Qualcomm multiplica por 54 el ancho de banda de memoria de su nuevo chip de IA para centros de datos, el Dragonfly AI300

Qualcomm ha aprovechado su Investor Day para ampliar de forma considerable su catálogo de silicio orientado a centros de datos, y entre los anuncios destaca la llegada de un nuevo acelerador de inferencia que se suma a una familia que ya tenía dos miembros sobre la mesa. Se trata del Qualcomm Dragonfly AI300, la tercera generación de esta línea de chips pensados específicamente para mover cargas de trabajo de inteligencia artificial agéntica dentro de infraestructuras a gran escala.

El movimiento no llega de la nada. Qualcomm ya había presentado el pasado mes de octubre los modelos AI200 y AI250, y ahora cierra (de momento) ese ciclo con el AI300, que según la compañía mantiene la cadencia anual prometida para esta familia de aceleradores. La idea de fondo es sencilla de explicar aunque compleja de ejecutar: a medida que los agentes de IA generan más peticiones y necesitan respuestas más rápidas, los centros de datos requieren chips capaces de mover muchos más tokens por vatio consumido.

Memoria de alto rendimiento como pieza central

Una de las novedades más relevantes del AI300 es la integración de la segunda generación de la tecnología Qualcomm High Bandwidth Compute (HBC), un enfoque de computación cercana a la memoria que apila silicio en 3D para unir el cómputo con un ancho de banda de memoria muy elevado. Esta arquitectura busca atacar directamente lo que en el sector se conoce como el "muro de la memoria", es decir, el cuello de botella que se produce cuando el procesador es más rápido moviendo datos que la memoria suministrándolos.

Según los datos publicados por Qualcomm, el AI300 con HBC Gen 2 está diseñado para ofrecer un incremento de hasta 54 veces en el ancho de banda efectivo de memoria respecto al AI200, que utilizaba memoria LPDDR5X convencional. Para poner esa cifra en contexto, el AI250 (que usa la primera generación de HBC) ya suponía una mejora de 18 veces sobre ese mismo punto de partida, así que el salto del AI300 representa un avance notable dentro de la propia familia.

La compañía también afirma que el AI300 está pensado específicamente para despliegues de inferencia desagregada, es decir, arquitecturas en las que el cómputo, la memoria y la conectividad no viven necesariamente en el mismo chip o en el mismo nodo, sino que se reparten por el rack para ganar flexibilidad y escalabilidad.

Rendimiento por vatio como argumento de venta

Qualcomm sitúa el AI300 entre 4 y 8 veces por delante de las arquitecturas basadas en GPU actuales en cuanto a ancho de banda de memoria por vatio y por tarjeta, una métrica que la compañía considera clave para reducir el coste total de propiedad de estas infraestructuras. Es importante señalar que esta cifra procede de comparativas internas de la propia Qualcomm frente a especificaciones publicadas de productos de la competencia, no de pruebas independientes.

El acelerador llega tanto en formato tarjeta como en configuración de rack completo, con opciones de refrigeración por aire y por líquido directo. Para el escalado dentro del propio rack (scale up), Qualcomm recurre tanto a UALink (Ultra Accelerator Link) como a ESUN (Ethernet for Scale-Up Networking), mientras que para escalar hacia fuera, entre racks (scale out), utiliza conexiones de cobre y ópticas.

Las palabras de Qualcomm sobre el momento del mercado

Cristiano Amon, presidente y consejero delegado de Qualcomm, ha explicado que la demanda de inferencia de IA en los centros de datos está creciendo de forma significativa a medida que las cargas de trabajo agénticas se convierten en dominantes, y que esto exige infraestructuras capaces de ofrecer mucho más rendimiento con menos potencia y menos coste. Según Amon, esta es precisamente el área en la que Qualcomm cree tener ventaja gracias a su experiencia en computación de bajo consumo y alto rendimiento, ahora trasladada al centro de datos mediante acuerdos multianuales con clientes relevantes del sector.

Por su parte, Tony Pialis, vicepresidente ejecutivo y responsable de la división de centros de datos de Qualcomm Technologies, ha señalado que las empresas necesitan hoy algo que va más allá de componentes individuales, y que orquestar distintos tipos de cómputo dentro de una infraestructura distribuida y siempre activa es el verdadero reto. 

Disponibilidad y respaldo del sector

Qualcomm ha confirmado que el muestreo comercial del AI300 está previsto para 2028. Antes de esa fecha, el AI250 con la primera generación de HBC tiene previsto su muestreo comercial a mediados de 2027, lo que da una idea del escalonamiento que Qualcomm plantea para toda la familia.

La apuesta no se queda en el papel. Qualcomm ha señalado que más de 35 compañías del sector tecnológico y de la inteligencia artificial han mostrado su respaldo a esta visión de centro de datos, entre las que figuran nombres como Samsung SDS, Lenovo, Supermicro, Micron Technology, SK hynix America o Foxconn, entre otras. Este tipo de apoyo del ecosistema suele ser determinante para que una plataforma de este tipo termine adoptándose de forma amplia en el mercado, ya que implica compromisos en fabricación, integración y distribución por parte de socios clave de la cadena de suministro.

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