Google ha realizado un avance significativo en la investigación de Inteligencia Artificial que podría alterar fundamentalmente la carrera global por el dominio de la IA en la próxima década. Este desarrollo, aunque envuelto en hermetismo, promete acelerar la eficiencia y el entrenamiento de los modelos de lenguaje a una escala nunca antes vista (Fuente Gizmodo).
Desde The Information, se centra en un desarrollo de hardware y software interno de Google que podría darle una ventaja decisiva sobre rivales como OpenAI y Microsoft. La clave no reside en un nuevo modelo de lenguaje, sino en la infraestructura sobre la que se construyen.
Se trata de un avance en el diseño y el funcionamiento de las TPU (Tensor Processing Units), los chips personalizados de Google que alimentan sus modelos de IA. La compañía habría logrado optimizar radicalmente la forma en que estas TPU se comunican entre sí y son programadas, lo que se traduce en:
- Aceleración del Entrenamiento: Los modelos de IA pueden entrenarse mucho más rápido, acortando el tiempo necesario para llevar la investigación de la vanguardia al producto final.
- Eficiencia de Escala: El sistema permite escalar la potencia de cálculo de manera más eficiente y económica que la infraestructura basada en GPUs (como las de Nvidia) que utilizan la mayoría de sus competidores.
Este avance estratégico refuerza el ecosistema cerrado de Google (hardware, software y modelos) y minimiza la dependencia de hardware de terceros. En la práctica, Google podría desarrollar y lanzar modelos de IA de próxima generación (incluyendo las futuras versiones de Gemini) a una velocidad que sus competidores no podrían igualar, reconfigurando quién liderará la década de la Inteligencia Artificial.
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