Qualcomm consigue a Meta como primer cliente nombrado para sus chips de centro de datos Dragonfly.

      TL;DRQualcomm firmó a Meta como el primer cliente para su chip de centro de datos Dragonfly C1000, previsto para 2028, y confirmó una adquisición de Modular por $3.9 mil millones. Qualcomm ha firmado a Meta como el primer cliente nombrado para su nuevo procesador de centro de datos Dragonfly C1000, la señal más fuerte hasta ahora de que el fabricante de chips móviles está serio en competir en el mercado de infraestructura de IA. La compañía anunció el acuerdo en su día de inversores en Nueva York el miércoles, junto con un nuevo chip acelerador AI300 y su adquisición confirmada de la startup de software de IA Modular por aproximadamente $3.9 mil millones en acciones. El Dragonfly C1000 es un procesador de servidor de propósito general diseñado para estar dentro de los centros de datos junto a los chips aceleradores de IA de Qualcomm. Meta se ha comprometido a utilizar el C1000 y sus sucesores en sus instalaciones. El chip no estará disponible hasta 2028, lo que significa que la asociación es un compromiso a futuro en lugar de un despliegue inmediato. La marca Dragonfly, que Qualcomm reveló por primera vez en Computex a principios de junio junto con un acuerdo de suministro de ASIC con ByteDance, abarca tres categorías de productos: CPUs de centro de datos, aceleradores de inferencia de IA y silicio personalizado construido con hiperescaladores. El evento del miércoles completó los detalles del producto que el teaser de Computex dejó fuera. El 💜 de la tecnología de la UE Las últimas novedades de la escena tecnológica de la UE, una historia de nuestro sabio fundador Boris, y un arte de IA cuestionable. Es gratis, cada semana, en tu bandeja de entrada. ¡Inscríbete ahora! En el lado de los aceleradores, Qualcomm añadió un chip AI300 a una línea de productos que ya incluía el AI200 y AI250. El AI200, construido sobre la tecnología de unidad de procesamiento neuronal Hexagon de Qualcomm con refrigeración líquida directa y hasta 768GB de memoria LPDDR, está en camino de envíos iniciales a clientes más adelante este año. Se espera que el AI250 siga en 2027. Estos aceleradores están diseñados para inferencia, el proceso de ejecutar modelos de IA entrenados a gran escala en lugar de entrenarlos desde cero. Qualcomm argumenta que sus décadas de diseño de chips móviles le dan una ventaja en eficiencia energética, una afirmación que importa a medida que los centros de datos presionan las redes eléctricas en todo el mundo. Si esa experiencia móvil se traduce en rendimiento de centro de datos sigue sin probarse a gran escala. La adquisición de Modular, que TNW informó que estaba cerca de completarse el lunes, ahora se confirma en aproximadamente cuatro mil millones de dólares en una transacción totalmente en acciones. Qualcomm emitirá aproximadamente 19 millones de acciones a los propietarios de Modular. Se espera que el acuerdo se cierre en la segunda mitad de este año. Modular crea el lenguaje de programación Mojo y el motor de inferencia MAX, software que permite que los modelos de IA se ejecuten en chips de Nvidia, AMD, Intel y Qualcomm sin que los desarrolladores reescriban el código para cada procesador. Eso es un desafío directo a la plataforma CUDA de Nvidia, la capa de software que ha mantenido a los desarrolladores de IA atados al hardware de Nvidia durante dos décadas. Romper ese bloqueo es el desafío central para cada empresa que intenta competir con Nvidia en infraestructura de IA. La lógica estratégica es sencilla. Qualcomm puede diseñar chips competitivos, pero sin un ecosistema de software que haga que los desarrolladores quieran usarlos, el hardware por sí solo no es suficiente. Las herramientas multiplataforma de Modular podrían darle a Qualcomm el tipo de rampa de acceso para desarrolladores que actualmente le falta. El CEO Cristiano Amon enmarcó el acuerdo como parte de un movimiento de la industria hacia arquitecturas abiertas y de múltiples proveedores. Ese marco posiciona a Qualcomm como el anti-Nvidia, ofreciendo flexibilidad donde la CUDA de Nvidia exige lealtad. La ambición de Qualcomm es grande, pero su historial en centros de datos es delgado. La compañía genera la gran mayoría de sus ingresos de procesadores y módems para teléfonos inteligentes, y su intento anterior de entrar en el mercado de servidores con el procesador Centriq en 2017 terminó en un cierre. El impulso actual tiene más apoyo institucional, un cliente hiperescalador nombrado en Meta, y una oportunidad de mercado más clara en inferencia de IA, pero la brecha entre los anuncios del día del inversor y los ingresos enviados sigue siendo amplia. La asociación con Meta es notable por lo que implica sobre la diversificación. Meta actualmente construye infraestructura de IA principalmente alrededor de GPUs de Nvidia y también ha invertido en sus propios chips MTIA personalizados. Agregar a Qualcomm a esa mezcla sugiere que Meta quiere más opciones de proveedores a medida que escala la inferencia, no que esté reemplazando a Nvidia, que anunció una asociación estratégica multianual con Meta a principios de este año. Las acciones de Qualcomm han subido aproximadamente un 30 por ciento este año con la expectativa de que la IA abriría un segundo motor de crecimiento más allá de los teléfonos inteligentes. El día del inversor fue diseñado para convertir esa expectativa en una hoja de ruta. Con la adquisición de Modular proporcionando la capa de software, Meta proporcionando el primer cliente destacado, y el AI200 acercándose a los envíos, las piezas se están ensamblando sobre el papel. Si se ensamblan en la práctica depende de la ejecución durante los próximos dos años. El C1000 no se enviará hasta 2028, el acuerdo de Modular no se ha cerrado, y la línea de aceleradores de IA no tiene puntos de referencia publicados contra el hardware actual o futuro de Nvidia. Qualcomm está haciendo los movimientos correctos para entrar en el mercado, pero está entrando en una carrera donde Nvidia tiene una ventaja dominante y cada proveedor de nube importante también está diseñando silicio personalizado.