La Evolución Rápida de la Infraestructura de IA
La Vida Media del Stack de IA
Hardware en rápida evolución
La infraestructura de IA ha tenido una evolución muy rápida, el hardware está avanzando más rápido que nunca. Problemas de suministro, la competencia entre los jugadores más grandes y el lucrativo monopolio de NVIDIA están acelerando el ritmo de los desarrollos. Antes, las innovaciones que tomaban años ahora ocurren en meses. La interfaz inmediata con el hardware también está cambiando rápidamente con optimizaciones en WebGPU, CUDA, Metal, Triton, PyTorch, Mojo, TPUs, y más. La vida media de las optimizaciones en el stack de IA es breve, ya que se ven rápidamente obsoletas por nuevos modelos, técnicas y hardware.
Optimización frágil
La competencia en el eje de la optimización en la capa de infraestructura es intensa. Mantener una ventaja competitiva a largo plazo es difícil porque siempre hay alguien dispuesto a ofrecer algo más rápido. Por ejemplo, si tienes la infraestructura más rápida para escalar a cero, otra startup puede superarte pre-cargando todos los pesos de sus modelos Llama. O tal vez alguien ofrezca un runtime en el borde con modelos pequeños que tienen menor latencia que servir modelos grandes en hardware genérico. La optimización es beneficiosa, pero también es frágil.
Investigación acelerada
La investigación en IA está avanzando a un ritmo sin precedentes. Nuevas técnicas de longitud de contexto, como ventanas deslizantes y tokens especiales, están cambiando la forma en que entrenamos e inferimos nuestros modelos.
Ciclos de retroalimentación largos
Entrenar un modelo lleva tiempo, y las startups están tratando de acortar este proceso con dinero. Algunas usarán esta ventaja para adelantarse a la competencia y anticiparse a lo económico, pero muchas fracasarán.
Ambigüedad en otras capas
¿Qué uso tendrán las IA generativas en la pila de aplicaciones? ¿Cómo serán las arquitecturas de los modelos? Cuando todo lo demás es incierto, la apuesta más segura es construir herramientas. Existe el mito de la fase de infraestructura de IA, pero ¿qué pasa si los constructores de herramientas superan a los usuarios de herramientas?
Infraestructura en proceso de comoditización
Muchas empresas tienen incentivos para open source sus componentes de infraestructura. Las empresas de hardware quieren que uses su hardware (NVIDIA), las empresas de datos quieren que uses sus modelos (Meta), y las startups luchan por la distribución de abajo hacia arriba. Las empresas de productos intentan ganar buena voluntad y captar talento.
Conclusión
El stack de IA está evolucionando rápidamente, especialmente en la capa de infraestructura. El hardware se mueve a un ritmo sin precedentes, la optimización es frágil y la investigación avanza velozmente. Aunque esto presenta desafíos, también ofrece oportunidades para aquellos que pueden anticipar y adaptarse rápidamente a estos cambios. La vida media de los componentes de la infraestructura de IA es corta, pero aquellos que pueden navegar este entorno volátil tienen el potencial de liderar en este campo emergente.
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