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domingo, julio 14, 2024
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¿Cómo la computación perimetral debería impulsar la IA y el IoT?

"En este modelo, las empresas o incluso las personas pagan por acceder a recursos que se encuentran en servidores remotos en centros de datos, que pertenecen a proveedores de servicios como Google, AWS o IBM": Samir Vani.

En los últimos años se ha hablado mucho del crecimiento del mercado de la computación en la nube. Para quienes aún no están familiarizados con el término, estamos hablando de tecnología que permite el acceso remoto a datos, aplicaciones e incluso procesamiento remoto, ofrecidos como servicios, a través de Internet.

En este modelo, las empresas o incluso las personas pagan por acceder a recursos que se encuentran en servidores remotos en centros de datos, que pertenecen a proveedores de servicios como Google, AWS o IBM. Su gran atractivo es el aspecto económico y práctico, ya que por ejemplo, no es necesario asumir los costes de tener un centro de datos.

Debido a esto, el sector sigue creciendo. Un estudio publicado la Corporación Internacional de Datos (IDC), reveló que la nube híbrida ya es el estándar de inversión para muchas empresas en la región y la tendencia para 2026 se equipare a la nube pública. En 2023, el 30.4% de las empresas latinoamericanas deberán invertir en nube pública, el 25.2% en nube híbrida y el 11.7% en nube privada. Para 2026, se espera que las inversiones en nube pública disminuyan al 29%, mientras que las inversiones en nube híbrida aumenten al 28.8%, casi a la par. Finalmente, el gasto en nube privada tendrá un ligero crecimiento del 12.2% para 2026.

Pero, ¿tiene sentido poner todo en Internet y confiar en el procesamiento remoto a través de Internet? ¿La computación en la nube resuelve todo tipo de necesidades tecnológicas? La respuesta es no.

La nube es una importante herramienta tecnológica y empresarial, pero tecnologías como la Inteligencia Artificial y el Internet de las Cosas, por ejemplo, requieren de una mayor capacidad de procesamiento local en determinadas aplicaciones, ya sea en el centro de datos o en los dispositivos. Esto es lo que se conoce como computación de borde. Con esto, es posible procesar datos cerca de donde se generan, en lugar de promover el intercambio de información con un centro de datos distante.

Un ejemplo práctico de su uso: millones de personas pueden ver sus series favoritas sin obstáculos gracias al Edge Computing, que acorta la distancia geográfica (mediante el uso de pequeños centros de datos locales, por ejemplo) entre la transmisión de audio y vídeo que ofrecen empresas como Netflix o Amazon. El procesamiento en el borde de la red ahorra importantes segundos y alivia el tráfico de la red.

Imaginemos un coche autónomo lleno de sensores que se topa con un peatón distraído que se le pone delante. Si esta información primero se envía a la nube a través de Internet, luego se procesa y solo entonces el vehículo comprende que necesita frenar, el resultado podría ser fatal. Con el procesamiento local, el automovil comprende más rápido que necesita frenar.

Según la consultora IDC, el gasto mundial en informática de punta ascendió a más de 170 mil millones de dólares en 2022, un aumento del 14,8% en comparación con 2021. Y se espera que la previsión de gasto de las empresas en equipos, software y servicios para soluciones de informática de punta siga creciendo. alcanzando inversiones de alrededor de 270 mil millones de dólares para 2025.

MediaTek anunció recientemente una asociación con Meta para utilizar Llama 2, el modelo de lenguaje mas grande de código abierto de la compañía. Utilizando el LLM de Meta, así como las últimas APU y la plataforma NeuroPilot AI, las empresas pretenden construir un ecosistema informático de vanguardia diseñado para acelerar el desarrollo de aplicaciones de inteligencia artificial para teléfonos inteligentes, dispositivos IoT, automóviles, hogares inteligentes y otros dispositivos.

Actualmente, la mayor parte del procesamiento generativo de IA se realiza a través de la computación en la nube. El uso de los modelos Llama 2 permitirá que las aplicaciones de inteligencia artificial generativa también se ejecuten localmente, directamente en el dispositivo.

Esto ofrece varias ventajas a los desarrolladores y usuarios, incluido un rendimiento constante, mayor privacidad, mejor seguridad y confiabilidad, menor latencia, la capacidad de trabajar en áreas con poca o ninguna conectividad y menores costos operativos.

Para aprovechar plenamente la tecnología de IA generativa en el dispositivo, los fabricantes de dispositivos de vanguardia deberán adoptar procesadores de IA de bajo consumo y alta capacidad de computación y una conectividad más rápida y confiable para mejorar las capacidades informáticas. Vale la pena recordar que la computación en el borde no compite con la computación en la nube. Son tecnologías que se complementan y que juntas pueden hacer que la conectividad sea aún más eficiente y tecnologías como la inteligencia artificial generativa más accesibles.

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