El retorno del hardware: razones y perspectivas

¿No resulta llamativo la frecuencia con que ahora oímos hablar de asuntos que tienen que ver con el hardware? 

No paramos de escuchar hablar de GPUs, de NVIDIA, la empresa estrella del momento, del papel estratégico de la producción de semiconductores, de la lucha por las tierras raras y tantas cosas relacionadas con los aspectos físicos de la computación, con la microelectrónica y el hardware.

¿Qué está pasando?

El hardware como 'commodity'

Hasta no hace mucho, el hardware ha sido 'el hermano pobre' de la tecnología digital, algo de lo que se hablaba relativamente poco fuera de ámbitos especializados. 

Pasada ya hace mucho la fiebre de los ordenadores personales en que sí que nos volvíamos locos los aficionados a la informática conociendo las nuevas características del último microprocesador Intel, y ahora que la gran proliferación de servicios en la nube nos hace muchas veces casi invisible el hardware corporativo, al menos los servidores, durante muchos años apenas nos hemos fijado en el hardware.

A nivel de programación, y como revisamos en el reciente post 'La evolución del desarrollo software: productividad frente a deskilling' también nos hemos ido alejando de la realidad física que soportaba la computación, de los procesadores, las CPUs, las GPUs, etc.

Sabíamos que era necesario, claro, y que evolucionaba y mejoraba, pero lo valorábamos poco, le prestábamos poca atención y, seguramente, el número de profesionales, ya no digamos aficionados, del software, supera con mucho, con muchísimo, al de los dedicados al hardware.

Además nos acostumbramos a que el hardware fuese relativamente barato, en el caso de ordenadores personales o portátiles, y casi invisible en el caso de los servidores, por mor de los servicios en la nube.

En cierto modo, habíamos convertido al hardware en una 'commodity', necesario, pero sin valor diferencial.

Y de repente ha vuelto

Y de repente, en los últimos meses, quizá algún año, vuelve a ser importante. Vuelve a estar en el discurso técnico y en el geoestratégico. ¿Por qué?

Voy a aventurar cuatro razones:

• La escasez relativa de la capacidad de computación
• La escasez relativa de materiales concretos
• La especialización de la demanda
• Un conocimiento escaso y concentrado 

Veamos

La escasez relativa de capacidad de computación

La primera es que, lo que en su momento pudimos considerar abundante, la capacidad de computación, se nos ha vuelto escasa. 

Hablo de escasez relativa porque no es que no exista capacidad de computación. Existe mucha capacidad de computación distribuida en unidades relativamente modestas como ordenadores de sobremesa, portátiles, tablets y smartphones. Existe muchísima capacidad de computación concentrada en centros de Proceso de Datos corporativos y existe, sobre todo, una ingente capacidad de computación en los data centers de los grandes proveedores de la nube (Amazon, Microsoft, Google, IBM, etc)

Lo que pasa es que la demanda crece aun más. En parte por la digitalización creciente pero muy singularmente por la explosión de la inteligencia artificial basada en modelos muy demandantes de computación tanto en entrenamiento como en inferencia, y por la previsión de que esa demanda no vaya a hacer otra cosa que crecer y trasladarse a otros ámbitos como robots, vehículos, etc, la oferta de hardware parece que se nos está quedando corta, o amenaza con quedarse corta.

Y ya se sabe que, desde un punto de vista económico y estratégico, un recurso gana importancia cuando es escaso.

La escasez de materiales concretos

Ante la enorme demanda de microelectrónica y hardware cuando algunos de sus componentes es en sí mismos escasos, como las famosas tierras raras, se perciben como aún más escasos y, por tanto, con mucho mayor valor económico y geoestratégico. 

La especialización de la demanda de hardware

Quizá en menor medida, pero también influye creo, que ya no nos vale con un hardware más generalista, digamos una CPUs tradicionales agregadas mediante mecanismos de virtualización. Ahora los cálculos en el ámbito de la inteligencia artificial. de los videojuegos, de la realidad virtual o de la simulación,  nos reclaman procesadores especializados, procesadores especializados en los cálculos algebraicos y su realización de operaciones en paralelo (caso de los GPU, 'Graphical Processing Units') y especializados en alguna operación muy específica realizada con muchísima frecuencia (caso, por ejemplo, de las TPUs, ('Tensor Processing Units')).

La necesidad de esa especialización, de esa búsqueda de procesadores más potentes y especializados, realza y revitaliza la industria del hardware pero, además, le añade más valor diferencial. Y si no, que se lo digan a NVIDIA. 

La concentración y escasez de conocimientos

Además, y a nivel casi más geoestratégico que económico, la industria de los semiconductores está muy concentrada.

Está muy concentrada geográficamente, siendo tremendamente relevante el papel de Taiwan y está concentrada en empresas, siendo tremendamente especial el caso de la empresa holandesa ASML poseedora, hasta ahora en exclusiva, de la tecnología EUVL ('Extreme Ultra Violet Lithography').

Aunque esa concentración pudiera tener sentido económico como una forma de eficiencia considerando una cadena de suministro global, lo cierto es que es también un unto de fragilidad y, en el convulso mapa geoestratégico actual, un elemento de lucha competitiva, no ya de empresas, sino de grandes potencias.

A eso añadiría, aunque confieso que más como intuición que con base en datos, que creo que existen muy pocos profesionales en el mundo con conocimientos avanzados de microelectrónica y diseño hardware.

Perspectivas: los algoritmos frugales y la computación cuántica

¿Existe alguna vía para que se suavice esa demanda de hardware, incluso esa lucha competitiva por el mismo?

Sinceramente, a corto plazo no veo que la atención en el hardware y, sobre todo, la lucha competitiva y geoestratégica él mismo vaya a disminuir. No veo que la demanda vaya a bajar, sino todo lo contrario, y no veo mecanismos para aumentar de forma sencilla y eficiente la oferta.

Fantaseando un poco, no obstante, apuntaría a dos posibilidades, aunque la segunda no es de corto plazo.

La primera sería que la industria virase, pensando en este caso en la inteligencia artificial, del uso de los grandes modelos de lenguaje, a los denominados pequeños modelos de lenguaje y/o que se encontrase una algoritmia radicalmente diferente a la utilizada últimamente, muy apoyada en la arquitectura transformer, y que esa nueva algoritmia fuese muchísimo más frugal en necesidades de computación. No es que crea que esa es una posibilidad del todo realista en sí misma e, incluso, caso de conseguirse esa algoritmia, a lo mejor nos encontrábamos con más despliegues, más caso de uso con lo que, aunque cada modelo consumiese mucho menos, la demanda global podría seguir creciendo.

Otra posibilidad, pero no es de corto plazo, es la llegada real, con viabilidad comercial y a gran escala, de la computación cuántica. Dada su enormemente superior capacidad de computación para cierto tipo de aplicaciones (incluyendo el machine learning), eso podría llevar a una drástica disminución de demanda del hardware basado en semiconductores. Pero este escenario, caso de ser realista, no es inminente y, como mínimo, parece que habrá que esperar cinco años, si no diez, o quién sabe cuánto.

Conclusiones

El hardware parece que se ha vuelto a poner de moda. Y hay razones de aumento de demanda, de especialización y de escasez de recursos que justifican el aumento de su valor discursivo, económico y geoestratégico.

Y parece que, al menos durante unos pocos años, esa importancia se va a mantener.