Treinta y cinco años ha vivido tan ricamente Arm Holdings de diseñar y ceder bajo licencia sus arquitecturas básicas de funcionamiento de procesadores, diseños que son completados y optimizados por sus clientes finales. Algo está cambiando en este modelo de negocio. La compañía británica ha entendido que la inferencia de datos es cada vez más importante, porque el mercado ha entrado en la era de los agentes de IA y para estos se necesitan CPU (central processing unit) específicas. De modo que, a partir de ahora, la propia Arm se ocupará (opcionalmente) de todo el proceso previo a la fabricación, fase última que los clientes seguirán confiando a un tercero, normalmente TSMC o Samsung.
La nueva estrategia es un giro nada trivial y tendrá repercusiones en el mercado. Prevé ofrecer un servicio de diseño completo de chips a quienes lo soliciten, pero continuará entregando sólo las plantillas básicas a aquellas empresas que prefieran ultimar la fase siguiente. Esta dualidad en la oferta presenta una incomodidad: deberá convencer a los clientes – que entre ellos son acérrimos rivales – de que el personal que trabaje sobre sus plantillas será distinto e independiente del que se encargue de la fase siguiente, para evitar riesgos de fuga de información crítica.
La decisión no tiene vuelta atrás: a finales de marzo, René Haas, CEO de Arm, presentó públicamente un chip denominado AGI CPU para tareas de inferencia , desarrollado con la colaboración de su cliente Meta. Varias empresas – de momento OpenAI, Lenovo, SAP, Cloudfare y Supermicro, que se sepa – se han mostrado interesadas en replicar la iniciativa. La explicación es sencilla: no tienen tiempo suficiente ni personal capacitado para diseñar sus propios chips, pero aspiran a diferenciar los suyos mediante rasgos específicos.
Se trata, pues, de una CPU, pero no una cualquiera: marca una diferencia en este mercado de la IA que lleva varios años siendo encauzado por las GPU (graphic processing unit) bajo la hegemonía de Nvidia.
Aparte del contrato con Meta, que buscaba contar con una CPU a la medida de sus necesidades para la inferencia en los sistemas de inteligencia artificial, el motivo de pasar a desarrollar chips enteros (aunque sin fabricarlos) es que Arm está convencida de que en las infraestructuras de IA van a adquirir creciente relevancia los sistemas de inferencia de datos [que sacan conclusiones] y no tanta los de entrenamiento del modelo, hoy dominantes. Esto retorno a primer plano las CPU, encargadas de coordinar datos, tareas y flujo de trabajo de los chips aceleradores cuyo ejemplo típico son los de Nvidia.
En el planteamiento de la compañía británica, las CPU han de ser muy específicas para la era agéntica, en la que se observa oferta escasa, ya sea porque las grandes compañías están desbordadas por las inversiones comprometidas o porque no tienen tiempo ni especialistas suficientes para ajustarlas a sus necesidades reales.
La demanda potencial es un estímulo para la iniciativa de Arm. Según un estudio reciente de McKinsey, “en 2030, la inferencia superará [en valor de mercado] al entrenamiento, hasta convertirse en la carga dominante en los centros de datos dedicados a la IA, que a su vez van a representar más de la mitad de toda la computación para IA y, en números redondos, entre el 30% y el 40% de la demanda total de los centros de datos”.
Con su giro parcial hacia el diseño completo de chips, Arm espera facturar 1.000 millones de dólares adicionales hasta 2028 y superar los 15.000 millones en 2031, para llegar en esta última fecha a una facturación total de 25.000 millones, que quintuplicaría la registrada en 2025.
Lleva algún tiempo manifestándose una demanda de CPU específicas en la infraestructura de IA para que esta sea más ágil y consuma menos energía, pero la respuesta depende de la industria de semiconductores. De hecho, en la reciente conferencia GTC de desarrolladores de Nvidia , su CEO Jensen Huang anunció que los nuevos Vera llevarán asociada una CPU fabricada por Samsung. Los cálculos de Arm estiman que el mercado mundial de CPU para servidores saltará de los 26.000 millones de dólares el año pasado a 60.000 millones en 2030.
La gran mayoría de las CPU actuales están basadas en las varias arquitecturas de Arm. La excepción más notable son las de Intel y AMD, que llevan casi medio siglo, desde 1978, diseñando sus chips acordes con la arquitectura x86. Recuérdese que en 2020 Apple empezó a equipar sus ordenadores con procesadores de diseño propio basados en la arquitectura ARM [la sigla se reserva para el conjunto de instrucciones, pero el nombre de la empresa abandonó las mayúsculas en 1998]. Otro que ha contribuido a la debilidad de x86 es Qualcomm, con sus chips Elite destinados a los AIPC, también basados en Arm. Incluso AMD ha iniciado el desarrollo de chips especializados con base en las reglas de diseño de Arm, para no quedarse al margen de estos movimientos
Licenciados bajo fórmulas que se negocian bilateralmente, los diseños de Arm le proporcionan bonitos ingresos: 3.418 millones de dólares en los tres últimos trimestres] por la suma de royalties y licencias.
A todo esto, René Haas no ve problemas especiales en pasar de la condición de proveedor de líneas de código genéricas con su plataforma Neoverse a dejar la decisión a los clientes sobre cómo desplegarlas, “desde construir silicio a medida a integrar soluciones a nivel de plataforma o desplegar procesadores diseñados por Arm”.
Para Mohamed Awad, vicepresidente de la compañía a cargo de su división Cloud and Business, la iniciativa “refleja tanto la rápida evolución de la infraestructura IA como la creciente demanda del ecosistema para que existan plataformas de Arm terminadas, que puedan ser desplegadas ampliamente y a buen ritmo”. Awad destaca en su blog que el AGI CPU supone “el fundamento de silicio para la era de la IA agéntica en la nube”.
Históricamente, relata Awad, los humanos podían interactuar con los sistemas informáticos y definían cómo se podían ejecutar las tareas. En la era de la IA agéntica, los agentes coordinan las tareas, interactúan con los múltiples modelos y toman decisiones en tiempo real.
Como los sistemas IA funcionan continuamente y las cargas de trabajo crecen en complejidad, “la CPU se ha convertido en el elemento que marca el ritmo de la moderna infraestructura y en el responsable de mantener que los sistemas IA distribuidos funcionen de forma eficiente y a gran escala”. Este cambio supone nuevas demandas de las CPU y una obligada evolución del procesador.
Neoverse, de Arm, ya es el cimiento de plataformas IA hiperescalares líderes. Por ejemplo: Graviton de AWS, Axion de Google, Cobalt Azure de Microsoft y Vera de Nvidia. El hecho de que estos gigantes se propongan diferenciarse – también – mediante los chips en los que apoyan sus servicios, ha animado aún más a Arm a no perder comba.
Conforme las infraestructuras IA se extienden globalmente, los socios y afines a su ecosistema piden a Arm que haga más. “Precisamente, la AGI CPU ha sido creada para liderar estas demandas – recuerda Awad – y se ha diseñado para soportar cargas agénticas masivamente paralelas y de altas prestaciones en despliegues en racks altamente densos y con una gran eficiencia energética.
Según Arm, AGI CPU suministra el doble de prestaciones por rack comparadas con las modernas soluciones x86 y, si se compara con el Vera de NVidia, dice, “esperamos estar muy cerca con microarquitecturas similares”.
Para Will Abbey, director comercial de la empresa, “las viejas reglas no son válidas en el mundo de la IA”. “Fue uno de nuestros clientes [se refiere a Meta] quien nos pidió si podíamos concebir enteramente el chip que ya utilizaba nuestra plataforma, en lugar de limitarnos a diseñar las plantillas”, recordaba Abbey en un encuentro con los medios en San Francisco. El AGI CPU, fruto de esa colaboración, se ha presentado como un chip optimizado para la circulación rápida de datos, que esto es lo que requiere la inferencia”.
Otra dimensión de la noticia es la influencia que pueda tener sobre la perspectiva de Arm como compañía. Con su sede original en Cambridge (Reino Unido), está controlada en cerca del 90% por la corporación japonesa Softbank, a cuyo frente está el sagaz inversor Masayoshi Son, que la adquirió en 2016 por 32.000 millones de dólares. Hace cuatro años, el no menos perspicaz Jensen Huang intentó comprársela por 40.000 millones, pero esta transacción fracasó por la campaña de oposición de connotados clientes, temerosos de que uno de entre ellos tuviera la sartén por el mango.
René Haas, quien ha hecho su carrera dentro de Arm hasta ascender a su puesto en 2022, es el artífice del éxito de la compañía desde entonces. Su nombre se ha citado como posible supervisor de las operaciones no financieras de Softbank, que incluyen semiconductores, IA y robótica, manteniendo su responsabilidad directa sobre Arm. La idea puede parecer desmedida, pero encajaría muy bien con la ambición y la visión estratégica de Son, que ha sido comparada a menudo con la del amo de Nvidia, Jensen Huang.
[informe de Lluís Alonso]