El futuro de la inteligencia artificial podría retrasarse debido a un inesperado obstáculo técnico. Blackwell, el revolucionario chip de Nvidia que promete duplicar la velocidad de procesamiento en IA, enfrenta serios problemas de sobrecalentamiento que han obligado a la compañía a rediseñar sus sistemas de refrigeración.

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La noticia llega en un momento crítico para Nvidia, que ha experimentado un meteórico ascenso del 195% en su valor bursátil este año, llegando incluso a superar a Apple como la empresa más valiosa del mundo. El contratiempo podría afectar las entregas programadas para diciembre, generando preocupación entre gigantes tecnológicos como Amazon Web Services, Meta y Microsoft, que dependen de estos chips para sus desarrollos en IA.

Jensen Huang, CEO de Nvidia, quien recientemente declaró que "la demanda de Blackwell es una locura", ahora enfrenta un desafío técnico que podría poner en riesgo los pedidos de los próximos 12 meses, que ya están completamente vendidos. La empresa ha tenido que solicitar a sus proveedores una reconsideración urgente del diseño de los bastidores de servidores, una modificación que ocurre en una etapa tardía del proceso de fabricación.

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Este no es el primer obstáculo que enfrenta Blackwell. Ya en agosto, la compañía tuvo que retrasar los envíos debido a defectos de diseño, aunque Huang aseguró el mes pasado que estos problemas habían sido resueltos con ayuda de TSMC.

A pesar de estos contratiempos, SoftBank se mantiene como el primer cliente confirmado del chip, con planes de construir el superordenador más potente de Japón a principios de 2025. Nvidia, por su parte, defiende que los sistemas GB200 son "los ordenadores más avanzados jamás creados" y que las iteraciones de ingeniería son "normales y esperadas".

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El mercado ha reaccionado con cautela ante estas noticias, con una caída del 3.3% en las operaciones previas a la apertura este lunes, mientras los inversores esperan con expectación los resultados financieros del tercer trimestre que se presentarán este miércoles.

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La pregunta ahora es si estos problemas técnicos representan un obstáculo temporal o podrían señalar desafíos más profundos en la carrera por desarrollar chips cada vez más potentes para IA, en un momento en que la demanda de capacidad de procesamiento continúa creciendo exponencialmente.