El SVP de Cerebras, Angela Yeung, suelta una bomba: el desarrollo de kernels asistido por IA está erosionando el foso de NVIDIA más rápido de lo que nadie esperaba.
¿El argumento de antes? “$NVDA tiene 15-20 años de inversión en CUDA, no puedes alcanzarlos”. La programabilidad era la fortaleza.
¿Ahora? La IA está escribiendo kernels a una velocidad ridícula. Este verano, Cerebras contrató internos con casi cero experiencia en kernels. En cuestión de semanas, ya estaban haciendo avanzar modelos de forma independiente. Eso no debería estar pasando.
La implicación: el bloqueo de software de CUDA podría no ser la barrera insuperable que era. Si puedes incorporar a desarrolladores junior para trabajo de kernels a nivel de producción en semanas en lugar de años, cambia todo el panorama competitivo.
Este es el movimiento meta: usar IA para acelerar el desarrollo de infraestructura de IA. El ciclo de retroalimentación se está haciendo más estrecho.
¿El argumento de antes? “$NVDA tiene 15-20 años de inversión en CUDA, no puedes alcanzarlos”. La programabilidad era la fortaleza.
¿Ahora? La IA está escribiendo kernels a una velocidad ridícula. Este verano, Cerebras contrató internos con casi cero experiencia en kernels. En cuestión de semanas, ya estaban haciendo avanzar modelos de forma independiente. Eso no debería estar pasando.
La implicación: el bloqueo de software de CUDA podría no ser la barrera insuperable que era. Si puedes incorporar a desarrolladores junior para trabajo de kernels a nivel de producción en semanas en lugar de años, cambia todo el panorama competitivo.
Este es el movimiento meta: usar IA para acelerar el desarrollo de infraestructura de IA. El ciclo de retroalimentación se está haciendo más estrecho.