Arm Holdings ha dado un paso importante en su estrategia de desarrollo de chips al contratar a Rami Sinno, antiguo director de chips de inteligencia artificial en Amazon.
Sinno fue pieza clave en la creación de los chips Trainium e Inferentia, diseñados para ejecutar grandes aplicaciones de IA y que han sido esenciales en el crecimiento de Amazon en el área de inteligencia artificial.
De arquitecto de procesadores a fabricante de chips completos
Hasta ahora, Arm se ha enfocado en diseñar arquitecturas e instrucciones para procesadores, un trabajo que ha servido de base para gigantes como Apple y Nvidia.
Sus diseños están presentes en casi todos los teléfonos inteligentes del mundo y en servidores que han ganado terreno frente a empresas históricas como AMD e Intel.
Sin embargo, la compañía no producía sus propios chips; su modelo de negocio se centraba en licenciar tecnología y recibir regalías por las ventas de sus clientes.
Nueva visión: invertir en chiplets y sistemas integrales
En julio, Arm anunció su intención de reinvertir parte de sus ganancias en la fabricación de chips y otros componentes. El CEO, Rene Haas, hizo público el debate interno sobre la posibilidad de fabricar chiplets—versiones reducidas y especializadas de un chip que pueden funcionar juntos—y sistemas completos.
Esta idea refuerza la ambición de Arm de ampliar su alcance más allá de ser sólo un proveedor de propiedad intelectual, y pasar a protagonizar la creación de hardware avanzado, indispensable para el auge de la inteligencia artificial y el cómputo móvil.
Contrataciones clave para liderar la innovación de hardware
Arm no solo suma a Rami Sinno a sus filas; también ha incorporado talento como Nicolas Dube, proveniente de HPE y experto en diseño de sistemas a gran escala, y Steve Halter, ingeniero de chips con experiencia en Intel y Qualcomm.
Este equipo multidisciplinario busca que Arm tenga capacidad para diseñar soluciones completas capaces de competir, tanto en precio como en rendimiento, frente a procesadores gráficos de Nvidia, dominantes en la aceleración de IA.
Fuente: Reuters
