Los dispositivos con IA local mejoran la privacidad y no dependen de la conectividad, pero requieren más recursos. La IA en la nube externaliza la potencia, implicando un costo continuo. Empresas como Google y Apple apuestan por modelos combinados, aprovechando las ventajas de ambos enfoques.
La vía local aumenta la privacidad y no depende de la conectividad, pero dispara los recursos necesarios
La vía online externaliza la potencia, pero supone un gasto continuo que alguien tiene que pagar
Google o Apple están apostando por modelos combinados. Tienen incentivos para ello
El 2023 marcó la popularización de la IA generativa tras el debut de ChatGPT en 2022. Este año, las grandes tecnológicas consolidan sus estrategias: potenciar dispositivos con IA local y ofrecer servicios en la nube. La IA local mejora la privacidad y reduce la dependencia de la conectividad, mientras que la nube externaliza la potencia, generando costos continuos. Google y Apple optan por modelos combinados, mejorando dispositivos y servicios. Google lanzó Gemini Nano para tareas básicas en smartphones, y Apple sigue un enfoque similar para ahorrar costes. En la nube, Google, OpenAI y Meta externalizan tareas complejas, y Microsoft utiliza Azure para potenciar sus productos tradicionales.
En 2023, la IA generativa se popularizó con ChatGPT. Este año, las tecnológicas consolidan estrategias: IA local o servicios en la nube. La IA local aumenta la privacidad y reduce la dependencia de la conectividad, mientras la nube externaliza la potencia y genera costos continuos. Google y Apple combinan ambos enfoques. Google presentó Gemini Nano para smartphones y Apple opta por modelos locales para ahorrar costes. En la nube, Google, OpenAI y Meta externalizan tareas complejas, y Microsoft usa Azure para potenciar productos tradicionales. IA local y en la nube ofrecen ventajas y desafíos distintos.
El 2023 fue el año de la masificación de la IA generativa tras el debut de ChatGPT a finales de 2022. Este año, las tecnológicas están consolidando sus apuestas iniciales en torno a ella, con dos estrategias básicas: potenciar los dispositivos con IA local y ofrecer servicios en la nube. La IA generativa en local aumenta la privacidad y reduce la dependencia de una buena conectividad para el usuario, y para el fabricante, reduce su factura de infraestructura. Por otro lado, la IA en la nube hace que las consultas salgan del dispositivo, dependen de la conexión a Internet y supone un ancho de banda que el proveedor tiene que pagar.
Google anunció hace unos meses Gemini Nano, su modelo pensado para tareas básicas capaces de ejecutarse en un smartphone, mejorando la experiencia del usuario sin depender de la conectividad ni añadir costes para la nube de Google. Apple también ha dejado señales de un enfoque local capaz de realizar tareas básicas sin necesidad de Internet, evitando cargar sus servidores. Aunque hay modelos disponibles para ejecutarse en local, requieren conocimientos técnicos para su instalación y configuración, y un hardware adecuado.
En la nube, la capacidad para realizar tareas complejas es mayor, permitiendo que cualquier dispositivo, incluso un smartphone antiguo, pueda lograr grandes resultados rápidamente. Google mantiene las grandes novedades de Gemini en sus versiones Pro y Ultra, que procesan en sus servidores. Además, Google tiene un incentivo para la nube: vender suscripciones a Gemini Advanced. Apple, aunque utiliza métodos locales para ahorrar costes, también prepara servidores propios y alianzas con terceros.
OpenAI y Anthropic dependen completamente de la nube, ya que no tienen dispositivos propios para procesar en local, incentivando suscripciones a ChatGPT Plus y planes corporativos. Meta, con su enfoque en integrar IA en sus aplicaciones, ejecuta Meta AI en la nube, aunque Llama 3 puede funcionar en local. Microsoft utiliza su infraestructura en la nube, Azure, para revitalizar productos tradicionales como Windows, Office, Edge y Bing, alejándolos de su competencia.
Noticia elaborada a partir del artículo original publicado en Xataka
