En el último año, la aparición de herramientas accesibles de inteligencia artificial (IA) generativa desató un frenesí de uso entre los consumidores. Desde responder preguntas modestas hasta utilizar la tecnología para realizar tareas laborales excesivas, la tecnología se está convirtiendo más en una parte integral de la vida cotidiana.

Los datos respaldan esto, con las plataformas de IA más populares experimentando un aumento masivo en el tráfico. El chatbot de IA ChatGPT de OpenAI tiene alrededor de 180.5 millones de usuarios mensuales hasta enero de 2024.

En este panorama de rápida evolución de la IA generativa, la demanda de potencia de cómputo para ejecutar la tecnología está alcanzando niveles sin precedentes. Mientras las empresas lidian con las complejidades de gestionar este aumento en los requisitos computacionales, los expertos de la industria intentan encontrar soluciones prácticas.

En una entrevista con Cointelegraph, Doug Petkanis, cofundador y CEO de la red de infraestructura de video Livepeer, compartió ideas sobre la creciente demanda de potencia de cómputo para IA en 2024 y arrojó luz sobre estrategias para manejar los crecientes requisitos para ejecutar la tecnología.

Comprendiendo la importancia de la potencia de cómputo

La potencia de cómputo es la columna vertebral del desarrollo e implementación de la IA, ya que rige la velocidad y eficiencia de los modelos de IA.

Según el cofundador de Livepeer, las tres etapas en el ciclo de vida de la IA que generalmente requieren una potencia de cómputo sustancial son durante su entrenamiento, ajuste fino e inferencia, que es cuando el modelo entrenado y ajustado produce salidas o predicciones basadas en un conjunto de entradas (también conocidas como indicaciones).

La urgencia de respuestas más rápidas, sin embargo, choca con la realidad económica de costos elevados.

Petkanis explicó que "más potencia de cómputo generalmente se correlaciona con respuestas más rápidas. Pero siempre hay un equilibrio entre la experiencia del usuario (velocidad) y la viabilidad económica del proyecto (costo)".

Algunas estimaciones sitúan los costos operativos diarios de OpenAI en USD 700,000. Los increíbles costos de cómputo se ven exacerbados por la escasez de GPUs adecuadas para la computación de IA.

“Afortunadamente, las mismas GPUs que ya se están ejecutando en las redes DePIN coordinadas por cripto realizando tareas como transcodificación de video y renderizado 3D son adecuadas para la IA.”

"Es por eso que estas redes cripto se han vuelto un componente crítico del auge de la IA", dijo. Expertos de la industria ya han señalado la emergencia de la "pareja poderosa" de DePINs y la IA para este año.

Un consumidor consciente

Mientras la potencia de cómputo se convierte en una preocupación importante para quienes desarrollan la tecnología, Petkanis explicó que, como de costumbre, los consumidores no están al tanto.

“La mayoría de las personas no piensan mucho en la infraestructura: de dónde proviene la energía, cómo funciona internet, el costo o la huella de carbono de una búsqueda en Google”, dijo. “Quieren que los servicios funcionen bajo demanda, cada vez.”

Dijo lo mismo para la potencia de cómputo de la IA. La mayoría de los usuarios no piensan en la energía, el uso o el costo de cómputo de sus indicaciones de IA que ingresan en su chatbot favorito. “Se preocupan por la velocidad y la relevancia”, dijo.

“Los consumidores no notarán problemas con la potencia de cómputo hasta que los costos se trasladen en forma de una mayor cantidad de anuncios, disminución de la velocidad/calidad de las respuestas o aumento de los costos de suscripción”.

Implicaciones nacionales y globales

Al abordar implicaciones más amplias, Petkanis expresó preocupaciones sobre la monopolización de plataformas de IA a gran escala.

Así como el amanecer de internet dio paso a un grupo de empresas que ahora se conocen colectivamente como "Big Tech": Alphabet (Google), Amazon, Apple, Meta (Facebook e Instagram) y Microsoft, el comienzo de la era de la IA ve a las mismas megaempresas compitiendo por la supremacía.

“Estas pocas empresas de tecnología ya poseen grandes conjuntos de datos propietarios obtenidos de datos de clientes para entrenar modelos, han gastado miles de millones en entrenar estos modelos…”

Dado que estas empresas poseen esta pila completa, esencialmente les permitiría "insertar arbitrariamente" sus propios sesgos en cómo los modelos funcionan en un conjunto dado de entradas. Esto teóricamente también les permitiría censurar qué entradas y salidas pueden proporcionar a estos modelos los usuarios.

Por lo tanto, Petkanis destacó la importancia del movimiento de IA de código abierto, que dijo que ya se puede ver con la infraestructura DePIN mencionada anteriormente que puede ayudar a garantizar la accesibilidad y mitigar los riesgos asociados con la centralización.

"Los países deberían apoyar estos movimientos para asegurarse de que esta ola de innovación sea accesible para todos y beneficie a una población mundial".

El auge de la IA apenas comienza. A medida que continúa evolucionando, Petkanis y muchos otros a la vanguardia de estos desarrollos ya predicen un "conjunto completamente nuevo" de consideraciones económicas, ambientales y sociales.

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