Edge AI: Por qué AMD es la mejor opción de valor para 2026

La inteligencia artificial (IA) es uno de los principales disruptores tecnológicos de esta década, impulsando cambios fundamentales en various industrias y en la sociedad en general.

Los datos muestran que aproximadamente una de cada seis personas en todo el mundo están utilizando herramientas de IA generativa. Además, el 90% de los trabajadores de tecnología ya están utilizando IA en sus trabajos. A pesar de esta adopción, la industria de la IA aún se espera que crezca aproximadamente 9 veces para 2033.

Con esta masiva adopción viene el aumento de los costos de cómputo, los desafíos de latencia, y las crecientes preocupaciones sobre la seguridad, el consumo de energía y la escalabilidad. Las empresas ahora se dan cuenta de que enviar constantemente datos a servidores remotos para la inferencia de IA, es decir, la computación en la nube o la IA en la nube, es costoso, lento y conlleva riesgos para la privacidad.

En la IA en la nube, las empresas aprovechan los vastos recursos de plataformas como AWS, Azure y Google Cloud para ofrecer servicios de IA. Esto permite a los usuarios acceder a modelos de IA a pedido a través de Internet sin necesidad de construir su propia infraestructura.

La base de la IA en la nube son los hiperscalers, centros de datos de IA masivos que proporcionan escalabilidad extrema para manejar cargas de trabajo mucho más allá de las capacidades tradicionales en las instalaciones. Con sus vastas matrices de servidores horizontales, brindan a las empresas los recursos para acceder, construir, entrenar, implementar y mantener aplicaciones de IA de manera eficiente.

Esta combinación de computación en la nube y IA ofrece los beneficios de la eficiencia de costo, la escalabilidad y la capacidad de aprovechar modelos compartidos. Pero al mismo tiempo, tiene desventajas significativas, incluyendo altos costos recurrentes debido a los recursos computacionales, el almacenamiento, la transferencia de datos y la experiencia especializada necesaria para su uso continuo.

Otros problemas que enfrenta la IA en la nube incluyen la latencia, los riesgos de seguridad, la privacidad de los datos, la dependencia de Internet, el control limitado y el bloqueo de proveedores.

Con la nube demostrando ser costosa y desafiante para aplicaciones de consumidor, portátiles, sistemas industriales y casos de uso en tiempo real, las empresas están cambiando hacia la “IA en el borde”. Realizar la inferencia local en el dispositivo en lugar de confiar en GPUs de nube costosas está redefiniendo cómo se despliega la IA más allá de los centros de datos.

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