En el episodio de hoy seguimos desgranando el estado de la IA en 2024, con un enfoque en la industria, la política y las regulaciones. ¿Listos para más sorpresas?
Pues sí, seguimos con nuestro repaso del estado de la Inteligencia Artificial en 2024, y esta vez nos centramos en lo que está pasando en la industria y en la política.
Porque este año, los gobiernos y las grandes empresas han estado a tope con la regulación, la innovación y, bueno, también con alguna que otra controversia.
Acomódate porque hay mucho que contar. Vamos al lío.
Si hay un nombre que debes recordar este año es NVIDIA.
Se ha coronado como la tercera empresa americana en alcanzar un valor de mercado de 3 billones de dólares (sí, billones europeos). Y su dominio en el mercado de las GPUs sigue imparable.
Por cierto, si no sabes qué pedir por Reyes, el GB200 cuesta "solo" 60.000 dólares. Vamos, una ganga...
Mientras tanto, AMD e Intel están intentando ganar terreno, pero, de momento, NVIDIA sigue siendo la reina.
Si no tienes claro por qué NVIDIA tiene una posición tan fuerte y por qué las GPUs son tan importantes para la Inteligencia Artificial, puedes escuchar este episodio del podcast.
No todo es color de rosa. Algunos analistas no están tan convencidos de que NVIDIA pueda mantener su valor actual.
¿El problema?
Muchas empresas aún no están generando ingresos sólidos a partir de la IA. Aun así, el mercado sigue confiando en que la compañía será aún más valiosa en el futuro.
Ya veremos si tienen razón.
Aquí viene lo interesante: aunque NVIDIA lidera, las grandes tecnológicas no quieren depender tanto de ellos.
Así que están desarrollando su propio hardware:
¿A dónde llevará esto? Es un tema para seguir de cerca.
¿Te acuerdas de las restricciones que impuso Estados Unidos el año pasado para evitar que China acceda a GPUs potentes?
Bueno, este año esas restricciones han seguido dando de qué hablar.
NVIDIA respondió creando el H20, una GPU adaptada a las restricciones, que resulta ser un 20% más rápida que modelos anteriores en tareas de inferencia.
Pero aquí viene lo curioso: los laboratorios chinos han encontrado formas de seguir innovando.
Desde alquilar GPUs en el extranjero hasta usar intermediarios para adquirir hardware, su capacidad para adaptarse ha sido impresionante.
A pesar de las restricciones, los laboratorios chinos como DeepSeek y Alibaba han logrado destacar.
Han desarrollado modelos eficientes y han compartido muchos de ellos como open source.
Entre sus logros, los modelos Qwen-2 de Alibaba son un ejemplo de capacidades avanzadas en visión artificial, capaces de realizar desde reconocimiento de caracteres hasta análisis de obras de arte.
La regulación de la IA ha sido uno de los grandes temas de este año. Dependiendo de dónde estés, la cosa cambia bastante:
No te voy a mentir.
Entrenar modelos grandes no es nada sostenible.
Los centros de datos consumen cantidades gigantescas de energía, y empresas como Google y Microsoft están emitiendo cada vez más gases de efecto invernadero:
El proyecto Stargate, de Microsoft y OpenAI, necesitará hasta 5 GW de electricidad, casi lo mismo que genera la presa más grande de EE. UU.
En algunos países como Irlanda y Alemania ya están restringiendo la construcción de centros de datos por problemas energéticos.
El panorama de la Inteligencia Artificial en 2024 es tan fascinante como complejo. Por un lado, hay avances increíbles en hardware, regulación e innovación, pero, por otro, no podemos ignorar los retos energéticos y éticos que esto implica.
Desde el dominio de NVIDIA hasta las tensiones políticas y el impacto ambiental, está claro que esta tecnología está redefiniendo todos los niveles: social, económico, político y ambiental.
¿Estamos preparados para asumirlo? ¿Qué opinas tú? Dejámelo en los comentarios, ¡me encantaría saber tu opinión!
Espero que te guste el episodio.
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Muchas gracias por estar ahí y te espero en el próximo episodio de Un Podcast Ninja sobre Big Data.