Por qué es tan caro desarrollar inteligencia artificial?

Por qué es tan caro desarrollar inteligencia artificial?: El impulso hacia modelos de IA más grandes, unido a la creciente necesidad de chips y centros de datos,
está elevando los costes de las empresas tecnológicas.


Tema

Detalles

Inversiones masivas
Aumento de los costos de IA

Los modelos de lenguaje 

Costos de chips y computación

Alquilar chips

Conclusión

 

 

 

 

Detalles

Tras más de 18 meses de intensa atención a la IA generativa,
algunas de las mayores empresas tecnológicas han demostrado que esta tecnología puede ser una verdadera fuente de ingresos.
Sin embargo, también representa un gasto significativo.
Tanto Microsoft como la empresa matriz de GoogleAlphabet,
informaron de aumentos en los ingresos por servicios en la nube en sus últimos resultados trimestrales,
con clientes que gastan más en servicios de IA.
Meta Platforms indicó que sus esfuerzos en IA han mejorado
la participación de los usuarios y la orientación de los anuncios,
aunque todavía está lejos de obtener beneficios sustanciales de esta tecnología.

 

Inversiones masivas para obtener beneficios tempranos

Para lograr estos primeros beneficios, las tres empresas han gastado
miles de millones en el desarrollo de la IA y tienen previsto aumentar estas inversiones.
El 25 de abril, Microsoft anunció que sus gastos de capital alcanzaron los 14.000 millones de dólares en el último trimestre,
lo que supone un aumento del 79% respecto al mismo trimestre del año anterior,
impulsado en parte por las inversiones en infraestructuras de IA.
Alphabet gastó 12.000 millones de dólares durante el mismo trimestre, un 91% más que el año anterior,
y espera que el gasto se mantenga al mismo nivel o superior durante el resto del año,
centrándose en las oportunidades de IA.
Mientras tanto, Meta elevó sus estimaciones de inversión para el año,
proyectando ahora que los gastos de capital oscilarán entre 35.000 y 40.000 millones de dólares,
un aumento del 42% en el extremo superior de la horquilla.

 

Aumento de los costes de la IA: Modelos más grandes y mayor demanda

El aumento de los costes de la IA ha sorprendido a algunos inversores,
con la caída de las acciones de Meta en respuesta a las previsiones de gasto unidas a un crecimiento de las ventas más lento de lo esperado.
Sin embargo, en el sector tecnológico se sabía desde hace tiempo que los costes de la IA aumentarían.
Esto se debe a dos razones principales: Los modelos de IA son cada vez más grandes y más caros de desarrollar,
y la demanda mundial de servicios de IA hace necesaria la construcción de más centros de datos para darles soporte.

 

Los grandes modelos lingüísticos requieren grandes inversiones

Los productos de IA más populares del momento, como ChatGPT de OpenAI,
se basan en grandes modelos lingüísticos, sistemas alimentados con ingentes cantidades de datos
para ofrecer las mejores respuestas posibles a las consultas de los usuarios.
Muchas de las principales empresas de IA apuestan por que el camino hacia una IA más avanzada,
y posiblemente sistemas capaces de superar a los humanos en muchas tareas,
pasa por hacer aún más grandes estos grandes modelos lingüísticos.
Esto requiere más datos, potencia de cálculo y periodos de entrenamiento más largos.
Dario Amodei, Consejero Delegado de Anthropic, un competidor de OpenAI,
declaró que el entrenamiento de los modelos de IA actuales cuesta alrededor de 100 millones de dólares,
y que los modelos futuros podrían costar 1.000 millones de dólares, y entre 5.000 y 10.000 millones de dólares para 2025 y 2026.

 

Costes de chip y computación: Grandes inversiones en tecnología avanzada

Una parte importante del coste está ligada a los chips, no a las CPU habituales,
sino a potentes GPU capaces de procesar grandes cantidades de datos a altas velocidades,
como el chip H100 de Nvidia, que se vende por unos 30.000 dólares.
Las grandes empresas tecnológicas necesitan muchos de estos chips; el consejero delegado de Meta,Mark Zuckerberg,
declaró que su empresa tiene previsto adquirir 350.000 chips H100 antes de finales de año para apoyar su investigación en IA.

 

 

Alquilar chips: Otra opción cara

Las empresas pueden evitar la compra de chips físicos alquilándolos, pero también resulta caro.
Alquilar los chips H100 de Nvidia cuesta unos 100 dólares por hora.
Nvidia desveló un nuevo diseño de procesador llamado Blackwell,
que es muy eficiente a la hora de manejar grandes modelos de lenguaje y se espera que tenga un precio similar al de la línea de chips Hopper,
que incluye el H100. Nvidia declaró que se necesitarían unas 2.000 GPU Blackwell para entrenar un modelo de IA con 1,8 billones de parámetros,
el tamaño estimado del ChatGPT-4 de OpenAI. En comparación, se necesitarían 8.000 GPU Hopper para realizar la misma tarea.

 

Conclusión

En última instancia, la industria tecnológica está empujando hacia la construcción de modelos de IA más grandes y avanzados,
lo que aumenta significativamente los costes. A pesar de los elevados gastos,
las empresas siguen invirtiendo fuertemente en el desarrollo de esta tecnología para conseguir posibles beneficios en el futuro.

 

Por qué es tan caro desarrollar inteligencia artificial?

 

Colaboración potencial entre Meta y Apple en inteligencia artificial

Colaboración potencial entre Meta  y  Apple en inteligencia artificial: Meta, la empresa matriz de Facebook,
está en conversaciones con Apple para explorar las posibilidades de integrar sus modelos de inteligencia artificial,
con el objetivo de mejorar las capacidades del sistema de IA de Apple.

 

Contenido

Conversaciones de colaboración

Ampliación de asociaciones

Reacciones y novedades

Lanzamiento de Apple Intelligence

Conclusión

 

 

 

Conversaciones de colaboración

Según informes del Wall Street Journal, Meta ha venido discutiendo con Apple
la integración de su modelo de IA generativa en el sistema de IA de Apple para el iPhone.
Apple, que ha desarrollado modelos de IA más pequeños, pretende aprovechar las colaboraciones para realizar tareas más complejas y precisas.

 

Ampliación de las asociaciones

Además de Meta, las empresas Anthropic y Perplexity también están
debatiendo con Apple la integración de sus tecnologías en el sistema Apple Intelligence.
Este movimiento indica el deseo de Apple de ampliar su colaboración con desarrolladores de IA para mejorar sus funciones tecnológicas.

 

Reacciones y novedades

Apple no respondió a las peticiones de Bloomberg para hacer comentarios fuera del horario laboral habitual,
y Meta se abstuvo de comentar las conversaciones.
Estos avances sugieren los primeros pasos hacia una cooperación que podría remodelar las capacidades tecnológicas de ambos gigantes.

 

 

 

 

Lanzamiento de Apple Intelligence

En un esfuerzo por reforzar su presencia en la inteligencia artificial,
Apple lanzó el servicio Apple Intelligence el 10 de junio durante la Conferencia Mundial de Desarrolladores.
Este nuevo servicio está diseñado para mejorar el resumen de textos,
crear imágenes originales y recuperar los datos más relevantes para los usuarios cuando los necesiten.

 

Conclusión

A medida que aumenta el interés por la inteligencia artificial,

las alianzas entre grandes empresas tecnológicas surgen como
un paso estratégico para mantenerse a la vanguardia de la innovación.
Las conversaciones entre Meta y Apple podrían abrir nuevos horizontes
para el desarrollo de tecnologías que cambien nuestra forma de interactuar con los dispositivos inteligentes.

 

 

Colaboración potencial entre Meta y Apple en inteligencia artificial

Apple lanza nuevas herramientas de IA y se asocia con OpenAI

Apple lanza nuevas herramientas de IA y se asocia con OpenAI: Apple anunció sus tan esperadas características de IA,
incluidas
las herramientas respaldadas por ChatGPT de OpenAI.
Estos anuncios se realizaron durante la conferencia anual de desarrolladores de la empresa,
donde Apple prometió ofrecer tecnología personalizada, segura y profundamente integrada en los programas de sus dispositivos.

 

Contenido

Reacción del Mercado

Actualizaciones del Sistema Operativo

Asociación con OpenAI

Seguridad de Datos

Sistemas Operativos

Gafas y AirPods

Presión sobre Tim Cook

 

 

 

 

Reacción del Mercado

La reacción del mercado al evento fue tibia,
ya que los precios de las acciones cayeron aproximadamente un 2% a las 2:52 PM, hora de Nueva York.

 

Actualizaciones del Sistema Operativo

En la conferencia, el Vicepresidente Senior Craig Federighi reveló nuevas versiones de los sistemas operativos
para iPhone, iPad y Mac. Anunció que iOS 18 permitirá a los usuarios personalizar y asegurar sus aplicaciones,
incluyendo una función para bloquear
apps. Las aplicaciones de correo electrónico y mensajería también recibieron nuevas características.

 

Asociación con OpenAI

La asociación con OpenAI permitirá a los clientes de Apple acceder a ChatGPT a través
del asistente digital Siri sin costo adicional.
Federighi confirmó que las nuevas características estarán disponibles para pruebas beta a finales de este año,
con algunas capacidades que llegarán en 2025.

 

Seguridad de Datos

Apple se centró en asegurar la seguridad de los datos de los clientes,
con Federighi anunciando un sistema de «Computación en la Nube Privada»
que ayuda a mantener segura la información del usuario cuando se envía a centros de datos.

 

 

Sistemas Operativos

Apple mostró versiones actualizadas de todos sus sistemas operativos,
con un enfoque en los detalles de IA que eran los más esperados por los inversores y usuarios.

 

Gafas y AirPods

Apple anunció «VisionOS 2», la última versión del sistema operativo para sus gafas Vision Pro.
El sistema permite a los usuarios convertir fotos normales en imágenes 3D y actualizar la interfaz con nuevos gestos.
La empresa también reveló planes para lanzar las gafas a nivel mundial.
Además, una nueva actualización para AirPods mejorará la claridad de la voz durante las llamadas telefónicas al reducir el ruido de fondo.

 

Presión sobre Tim Cook

Tim Cook, CEO de Apple, está bajo presión para demostrar que la empresa puede liderar nuevamente en innovación de IA,
especialmente con la caída de ingresos en cinco de los últimos seis trimestres.
Apple enfrenta una intensa competencia de empresas como Google, Microsoft y Meta Platforms.

 

Apple lanza nuevas herramientas de IA y se asocia con OpenAI

¿Qué es la inteligencia artificial y cómo funciona?

¿Qué es la inteligencia artificial y cómo funciona?: Seguro que últimamente has oído hablar de la inteligencia artificial y de empresas que se apresuran a utilizarla, pero ¿sabes qué es la inteligencia artificial, cómo funciona y con qué fines se utiliza? En este artículo, Evest responderá a todas estas preguntas y te proporcionará toda la información sobre la inteligencia artificial.

 

Tema
¿Qué es la inteligencia artificial?
¿Cómo funciona la inteligencia artificial?
¿Cuál es la importancia de la inteligencia artificial?
¿Cuáles son los beneficios de la inteligencia artificial?
Desventajas de la inteligencia artificial
La ética del uso de la inteligencia artificial
Resumen


¿Qué es la inteligencia artificial?

La inteligencia artificial es uno de los campos de la informática que simula las capacidades mentales de la mente humana
y el funcionamiento de la inteligencia humana, como el aprendizaje, el razonamiento, el reconocimiento de imágenes y otras capacidades humanas.
El objetivo de la inteligencia artificial es construir un sistema de autoaprendizaje,
entender palabras y recopilar datos e información para que la inteligencia artificial pueda aplicar
esta información para resolver problemas tal y como lo hace la mente humana.

 

¿Cómo funciona la inteligencia artificial?

La programación de Inteligencia Artificial se centra en 4 habilidades:

Aprendizaje: El aspecto del aprendizaje se centra en acceder a los datos,
encontrar el vínculo entre ellos y convertir estos datos en información.
Se proporcionan reglas, llamadas algoritmos, para completar una tarea específica, como identificar la forma humana en imágenes.

Habilidad de percepción: La habilidad de percepción depende de la elección del algoritmo correcto para lograr el resultado deseado.

Autocorrección: Esta habilidad se centra en corregir los algoritmos y sus leyes para encontrar métodos más precisos,
lo que dará lugar a mejores resultados la próxima vez que funcione el sistema.

Habilidad de innovación: Utilizar la tecnología para que los ordenadores puedan leer la información igual
que lo hace la mente humana, basándose en leyes, datos,
estadísticas y muchas otras técnicas para crear nuevas ideas para textos, imágenes y música.

 


¿Cuál es la importancia de la inteligencia artificial?

La importancia de la inteligencia artificial radica en su capacidad para moldear nuestras vidas, nuestra forma de trabajar y de jugar.
Las empresas han utilizado la IA para automatizar tareas humanas, como la atención al cliente,
la búsqueda de clientes potenciales, la detección de fraudes y la mejora de la calidad.
En muchos campos, la inteligencia artificial puede realizar tareas mejor que los humanos,
especialmente en tareas que incluyen leer y examinar documentos legales para escribir la información requerida correctamente y sin errores.
Las herramientas de inteligencia artificial realizan las tareas más rápido que los humanos y con menos errores.
Dependiendo de los grandes conjuntos de datos que la IA pueda ingerir,
ésta puede proporcionar a las empresas conocimientos sobre su negocio de los que no eran conscientes.

El desarrollo de las tecnologías de inteligencia artificial ha contribuido no solo a reforzar las competencias,
sino también a crear nuevas oportunidades de empleo en algunas empresas.
Antes de la inteligencia artificial, utilizar aplicaciones o programas informáticos para conectar pasajeros con taxis era imposible,
pero gracias a esta capacidad, Uber se ha convertido en una empresa de Fortune 500.

La inteligencia artificial se ha convertido en el centro de atención de la mayoría de las grandes y exitosas empresas, como Alphabet, Apple, Microsoft y Meta,
ya que estas compañías han utilizado técnicas de inteligencia artificial para desarrollar operaciones y competir con sus competidores.
Por ejemplo, el motor de búsqueda de Google se basa principalmente en la inteligencia artificial,
al igual que los coches autoconducidos de Imo, y Google Brain,
que inventó la red neuronal transformadora que sustenta los recientes avances en el procesamiento del lenguaje natural.

 

¿Cuáles son los beneficios de la inteligencia artificial?

 

Aquí están algunas de las ventajas de la inteligencia artificial.

Bueno en el trabajo orientado al detalle: No se puede decir que la IA sea mejor que los médicos a la hora de diagnosticar algunos tipos de cáncer,
como el de mama y el de piel, pero ha demostrado ser mejor.

Reducción del tiempo dedicado a tareas intensivas en datos: La IA se utiliza ampliamente en sectores con un uso intensivo de datos,
como la banca, los valores, la industria farmacéutica y los seguros, para reducir el tiempo que se tarda en analizar grandes conjuntos de datos.
Los servicios financieros, por ejemplo, utilizan habitualmente la inteligencia artificial para procesar solicitudes de préstamos y detectar fraudes.

Ahorra en mano de obra y aumento de la productividad: El uso de la automatización de almacenes,
que se espera que crezca durante la pandemia aumenta con la integración de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático.

Suministro de resultados coherentes: Las mejores herramientas de traducción basadas
en IA proporcionan un alto nivel de coherencia y la capacidad de llegar a los clientes en su lengua materna, incluso en las pequeñas empresas.

Personalización de los mensajes: La inteligencia artificial puede personalizar el contenido de los mensajes,
los anuncios y las recomendaciones de sitios web para clientes individuales, lo que aumenta la satisfacción de los clientes y de los clientes con la empresa.

Agentes Virtuales: El programa de inteligencia artificial ofrece servicio 24 horas al día, 7 días a la semana, sin necesidad de dormir ni tomarse un descanso.

 

Desventajas de la inteligencia artificial

Aquí están algunas desventajas de la inteligencia artificial.

Coste elevado

Requiere profundos conocimientos técnicos.

Número limitado de trabajadores cualificados para construir herramientas de IA.

Refleja datos de entrenamiento a escala.

No se puede generalizar de una tarea a otra.

Elimina puestos de trabajo humanos, lo que aumenta la tasa de desempleo

 

La ética del uso de la inteligencia artificial

Aunque las herramientas de IA ofrecen una serie de nuevas funcionalidades para las empresas,
su uso también plantea cuestiones éticas porque, para bien o para mal, un sistema de IA mejorará todo lo que usted conoce.

Esto puede ser un problema porque los algoritmos de aprendizaje automático,
que impulsan muchas de las herramientas de IA más avanzadas, son tan inteligentes como los datos que se les proporcionan en el entrenamiento.
Dado que un humano selecciona los datos utilizados para entrenar un programa de IA,
el potencial de sesgo del aprendizaje automático es inherente y debe vigilarse de cerca.

Cualquiera que desee utilizar el aprendizaje automático como parte de los sistemas
de producción del mundo real debe tener en cuenta la ética en los procesos de formación de IA y esforzarse por evitar sesgos.
Esto es especialmente cierto cuando se utilizan algoritmos de IA que son inherentemente inexplicables
en aplicaciones de aprendizaje profundo y redes generativas adversarias (GAN).

La explicabilidad es un obstáculo potencial para el uso de la IA en industrias que operan bajo estrictos requisitos de cumplimiento normativo.
Por ejemplo, las instituciones financieras de Estados Unidos operan bajo regulaciones que les obligan a explicar sus decisiones de emisión de créditos.
Sin embargo, cuando la decisión de denegar una acreditación se toma mediante programación de IA,
puede ser difícil explicar cómo se llegó a la decisión porque las herramientas de IA utilizadas para tomar tales decisiones funcionan extrayendo correlaciones precisas entre miles de variables. Cuando el proceso de toma de decisiones no puede explicarse, el software puede denominarse IA de caja negra.

 

Resumen

En resumen, los retos éticos a los que se enfrenta la IA incluyen:
Sesgo debido a algoritmos incorrectamente entrenados y sesgo humano.
Uso indebido debido a falsificaciones profundas y phishing.
Preocupaciones legales, incluyendo problemas de difamación y derechos de autor utilizando IA.
Puestos de trabajo eliminados debido a las crecientes capacidades de la inteligencia artificial.
Preocupación por la privacidad de los datos, especialmente en los ámbitos bancario, sanitario y jurídico.

 

¿Qué es la inteligencia artificial y cómo funciona?

¿Qué es Google Gemini?

¿Qué es Google Gemini? :Google acaba de lanzar Google Gemini, un nuevo modelo de inteligencia artificial para competir con ChatGBT.
Es un gran paso hacia una nueva era.

Google Gemini es la última versión de Grandes Modelos del Lenguaje (LLM), recientemente lanzada para uso público tras ser anunciada el pasado mes de junio.
Se espera que este paso afecte a todos los productos de Google.


Temas

¿Qué es Google Gemini?
Capacidades de la IA Gemini
La atención de Google en la programación
¿Cómo utilizar Google Gemini en Bard?
Limitaciones de Gemini Pro en Bard.

 

 

¿Qué es Google Gemini


La IA Gemini es el LLM (últimos grandes modelos de lenguaje ), diseñado para ser más potente y capaz.
La IA Gemini está diseñada para multimedia que resuena sin problemas a través de texto, imágenes, vídeo, audio y código.

Gemini es el primer modelo que supera a los expertos humanos en MMLU (Comprensión Masiva de Lenguajes Multitarea).
Teniendo en cuenta que ésta es una de las formas más utilizadas para poner a prueba los conocimientos
y la capacidad de resolución de problemas de los modelos de IA, esto dice mucho de las capacidades de Gemini.

 

Capacidades de la IA Gemini

  • Visión por ordenador (detección de objetos, comprensión de escenas y detección de anomalías).
  • Ciencias geoespaciales (integración de datos de múltiples fuentes, planificación, inteligencia y supervisión continua).
  • Salud humana (atención sanitaria personalizada, integración de biosensores, medicina preventiva).
  • Tecnologías integradas (transferencia de conocimientos de dominio, fusión de datos, mejora de la toma de decisiones, MBA).

La atención de Google en la programación

Google se centra específicamente en la programación como aplicación destacada para Gemini con AlphaCode 2,
su nuevo sistema de generación de código, que parece rendir mejor que el 85% de los participantes en competiciones de programación,
lo que representa una mejora del 50% respecto al AlphaCode original. 

No solo eso, según Sundar Pichai (CEO de Google), los usuarios notarán mejoras en prácticamente cualquier cosa con la que Gemini interactúe.
Gemini se entrena en las unidades de procesamiento tensorial (TPU) de Google,
son más rápidas y baratas de ejecutar que el anterior PaLM de Google, lo que hace que el modelo sea mucho más eficiente.

Google también lanzará TPU v5p, una versión más reciente del sistema TPU,
diseñada específicamente para centros de datos que necesitan entrenar y ejecutar modelos a gran escala.

Gemini está disponible en tres variantes -Nano, Pro y Ultra- para satisfacer las diversas necesidades de los usuarios.
El Nano está diseñado para tareas rápidas en el dispositivo, mientras que el Pro es una versión versátil que actúa como nivel medio.
El Ultra es la versión más potente de las tres y estará disponible el año que viene, mientras se somete a los controles de seguridad.

Uno puede disfrutar del Gemini Nano en el Pixel 8 Pro.
Se han introducido funciones mejoradas como el resumen en la app Grabadora y la respuesta inteligente en Gboard,
que se implementaron inicialmente en WhatsApp.

Las capacidades avanzadas basadas en texto de Gemini Pro se pueden experimentar de forma gratis dentro de Google Bard.

 

 

¿Cómo utilizar Google Gemini en Bard?

  • Visita el sitio web Bard
  • Inicia sesión con tu cuenta personal de Google
  • Una vez iniciada la sesión, puedes disfrutar de las funciones avanzadas de Gemini Pro dentro del software de chat Bard
    preguntando o diciendo cualquier cosa al Bard.

Bard parecía una ocurrencia tardía y no estaba a la altura de las capacidades de ChatGPT de OpenAI.
Pero esto cambió con el lanzamiento de Gemini, que es más avanzado y sofisticado.

Actualmente, Bard sólo utiliza una pequeña parte de las capacidades de Gemini.
La funcionalidad multimedia que acepta y crea imágenes, audio y vídeo se lanzará el año que viene con la última versión de Bard, llamada Bard Advanced.
Utilizará el Gemini Ultra, que es la versión más potente y capaz del Gemini.

Además de la experiencia de chatbot multimedia, Gemini Ultra también será compatible con más de un idioma,
mientras que Gemini Pro sólo es compatible con el inglés.

 

Limitaciones de Gemini Pro en Bard.

  • Las interacciones solo en inglés dificultan la accesibilidad a escala global.
  • La integración de Gemini Pro en Bard es limitada.
  • Limitaciones geográficas, ya que la integración aún no se ha introducido en la Unión Europea.
  • Solo se puede acceder a la versión de texto de Gemini Pro dentro de Bard.

Hay que señalar que Google Gemini está aún en sus primeras fases.
Es posible que todos los que esperan interacciones multimedia tengan que esperar
un poco más para obtener un conjunto más diverso de funciones.
Google está mejorando y ampliando sus capacidades y accesibilidad.
Sin embargo, son los usuarios cotidianos que buscan información e ideas, y escriben el código,
quienes determinarán en última instancia las verdaderas capacidades de Jimny.

 

¿Qué es Google Gemini?