ByteDance lleva desde 2019 desarrollando sus propios chips de IA, pero a día de hoy los equipos de negocio siguen prefiriendo comprar GPU ya consolidadas... 🤷♂️🤷♂️
Según LatePost, Shi Yunfeng, responsable de los equipos de chips de IA y DPU de ByteDance, ha presentado su solicitud de renuncia y actualmente está haciendo el traspaso. El rendimiento del chip de IA cuya fabricación se completó este año no alcanzó las expectativas, y tampoco se ha desplegado a gran escala en los negocios internos.
Desde que se formó el equipo en 2019, el reto no ha sido solo fabricar el chip, sino también conseguir que los modelos funcionen bien en él. Los avances en la adaptación de operadores de Ada, para Doubao, y SeedChip, para Seedance, siguen siendo limitados. Los equipos de negocio necesitan capacidad de cálculo con urgencia, pero les resulta difícil apartar personal para depurar una y otra vez chips que aún no están maduros; comprar GPU ya consolidadas satisface sus necesidades con más facilidad.
Esa es también la ventaja competitiva de Nvidia: los clientes no compran solo un chip, sino también las herramientas consolidadas y el ecosistema de software que hay detrás de CUDA.
La valoración de Zhang Yiming en una reunión interna reciente fue que ByteDance tiene capacidad para competir con OpenAI y Anthropic, pero calcula que no alcanzará realmente el nivel de los líderes hasta 2029—2030. ¡Habrá que verlo!#字节跳动 #AI #英伟达
Según LatePost, Shi Yunfeng, responsable de los equipos de chips de IA y DPU de ByteDance, ha presentado su solicitud de renuncia y actualmente está haciendo el traspaso. El rendimiento del chip de IA cuya fabricación se completó este año no alcanzó las expectativas, y tampoco se ha desplegado a gran escala en los negocios internos.
Desde que se formó el equipo en 2019, el reto no ha sido solo fabricar el chip, sino también conseguir que los modelos funcionen bien en él. Los avances en la adaptación de operadores de Ada, para Doubao, y SeedChip, para Seedance, siguen siendo limitados. Los equipos de negocio necesitan capacidad de cálculo con urgencia, pero les resulta difícil apartar personal para depurar una y otra vez chips que aún no están maduros; comprar GPU ya consolidadas satisface sus necesidades con más facilidad.
Esa es también la ventaja competitiva de Nvidia: los clientes no compran solo un chip, sino también las herramientas consolidadas y el ecosistema de software que hay detrás de CUDA.
La valoración de Zhang Yiming en una reunión interna reciente fue que ByteDance tiene capacidad para competir con OpenAI y Anthropic, pero calcula que no alcanzará realmente el nivel de los líderes hasta 2029—2030. ¡Habrá que verlo!#字节跳动 #AI #英伟达
