AMD compra Taalas, una startup que integra un modelo de IA completo en el chip
Taalas graba la arquitectura y los pesos de un modelo directamente en silicio. Eso lo hace extremadamente rápido y completamente inflexible. AMD quiere la tecnología junto con sus GPU Instinct.
AMD está comprando Taalas, una pequeña startup canadiense de chips con una idea inusual: en lugar de construir un chip general que pueda ejecutar cualquier modelo de IA, construya un chip que pueda ejecutar exactamente uno, grabando ese modelo directamente en el hardware. El acuerdo se anunció el viernes y está sujeto a las aprobaciones regulatorias habituales.
Un poco de vocabulario primero, porque hace que el resto tenga sentido. Cuando un modelo de IA le responde, eso se llama inferencia, a diferencia de entrenamiento, que es el costoso proceso único de construir el modelo en primer lugar. La inferencia es lo que ocurre millones de veces al día, por lo que es donde reside la mayor parte del coste de funcionamiento. Normalmente, una GPU carga los pesos del modelo, los miles de millones de números que codifican lo que el modelo aprendió, los saca de la memoria y hace los cálculos. Mezclar esos números de un lado a otro es una gran parte de lo que lo hace lento y consume mucho poder.
Taalas se salta ese paso al colocar la arquitectura y los pesos entrenados en el propio chip. La compañía salió del sigilo en febrero de 2026 con un chip de demostración que ejecuta Llama 3.1-8B a más de 16.000 tokens por segundo por usuario, muchas veces más rápido que el hardware de inferencia de la competencia. Un token es aproximadamente un fragmento de palabra, por lo que ese número significa que el texto aparece mucho más rápido de lo que cualquiera puede leerlo. El problema está ahí en el diseño: ese chip ejecuta Llama 3.1-8B y nada más, para siempre. Nuevo modelo, nuevo silicio.
Ese comercio es menos extraño de lo que parece. El diseño y la fabricación de chips llevan muchos meses y, hasta hace poco, un modelo quedaba obsoleto antes de que llegara su chip. Ahora que los mejores modelos permanecen en servicio por más tiempo y el mismo puñado de ellos atienden enormes volúmenes de tráfico, bloquear uno en el hardware comienza a resultar complicado. Se informa que Google está trabajando en el mismo truco con un chip que se integra en la arquitectura de Gemini. AMD dice que incorporará la tecnología a su hoja de ruta de aceleradores y la ofrecerá junto con sus GPU Instinct como un producto a nivel de sistema. El jefe de IA de AMD, Vamsi Boppana, lo llamó un fortalecimiento de la cartera, y el cofundador de Taalas, Ljubisa Bajic, dijo que AMD aporta la escala de la que carecía la startup.
Qué significa esto para ti: nada que puedas comprar y nada que cambie tu chatbot esta semana. Lo que cambiará en los próximos años es el precio. Los chips subyacentes a los servicios de IA se están volviendo silenciosamente más baratos y más eficientes por respuesta, y esa es la razón principal por la que los niveles gratuitos que utilizas son cada vez más generosos en lugar de menos. También es una pequeña pista sobre en qué dirección va la “IA en su propio dispositivo”: no un cerebro de uso general en su teléfono, sino modelos específicos fijados en un hardware específico. Una advertencia justa: esto es una adquisición, no un producto. Los reguladores aún tienen que aprobarlo y mañana no se enviará nada.
Fuentes
Se informa que el propietario de TikTok, ByteDance, está entrenando el modelo de inteligencia artificial más grande de China hasta el momento
Tres expertos dijeron al Financial Times que ByteDance tiene un modelo con hasta diez billones de parámetros en preentrenamiento, tres veces el tamaño de Kimi K3.
