La carrera de la AI ya tiene un ganador

Durante muchos años, desde la época del famoso Watson de IBM, un sistema de inteligencia artificial capaz de responder a preguntas formuladas en lenguaje natural, hemos hablado de inteligencia artificial. Pero recientemente, con un gran despegue que hemos observado en los últimos meses, parece que estamos al borde de una gran revolución.

La inteligencia artificial es una tecnología que las grandes compañías han venido desarrollando en sus laboratorios de investigación hace algunos años. Esta se disparó en el conocimiento de todos cuando una empresa llamada Open AI lanzó su modelo GPT.

GPT, o "Generative Pretrained Transformer", nació en OpenAI, una organización de investigación en inteligencia artificial con base en San Francisco. Este modelo de lenguaje natural se entrenó en una variedad de fuentes de internet y ha demostrado ser capaz de generar texto coherente y relevante en respuesta a un rango de entradas.

De hecho, GPT se basa en la teoría de los "transformadores", introducida por Google en 2017. Los transformadores son un tipo de modelo de aprendizaje automático que utilizan mecanismos de atención para mejorar la eficiencia en la comprensión del lenguaje natural. Aunque Google inicialmente dejó de lado este enfoque, OpenAI lo retomó y lo utilizó como base para desarrollar GPT.

Imagina que estás leyendo un libro muy complicado. Hay muchas palabras difíciles que no entiendes. Ahora, imagina que tienes un amigo super inteligente que ya sabe y entiende todas las palabras difíciles. Ese amigo es como un "transformador". Te ayuda a entender todas las palabras difíciles y te las explica de una forma sencilla. En el mundo de las computadoras, un "transformador" hace eso mismo: ayuda a la computadora a entender las palabras y las frases complicadas y las convierte en algo más sencillo para que la computadora pueda entender y responder.

Pero este emocionante relato no es sobre quién cruzó la línea de meta primero, sino sobre quién está liderando el maratón. En este caso, Open AI está marcando el ritmo en su carril, mientras que Apple todavía está decidiendo a quién pasarle el testigo en esta carrera de inteligencia artificial.

Para entender qué tiene que ver una tarjeta gráfica con la IA, debemos definir qué es una tarjeta gráfica, qué es un procesador y por qué es mejor para la IA usar tarjetas gráficas?

Una tarjeta gráfica, también conocida como GPU, es una pieza de hardware que se utiliza para renderizar imágenes en el monitor de un ordenador. Sin embargo, su arquitectura paralela la hace especialmente eficaz para realizar operaciones matemáticas intensivas, lo que es esencial en el aprendizaje automático, una rama clave de la IA. En contraste, un procesador o CPU, aunque potente, no puede manejar tantas operaciones simultáneamente como una GPU, lo que hace que las GPUs sean más adecuadas para la IA.

¿No entendiste cierto?

Imagina que una tarjeta gráfica, o GPU, es como un equipo de pintores muy rápidos que pueden pintar muchas partes de un gran mural al mismo tiempo. Esto es similar a cómo una GPU puede hacer muchos cálculos matemáticos a la vez, lo que es importante para entender y aprender cosas nuevas, algo que las computadoras de inteligencia artificial necesitan hacer. 😊

Por otro lado, un procesador, o CPU, es como un pintor muy rápido pero que solo puede pintar una parte del mural a la vez. Aunque es muy bueno pintando, no puede hacerlo tan rápido como el equipo de pintores cuando se trata de pintar un mural entero. Esto es parecido a cómo una CPU, aunque es muy potente, no puede hacer tantos cálculos a la vez como una GPU. Por eso, para las tareas de inteligencia artificial, las GPUs son generalmente más útiles que las CPUs. 😎

En la industria, se puede observar que todos los actores de la Inteligencia Artificial están adquiriendo equipos de Nvidia para procesar sus proyectos de AI. Según los convenios establecidos, parece que Nvidia tiene acuerdos con todos estos actores: