Estamos entrando en la era de la IA generativa. En un gran avance, la IA generativa utilizará redes neuronales para permitir nuevas experiencias y casos de uso, pero no se puede hacer de manera eficiente solo en la nube. La IA en los dispositivos cambiará la industria de las PCs al crear una nueva clase de equipos computacionales con IA potentes y eficientes, donde tu dispositivo se convierte en un verdadero asistente inteligente, más intuitivo y perfectamente integrado en tu vida. Las empresas que prosperen en el nuevo futuro de las PCs serán las que miren hacia un mundo de experiencias integradas y personalizadas habilitadas por la IA.
Cuando nos fijamos en las conversaciones dominantes sobre la IA generativa actual, estas se centran en el uso de la nube para ejecutar, entrenar y luego inferir modelos. Pero no es necesario que todo vaya a la nube. La adopción sin precedentes de experiencias generativas basadas en IA genera demandas masivas de procesamiento informático. Esto hace que sea esencial adoptar un enfoque que adopte lo mejor de la nube y del dispositivo. Se trata de IA híbrida, en la que las cargas de trabajo se distribuyen y coordinan entre dispositivos en la nube y en el borde para ofrecer experiencias más potentes, eficientes y altamente optimizadas.
Las aplicaciones que ejecutan IA de forma generalizada y continua en el dispositivo aprenden sobre ti para anticipar y responder a tus necesidades, brindando inmediatez y confiabilidad sin demoras debido a limitaciones de capacidad. Utilizará el contexto y el contenido disponible en el dispositivo para personalizar interacciones, indicaciones y respuestas. Y como las consultas no tienen que salir del dispositivo, ayuda a proteger esa información personal y mejorar la privacidad.
Con la inteligencia del dispositivo, los usuarios pueden simplemente conversar de forma natural y conversacional con un asistente de IA. En lugar de ir al botón de inicio para navegar de una aplicación a otra, irás a tu asistente de IA, que gestionará la interacción con el dispositivo de forma mucho más eficiente. Por ejemplo, si deseas reservar un vuelo, simplemente puedes pedirle esa información al asistente. Aún más importante, si tu asistente de inteligencia artificial ve que haces una reserva de avión, puedes brindarle información del hotel incluso antes de que la solicites.
La ejecución eficiente de modelos de IA en dispositivos requiere computación heterogénea. Además de la CPU y la GPU, la NPU es ahora el tercer núcleo de procesamiento clave para la IA en el dispositivo y para medir el rendimiento de una PC. Un motor de IA en el dispositivo descarga tareas de la CPU y la GPU para acelerar el rendimiento y la eficiencia de la batería. Esto permite el procesamiento necesario para ejecutar aplicaciones de IA exigentes de forma ubicua y con un uso sostenido en diseños ultraportátiles con muy bajo consumo.
El tamaño de esta oportunidad es enorme. De hecho, el 94% de los líderes empresariales afirman que la IA es fundamental para el éxito en los próximos cinco años[1]. Entre los responsables de la toma de decisiones de TI, la IA es el factor que más influye en su decisión de compra[2]. Una nueva investigación dice que casi la mitad de los tomadores de decisiones de TI ya están listos para cambiar de marca de PC en función del rendimiento de la IA[3].
Estamos en la cúspide de un emocionante cambio generacional en las PCs. Ahora entendemos la importancia de integrar la IA tanto en hardware como en software, lo que abre puertas a interesantes oportunidades y nuevas vías de innovación. Esta nueva era de cómo interactuamos con nuestras PC con IA ya está comenzando a llegar al mercado.
–Akash Palkhiwala, Chief Financial Officer, Qualcomm Incorporated.
[1] Deloitte Estado de la IA en la empresa, quinta edición, octubre de 2022
[2] Encuesta PCD comercial de EE. UU. de IDC 2023, agosto de 2023
[3] Encuesta PCD comercial de EE. UU. de IDC 2023, agosto de 2023
