De los chips de Google a los robots humanoides: la carrera de la IA entra ahora en la era de un “cerebro más barato y eficiente”

Dos grandes acontecimientos en la industria tecnológica actual parecen proceder de mundos diferentes.
En Silicon Valley, Google y Marvell están ampliando su colaboración para desarrollar chips de IA personalizados. Mientras tanto, en China, el fundador de Unitree, Wang Xingxing, advirtió que los robots humanoides todavía tienen una eficiencia relativamente baja, aunque su uso podría expandirse ampliamente cuando la tecnología alcance un mayor nivel de madurez.
En realidad, ambas historias tienen un hilo conductor:
El futuro de la IA no estará determinado únicamente por la inteligencia. Estará determinado por la eficiencia.
Google ya no quiere depender de un solo camino
La alianza entre Google y Marvell demuestra la creciente importancia de la estrategia de silicio personalizado en la carrera de la IA.
Marvell otorgó a Google warrants para comprar hasta aproximadamente 58,97 millones de acciones, con un valor potencial de unos US$12,2 mil millones. El acuerdo está relacionado con la colaboración tecnológica para chips de IA personalizados y, si se cumplen determinados objetivos de adquisición, podría generar ingresos acumulados de hasta US$120 mil millones para Marvell hasta el año fiscal 2033.
Sin embargo, el núcleo de este acuerdo no es solo la inversión de US$12,18 mil millones.
Google está intentando ampliar su control sobre toda la cadena de computación de IA, desde los aceleradores y las redes hasta las tecnologías de memoria y almacenamiento.
Mientras la IA necesite más capacidad de computación, las empresas tecnológicas afrontan un problema sencillo: las GPU y la infraestructura de IA son muy caras.
Por eso, los chips personalizados son cada vez más estratégicos.
El objetivo no es solo hacer que la IA sea más rápida.
El objetivo es hacer que cada unidad de inteligencia sea más barata de ejecutar.
El acuerdo también se considera una diversificación de proveedores, no un reemplazo total de socios como Broadcom. El mercado reaccionó rápidamente: las acciones de Marvell se dispararon tras el anuncio, mientras que Broadcom sufrió cierta presión porque los inversores consideraron que la competencia por la cadena de suministro de chips de IA se estaba intensificando.
Wang Xingxing revela un problema más difícil: la IA debe aprender a vivir en el mundo real
Si los centros de datos afrontan el problema del coste de computación, los robots humanoides afrontan un problema mucho más complejo.
El mundo real no es como un centro de datos.
Los robots deben comprender un entorno cambiante, mantener el equilibrio, reconocer objetos, responder a órdenes y tomar decisiones al enfrentarse a situaciones que nunca antes habían visto.
Wang Xingxing afirmó que la industria robótica todavía espera una especie de “momento ChatGPT” para la inteligencia física o la IA incorporada. Calcula que ese gran avance todavía podría tardar entre dos y diez años, aunque la tecnología robótica sigue avanzando.
Esta es la razón por la que los robots humanoides aún no se utilizan masivamente como los smartphones.
El hardware puede fabricarse.
Los robots pueden caminar.
Los robots incluso pueden realizar demostraciones impresionantes.
Pero realizar tareas de forma constante, eficiente y autónoma en entornos nuevos sigue siendo un gran desafío.
La IA se enfrenta al mismo “problema de costes” en dos mundos
Google y Marvell intentan hacer más eficiente la inteligencia digital.
Unitree y la industria robótica intentan hacer más eficiente la inteligencia física.
Ambos afrontan la misma pregunta económica:
¿Puede reducirse el coste de ejecutar inteligencia más rápido que crece su uso?
Si la respuesta es sí, podrían producirse grandes cambios.
La historia de la tecnología demuestra que la adopción masiva a menudo no comienza cuando la tecnología se crea con éxito por primera vez.
La adopción masiva comienza cuando la tecnología es suficientemente buena y suficientemente barata.
Los ordenadores no llegaron inmediatamente a todos los hogares.
Internet no fue utilizado de inmediato por miles de millones de personas.
Los smartphones solo despegaron después de que los dispositivos, la conectividad y las aplicaciones alcanzaran la combinación adecuada.
Es probable que los robots humanoides sigan un patrón similar.
Wang Xingxing considera que el uso de robots podría expandirse ampliamente a medida que madure la capacidad tecnológica. Sin embargo, por ahora, las limitaciones de eficiencia y de capacidad para trabajar de forma general en entornos reales siguen siendo los principales obstáculos.
Conclusión: el ganador de la IA quizá no sea el más inteligente
Hasta ahora, la carrera de la IA se ha descrito a menudo como una competencia por crear el modelo más inteligente.
Sin embargo, la siguiente fase podría ser más interesante.
¿Quién puede hacer que la IA sea más barata?¿Quién puede ejecutarla con mayor eficiencia energética?¿Quién puede sacar esa inteligencia de los centros de datos y llevarla al mundo físico?
Google y Marvell están apostando por el primer aspecto.
Unitree y los desarrolladores de humanoides persiguen el segundo.
Los chips personalizados podrían hacer que la IA sea cada vez más barata para pensar. Los robots humanoides podrían hacer que la IA finalmente sea capaz de trabajar.
Cuando ambas revoluciones se encuentren, la IA ya no será solo una tecnología que responde preguntas en una pantalla.
Podría transformarse en una fuerza laboral digital y física.
Y quizá esa sea la mayor oportunidad que el mercado está construyendo actualmente.
#SummerCreationCamp