Una importante empresa de automoción y energía está redefiniendo su estrategia de infraestructura de IA. Según declaraciones recientes, la firma habrá acumulado aproximadamente $10 mil millones en gastos de hardware GPU para fin de año, principalmente para entrenar redes neuronales y cargas de trabajo de procesamiento de video. La estrategia combina aceleradores de terceros con chips de IA propios para optimizar la eficiencia computacional. Este enfoque de doble chip resulta crucial: sin aprovechar su silicio personalizado junto con procesadores estándar de la industria, la inversión total en hardware podría duplicarse fácilmente. El cálculo subraya una tendencia más amplia en la tecnología: las empresas que buscan escalar la IA de manera rentable están invirtiendo cada vez más en el diseño de semiconductores. Al reducir la dependencia de proveedores externos de chips, las empresas pueden disminuir drásticamente su gasto computacional mientras mantienen la capacidad de procesamiento para grandes pipelines de datos.