Intel cae en picado en centros de datos: pierde 45% de cuota en 2 años

Intel cae en picado en centros de datos: pierde 45% de cuota en 2 años

Enrique Peñalver

Hubo una época en la que Intel era el líder indiscutible en términos de procesadores, ya no solo para los ordenadores de sobremesa que podemos tener las personas normales, ya que también controlaban muchos de los servidores a nivel empresarial. Los CPD siempre optaban por aquellos componentes que ofrecían Intel por ser los mejores del mercado, por lo que rápidamente se convirtió en una compañía que dominada este mercado, pero en los últimos años, ha tenido una caída indiscutible.

Hemos visto cómo en los últimos tres años hay empresas relacionadas con el hardware que han subido de una forma drástica gracias a la incorporación de las tecnologías relacionadas con la inteligencia artificial. Es por ello que otras compañías que no han podido seguir el ritmo, y no se han sabido adaptar a tiempo han tenido grandes perdidas, siendo Intel una de las que más ha caído, como bien hemos indicado, en tan solo 3 años, lo que podría considerarse un récord teniendo en cuenta la larga historia de la compañía.

Intel AI Everywhere

El motivo de la caída de Intel en los CPD

Hay muchos motivos por los que una empresa que fue durante un tiempo líder en un sector puede llegar a caer de una forma tan brusca como le ha sucedido a Intel, pero las dos principales características suelen ser siempre las mismos, que surge un competidor que hace las cosas mejor, y que la compañía no es capaz de seguirle el paso a dicho contrincante. En este caso, se han cumplido estos dos factores, haciendo que la que fue hace un tiempo la mayor compañía de microprocesadores del mundo, haya caído hasta el punto de perder la mayoría de cuota de mercado que tenía.

Como bien sabemos, la caída de esta compañía tiene varios frentes, ya que no se trata únicamente a nivel empresarial, ya que también podemos ver como a nivel recreativo ha ido perdiendo poco a poco una mayor cuota frente a su principal competidor. Pero este no es el caso, ya que si hablamos de los centros de datos, no nos podemos referir a AMD como su principal competidor, ya que la tercera fuerza emergente ha sido la que ha terminado por proclamarse como la número uno en esta situación.

Hablamos de NVIDIA, la compañía creadora de las RTX que se ha hecho casi por completo con el mercado de los procesadores para CPD, gracias a sus innovaciones a la hora de incorporar la Inteligencia Artificial. Como bien sabemos, esto ha hecho que se convirtiese en una de las compañías más grandes del mundo, consiguiendo hace unas semanas, el cuarto puesto de las empresas que más capital tienen actualmente, siendo el principal motivo de su subida, el haber conseguido arrebatar a Intel un 48% de cuota de mercado en el ámbito de los centros de datos.

Gráfica de la caída de Intel

¿Podrá Intel recuperarse?

A la hora de hablar de una recuperación debemos pensar en qué es lo que entendemos con este término, ya que en muchas ocasiones podemos pensar que esto significa volver al punto más alto que ha tenido la compañía, pero esto es prácticamente imposible. Y esto se debe principalmente a que, para que Intel pudiese volver a coronarse como la empresa más grande en estos términos, su actual competencia tendría que prácticamente desaparecer, ya que actualmente la tecnología que tienen no es capaz de competir contra NVIDIA.

Pero si hablamos de lo que pueda pasar en un futuro, entonces es posible que si crean una tecnología capaz de superar a la que tiene la actual compañía líder, entonces si que podrían volver a tener una gran parte del mercado, aunque esto puede resultar muy difícil. Y es que los avances que ha realizado en los últimos años NVIDIA son los que han permitido a esta compañía convertirse en una de las más grandes, por lo que es complicado pensar en que no van a ser capaces de desarrollar tecnologías que sean todavía más superiores, por lo que de momento, Intel tendrá que conformarse con el segundo puesto.

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  • Se te ha presentado un vídeo sobre tendencias de moda, pero tu y otros usuarios habéis dejado de visualizarlo transcurridos unos 30 segundos. Esta información se utilizará para valorar la duración óptima de los futuros vídeos sobre tendencias de moda.

Se pueden generar informes basados en la combinación de conjuntos de datos (como perfiles de usuario, estadísticas, estudios de mercado, datos analíticos) respecto a tus interacciones y las de otros usuarios con el contenido publicitario (o no publicitario) para identificar las características comunes (por ejemplo, para determinar qué público objetivo es más receptivo a una campaña publicitaria o a ciertos contenidos).

  • El propietario de una librería que opera en Internet quiere contar con informes comerciales que muestren la proporción de visitantes que han visitado su página y se han ido sin comprar nada o que han consultado y comprado la última autobiografía publicada, así como la edad media y la distribución de género para cada uno de los dos grupos de visitantes. Posteriormente, los datos relacionados con la navegación que realizas en su página y sobre tus características personales se utilizan y combinan con otros datos para crear estas estadísticas.
  • Un anunciante quiere tener una mayor comprensión del tipo de público que interactúa con sus anuncios. Por ello, acude a un instituto de investigación con el fin de comparar las características de los usuarios que han interactuado con el anuncio con los atributos típicos de usuarios de plataformas similares en diferentes dispositivos. Esta comparación revela al anunciante que su público publicitario está accediendo principalmente a los anuncios a través de dispositivos móviles y que es probable que su rango de edad se encuentre entre los 45 y los 60 años.

La información sobre tu actividad en este servicio, como tu interacción con los anuncios o con el contenido, puede resultar muy útil para mejorar productos y servicios, así como para crear otros nuevos en base a las interacciones de los usuarios, el tipo de audiencia, etc. Esta finalidad específica no incluye el desarrollo ni la mejora de los perfiles de usuario y de identificadores.

  • Una plataforma tecnológica que opera con un proveedor de redes sociales observa un crecimiento en los usuarios de aplicaciones móviles y se da cuenta de que, en funciónde sus perfiles, muchos de ellos se conectan a través de conexiones móviles. La plataforma utiliza una tecnología nueva para mostrar anuncios con un formato óptimo para los dispositivos móviles y con un ancho de banda bajo a fin de mejorar su rendimiento.
  • Un anunciante está buscando una forma de mostrar anuncios en un nuevo tipo de dispositivo. El anunciante recopila información sobre la forma en que los usuarios interactúan con este nuevo tipo de dispositivo con el fin de determinar si puede crear un nuevo mecanismo para mostrar la publicidad en ese tipo de dispositivo.

El contenido que se presenta en este servicio puede basarse en datos limitados, como por ejemplo la página web o la aplicación que esté utilizando, tu ubicación no precisa, el tipo de dispositivo o el contenido con el que estás interactuando (o con el que has interactuado) (por ejemplo, para limitar el número de veces que se te presenta un vídeo o un artículo en concreto).

  • Una revista de viajes, para mejorar las experiencias de viaje en el extranjero, ha publicado en su página web un artículo sobre nuevos cursos que ofrece una escuela de idiomas por Internet. Las publicaciones del blog de la escuela se insertan directamente en la parte inferior de la página y se seleccionan en función de la ubicación no precisa del usuario (por ejemplo, publicaciones del blog que explican el plan de estudios del curso para idiomas diferentes al del país en el que este te encuentras).
  • Una aplicación móvil de noticias deportivas ha iniciado una nueva sección de artículos sobre los últimos partidos de fútbol. Cada artículo incluye vídeos alojados por una plataforma de streaming independiente que muestra los aspectos destacados de cada partido. Si adelantas un vídeo, esta información puede utilizarse para determinar que el siguiente vídeo a reproducir sea de menor duración.

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