconductores. Si bien es conocido desde hace tiempo por las CPU que impulsaron generaciones de computadoras, ha invertido agresivamente en IA en los últimos años, tanto en desarrollo interno como en adquisiciones para acelerar sus esfuerzos en IA.
El enfoque de Intel se centra en cubrir todo el espectro de necesidades de IA, desde chips de IA de bajo consumo para dispositivos edge hasta aceleradores masivos para centros de datos.
Han modernizado constantemente su tecnología para mantenerse al día con los nuevos actores, centrándose en soluciones de hardware y software que hacen que el desarrollo de IA sea más accesible y escalable.
AWS
Amazon Web Services (AWS) quizá es más conocido por sus servicios de computación en la nube, pero también es un actor importante en el desarrollo de chips de IA.
AWS no es tradicionalmente un fabricante de hardware como Nvidia o Intel, pero ha revolucionado el sector de la IA con sus propios chips diseñados a medida. Su estrategia se centra en ofrecer soluciones de IA rentables y escalables a través de la nube.
AWS lanzó su primer chip de IA personalizado, Inferentia, en 2018, con el objetivo de gestionar cargas de trabajo de inferencia de aprendizaje automático, ofreciendo una solución más asequible y eficiente para empresas que ejecutan modelos de IA en la nube.
Posteriormente, AWS presentó el chip Trainium en 2021, diseñado para entrenar modelos de aprendizaje profundo y que proporciona un rendimiento de primer nivel para el entrenamiento de IA a gran escala.
Los chips de IA de AWS son únicos porque están estrechamente integrados con sus servicios en la nube, lo que facilita a las empresas escalar sus operaciones de IA sin preocuparse por la adquisición de hardware.
La trayectoria de Google en IA comenzó en 2016 con el lanzamiento de la Unidad de Procesamiento Tensorial (TPU), un chip diseñado específicamente para acelerar las tareas de aprendizaje automático.
A diferencia de muchos otros fabricantes de chips de IA, la tecnológica con sede en Mountain View se ha centrado en optimizar estos chips para su propio uso en Google Cloud, su motor de búsqueda, YouTube y otros servicios.
Las TPU son clave para la infraestructura de IA de Google ya que gestionan todo, desde el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo hasta la ejecución de tareas de inferencia para miles de millones de usuarios.
Estos chips se han utilizado para impulsar importantes avances en IA, como el Traductor de Google, el Asistente de Google y Google Fotos.
Si bien las TPU se desarrollaron originalmente internamente, Google también las ha puesto a disposición de desarrolladores externos a través de Google Cloud, lo que facilita el acceso a hardware de IA de vanguardia a un público más amplio.
No dejes de leer: Arabia Saudita presenta un ‘robot fatwa’ impulsado con IA: ¿de qué trata?
