La próxima ola de IA es móvil

La IA tiene un apetito insaciable por los recursos. Consume enormes cantidades de energía y datos, conestimacionesde 460 teravatios hora en 2022, que se proyecta aumentarán drásticamente para 2026, alcanzando entre 620 y 1050 TWh. Sin embargo, su mayor demanda es la de computación: la potencia de procesamiento que impulsa el entrenamiento de modelos complejos, el análisis de conjuntos de datos masivos y la ejecución de inferencias a gran escala.

Esta avidez computacional ha transformado muchos de nuestros panoramas profesionales. En 2024, el mercado global de IA...superó los 184 mil millones de dólaresSe prevé que supere los 800 000 millones de dólares para 2030, un valor comparable al PIB actual de Polonia. ChatGPT, el producto más conocido de la industria, alcanzó los 100 millones de usuarios activos en tan solo dos meses desde su lanzamiento en noviembre de 2022.

Sin embargo, a medida que productos de IA como ChatGPT se multiplican y crecen, nuestra percepción de cómo funciona la IA se está volviendo rápidamente obsoleta. La imagen popular de la IA —con centros de datos en expansión, facturas de energía desorbitadas y controlada por gigantes tecnológicos— ya no refleja la realidad completa. Esta perspectiva ha llevado a muchos a creer que el desarrollo significativo de la IA es dominio exclusivo de corporaciones con una sólida financiación y grandes empresas tecnológicas.

Está surgiendo una nueva visión de la IA, que LOOKS el potencial sin explotar que albergamos. Este enfoque busca democratizar la IA aprovechando el poder colectivo de miles de millones de teléfonos inteligentes en todo el mundo. Nuestros dispositivos móviles pasan horas inactivos cada día, con su capacidad de procesamiento inactiva. Al aprovechar esta vasta reserva de potencia informática sin utilizar, podríamos transformar el panorama de la IA. En lugar de depender únicamente de una infraestructura corporativa centralizada, el desarrollo de la IA podría impulsarse mediante una red global de dispositivos cotidianos.

Potencial sin explotar

Los teléfonos inteligentes y las tabletas representan una enorme reserva, en gran parte sin explotar, de potencia informática global.1.21 mil millones de unidadesSe prevé que se envíe solo en 2024, pero el verdadero potencial de computación de reserva que esto ofrece es difícil de calcular.

Iniciativas como THETA EdgeCloud para dispositivos móviles buscan aprovechar esta red distribuida de GPU de consumo para la computación de IA. Esta transición de la computación centralizada a la computación de borde es una evolución técnica capaz de reinventar por completo la forma en que las personas interactúan con los modelos de IA y los potencian.

Al procesar datos localmente en dispositivos móviles, la industria puede lograr una latencia mucho menor, mayor Privacidad y un menor consumo de ancho de banda. Este enfoque es especialmente crucial para aplicaciones en tiempo real como vehículos autónomos, realidad aumentada y asistentes de IA personalizados. El edge es donde despegarán los nuevos casos de uso de la IA, especialmente aquellos para uso personal. El desarrollo de estos programas no solo será más asequible en el edge, sino que también será más reactivo y personalizable, lo que beneficia tanto a consumidores como a investigadores.

Las cadenas de bloques están diseñadas a la perfección para este ecosistema de IA distribuida. Su naturaleza descentralizada se alinea a la perfección con el objetivo de aprovechar la potencia de procesamiento inactiva de millones de dispositivos en todo el mundo. Al aprovechar la Tecnología blockchain, podemos crear un marco seguro, transparente e incentivado para compartir recursos computacionales.

La innovación clave aquí es el uso de la verificación fuera de la cadena. Si bien la verificación dentro de la cadena crearía cuellos de botella en una red de millones de dispositivos paralelos, los métodos fuera de la cadena permiten que estos dispositivos funcionen juntos sin problemas, independientemente de los problemas de conectividad individuales. Este enfoque permite la creación de un sistema sin necesidad de confianza donde los propietarios de dispositivos pueden contribuir al desarrollo de la IA sin comprometer su seguridad ni Privacidad.

Este modelo se basa en el concepto de "aprendizaje federado", un método de aprendizaje automático distribuido que puede escalar a grandes cantidades de datos en dispositivos móviles, protegiendo al mismo tiempo la Privacidad del usuario. Blockchain proporciona tanto la infraestructura para esta red como el mecanismo para recompensar a los participantes, incentivando una participación generalizada.

La sinergia entre blockchain y la IA de borde está impulsando un nuevo ecosistema más resiliente, eficiente e inclusivo que los modelos centralizados tradicionales. Está democratizando el desarrollo de la IA, permitiendo a las personas participar y beneficiarse de la revolución de la IA directamente desde sus dispositivos móviles.

Superar los desafíos tecnológicos

El entrenamiento y la inferencia de IA pueden realizarse en diversos tipos de GPU, incluyendo las GPU de consumo en dispositivos móviles. El hardware que impulsa nuestros dispositivos móviles ha mejorado constantemente desde la llegada de los smartphones al mercado y no muestra signos de desaceleración. Las GPU móviles líderes en la industria, como la A17 Pro de Apple y la Adreno 750 de Qualcomm (utilizada en dispositivos Android de gama alta como Samsung Galaxy y Google Pixel), están redefiniendo las tareas de IA que se pueden realizar en dispositivos móviles.

Actualmente, se están produciendo nuevos chips, conocidos como Unidades de Procesamiento Neural (NPU), diseñados específicamente para la computación de IA de consumo. Esto permite casos de uso de IA en dispositivos, a la vez que gestiona las limitaciones de calor y batería de los dispositivos móviles. Si a esto le sumamos un diseño y una arquitectura de sistemas inteligentes que puedan enrutar las tareas al hardware óptimo para cada una, el efecto de red resultante será extremadamente potente.

Si bien el potencial de la IA de borde es inmenso, aún presenta sus propios desafíos. Optimizar los algoritmos de IA para la diversa gama de hardware móvil, garantizar un rendimiento consistente en condiciones de red variables, abordar los problemas de latencia y mantener la seguridad son obstáculos críticos. Sin embargo, la investigación continua en IA y Tecnología móvil está abordando estos desafíos de forma constante, allanando el camino para que esta visión se haga realidad.

Corporaciones a las comunidades

Una de las mayores quejas, y la más justificada, en relación con el desarrollo de la IA es el increíble consumo de energía. Los grandes centros de datos también requieren grandes extensiones de terreno para su infraestructura física y cantidades increíbles de energía para mantenerse en línea. El modelo móvil puede mitigar muchos de estos impactos ambientales al utilizar GPU de repuesto en dispositivos preexistentes, en lugar de depender de la GPU en centros de datos centralizados. Esto es más eficiente y generará menos emisiones de carbono. Los posibles impactos en nuestro medio ambiente son innegables.

La transición a la computación de borde en IA también cambiará radicalmente quién puede participar en el soporte de las redes de IA y quién puede beneficiarse de ellas. Las corporaciones propietarias de los centros de datos ya no estarán en un espacio cerrado. En cambio, las puertas estarán abiertas y el acceso se multiplicará para desarrolladores individuales, pequeñas empresas e incluso aficionados que estarán capacitados para gestionar redes de IA.

Empoderar a un grupo mucho mayor de usuarios y seguidores también permitirá un desarrollo más rápido y abierto, lo que ayudará a frenar la tan debatida y temida idea del estancamiento en la industria. Esta mayor accesibilidad también generará aplicaciones más diversas, abordando problemas específicos y comunidades desatendidas que, de otro modo, podrían quedar desatendidas.

El impacto económico de este cambio será profundo. Al permitir que individuos y pequeñas y medianas empresas rentabilizar la potencia de procesamiento inactiva de sus dispositivos, se generarán nuevas fuentes de ingresos importantes. También abre nuevos Mercados para hardware de IA de consumo y software optimizado para el edge computing.

El futuro de la innovación en IA no reside en construir centros de datos más grandes, sino en aprovechar el poder que ya tenemos en nuestros bolsillos y hogares. Al centrarnos en la computación de borde, puede surgir un ecosistema de IA más inclusivo, eficiente e innovador. Este enfoque descentralizado no solo democratiza la IA, sino que también se alinea con los objetivos globales de sostenibilidad, garantizando que los beneficios de la IA sean accesibles para todos, no solo para unos pocos privilegiados.

Nota: Las opiniones expresadas en esta columna son las del autor y no reflejan necesariamente las de CoinDesk, Inc. o sus propietarios y afiliados.