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NVIDIA y la IA híbrida: lo mejor de dos mundos
Aunque la inteligencia artificial en el cliente está en boga, NVIDIA pone el foco de su edición más reciente de la serie AI Decoded en la IA híbrida, un paradigma que aún no es conocido por la mayoría pero que, en realidad, apunta a ser con diferencia la mejor de las soluciones para muchos de los casos y necesidades en los que recurrimos a la inteligencia artificial.
Para comprender en qué consiste exactamente la IA híbrida debemos partir de una base importante, y es que estamos hablando del uso de modelos generativos en todo su alcance, que como ya sabes es muy amplio, y que además es el que apunta a llegar, de manera más masiva, a las soluciones que pretenden trasladar las tareas de cómputo al entorno local, algo que ya llevamos meses viendo y que, con total seguridad, se intensificará aún más a corto y medio plazo.
Así, los dos paradigmas más presentes en la actualidad son los siguientes:
- IA en la nube: todas las tareas de cómputo se realizan en la nube, empleando servidores de alto rendimiento y especializados en este tipo de tareas. Proporciona una capacidad de cómputo infinitamente mayor que la que puede ofrecer un sistema local.
- IA en local: todas las tareas de cómputo se realizan en el propio sistema. Proporciona una mayor privacidad y, para tareas ligeras, puede mejorar sustancialmente la latencia con respecto a un servicio en la nube.
Así, llegados a este punto, es probable que ya hayas supuesto en que consiste la IA híbrida.
Efectivamente, al hablar de IA híbrida nos referimos a un enfoque que propone combinar ambos paradigmas, sacando así partido tanto del hardware especializado con el que podemos contar a nivel local, como de la capacidad de proceso y la escalabilidad que nos ofrecen las plataformas de IA en la nube. Y es que, como ya he mencionado anteriormente, ambas tienen sus ventajas e inconvenientes, por lo que nos encontramos frente a un modelo que propone aprovechar los primeros y soslayar los segundos.
NVIDIA puede (y en realidad ya lo hace) poner el foco en la IA híbrida, dado que desde hace años es el principal proveedor de componentes especializados en IA, ya sea para el mercado doméstico con sus adaptadores gráficos RTX, o para el profesional con soluciones específicas para estaciones de trabajo y entornos similares. Y este rol no hará sino incrementarse en el futuro, pues la compañía ya lleva tiempo trabajando en el concepto IA PC Premium, que próximamente apunta a reforzarse con su propio SoC.
Ahora bien, puede parecer que hablamos del futuro pero, en realidad, en el presente ya podemos encontrar desarrollos de NVIDIA que se basan en la IA híbrida, y además para campos muy variados. Estos son algunos de ellos:
- Generative AI by iStock: fruto de la colaboración entre NVIDIA y la plataforma iStock, esta solución nos permite idear y prototipar obras artísticas en la nube y, posteriormente, editarlas y completarlas de manera local usando herramientas aceleradas por hardware RTX.
- NVIDIA ACE: esta tecnología, de la que ya te hemos hablado anteriormente, permite que las interacciones en juegos con los NPCs (non playable characters) se adecúen al contexto y sean, por lo tanto, más naturales y creíbles. Al emplear un modelo de IA híbrida, combina el procesamiento local para una latencia mínima con el procesamiento en la nube para tareas más complejas.
- NVIDIA AI Workbench: aunque emplear un LLM optimizado en local es cada vez más factible, crear, probar y personalizar un modelo es un proceso tremendamente exigente en capacidad de cómputo, haciéndolo inasumible en muchos casos a nivel local. Este entorno de trabajo de NVIDIA ofrece la posibilidad de mover los proyectos entre local y la nube según las necesidades de rendimiento y recursos de cada momento.
La inteligencia artificial generativa es, a día de hoy, un agente transformador de primer orden, pero circunscribir su uso solo a una escala (local o en la nube) plantea una importante limitación que, como hemos podido ver, desaparece por completo al adoptar un enfoque de IA híbrida, una solución que, sin duda, veremos proliferar a corto y medio plazo.
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