Hardware e infraestructura

• La demanda de hardware especializado, como el chip Blackwell de Nvidia, será crucial. Este superchip forma parte de una nueva plataforma que impulsará la construcción de granjas de servidores a gran escala para cálculos de IA generativa, lo que aumentará las ventas de servidores para tareas de IA en un 75% respecto a 2024, alcanzando los 147.000 millones de dólares.
• Los centros de datos experimentarán un aumento significativo en la demanda energética, pasando de consumir 100-200 megavatios (MW) a 300-500 MW, debido a la aceleración de la IA y la computación intensiva.
  Energía y sostenibilidad
• La creciente demanda energética de los centros de datos será un desafío importante. Las aplicaciones de IA generativa, como ChatGPT, consumen hasta diez veces más energía que los servicios convencionales. Para mitigar esto, se buscarán formas innovadoras de alimentar las infraestructuras mientras se minimiza la huella de carbono, incluyendo la integración de energías renovables y tecnologías de refrigeración sostenibles

Campos de aplicación

• La IA desempeñará un papel más integral en sectores como:
• Salud: Avances en biotecnología, como injertos de piel creados con tecnología, mejorarán el tratamiento de quemaduras y enfermedades de la piel. Modelos avanzados de IA permitirán decisiones autónomas y soluciones en tiempo real en hospitales.
• Educación: Aunque no se menciona específicamente, la IA probablemente influirá en la personalización del aprendizaje y la automatización de tareas administrativas.
• Sostenibilidad: La IA se combinará con tecnologías como las energías renovables para reducir la huella medioambiental y mejorar la eficiencia operativa en varios sectores.

Modelos y avances tecnológicos

• Agentes de IA autónomos: Los chatbots evolucionarán hacia agentes de IA básicos que podrán completar tareas de bajo riesgo, como programar citas y pagar facturas, liberando a los usuarios de sus pantallas
• Small Language Models (SLM): Estos modelos serán populares en empresas debido a su capacidad para proporcionar información personalizada, reducir la dependencia de GPU de primera línea y optimizar el rendimiento. Su diseño modular y escalabilidad los harán adecuados para necesidades específicas y requisitos cambiantes
• Tiempo de computación y nuevos modos de entrenamiento: La IA generativa y los modelos avanzados requerirán mayores recursos informáticos, pero también se explorarán nuevos modos de entrenamiento, como el uso de datos sintéticos, para optimizar el rendimiento y la eficiencia
• Autonomía y automatización: Los sistemas autónomos y la automatización de infraestructuras serán clave en los centros de datos, reduciendo la intervención humana y mejorando el rendimiento y la eficiencia operativa

En resumen, 2025 será un año de transformaciones significativas para la IA, con avances en autonomía, eficiencia y aplicaciones en varios sectores, pero también con desafíos relacionados con la energía y la sostenibilidad que deberán ser abordados.