Los precios y costes de la implementación de la Inteligencia Artificial podría hacer crecer nuevos modelos operativos y de negocio

Hace poco, Google anunciaba que iba a reducir el precio de su modelo Gemini 1.5 Flash AI en más de un 70%. La reducción de precios de la compañía es la última de una serie constante de recortes de OpenAI, Amazon, Anthropic, Hugging Face y otros proveedores de servicios o computación de IA.

 

 

Aunque los modelos más potentes siguen siendo caros, los modelos de nivel medio menos costosos tienen capacidades mejoradas en todos los ámbitos. Por ejemplo, 1.5 Flash ahora puede manejar aplicaciones de inteligencia artificial en más de 100 idiomas, y Google ha ampliado constantemente el tamaño de las consultas que aceptará 1.5 Flash. Al mismo tiempo, los desarrolladores ingeniosos continúan creando nuevas formas de entrenar e inferir modelos de IA, todo ello utilizando menos potencia de cálculo y datos sin disminuir la calidad. A veces, incluso pueden, mejorar las capacidades de la IA. La cuantificación y la poda son dos técnicas más nuevas que permiten a los desarrolladores entrenar y ejecutar aplicaciones de IA de manera más eficiente, por ejemplo.

 

Una serie de modelos de IA más pequeños, como el Phi3.5 de código abierto de Microsoft, cuestan poco para modificarlos y ejecutarlos y han logrado grandes avances. Muchos expertos en IA creen que estos modelos más pequeños serán responsables de manejar la mayoría de las tareas de las aplicaciones. Este es el concepto detrás de Apple Intelligence, que utiliza modelos pequeños que se ejecutan directamente en el teléfono para manejar la mayoría de las aplicaciones de inteligencia artificial. Meta está subsidiando efectivamente toda la IA con sus modelos Llama de código abierto que rivalizan con los modelos más grandes y sofisticados que están lanzando Google y OpenAI, y tienen el inmejorable precio cero. Estos modelos gratuitos y de código abierto reducen los temores sobre el alto costo de entrenar grandes modelos fundamentales, lo que crearía un club exclusivo de titulares de IA. También estamos viendo la llegada de los llamados enrutadores de IA, que pueden analizar una solicitud y enrutarla al modelo más rentable, ahorrando en rendimiento.

 

¿El resultado de todo esto?

En 2022, el mundo tecnológico estaba preocupado por la “pobreza de las GPU”, donde un puñado de gigantes tecnológicos dominaban las aplicaciones y el desarrollo de la IA con mucho dinero y una experiencia costosa. Dos años después, los temores sobre una IA excesivamente costosa, impulsada por los altos costos de la GPU, parecen fuera de lugar. Algunas de las personas más inteligentes de la industria, como el director ejecutivo de Abacus AI, Bindu Reddy, dicen que la IA se está volviendo barata tan rápido que pronto será casi gratuita. El director ejecutivo de Perplexity, Aravind Srinivas, observa que los costos de la IA se han reducido 100 veces en sólo dos años. Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, ha declarado que considera que la IA se encamina a ser “demasiado barata para medirla”.

 

Hoy en día, podemos vislumbrar un futuro en el que ejecutar aplicaciones básicas de IA sea increíblemente barato y posiblemente incluso líder en pérdidas para otras necesidades de aplicaciones. Esto abre posibilidades tentadoras para nuevas formas de hacer negocios y nuevos modelos de negocios.

 

Más información en https://www.kyndryl.com

Autor original: Ismail Amla, Vicepresidente Senior de Kyndryl

 

---

Volver al listado