El entrenamiento de IA depende de grandes cantidades de datos
En los últimos años, los avances en inteligencia artificial han transformado diversas industrias, desde la medicina hasta las finanzas. Este progreso ha sido impulsado principalmente por el aumento exponencial en la capacidad computacional y el escalamiento agresivo de los entrenamientos de IA. Sin embargo, a medida que avanzamos hacia el futuro, se plantean varias interrogantes: ¿podrá continuar este ritmo de crecimiento hasta 2030? ¿Cuáles son los factores que limitarán o facilitarán esta expansión? Son diversos los desafíos y oportunidades que enfrenta la IA en su escalamiento.
El Rápido Crecimiento de la Computación en la IA
La capacidad de entrenamiento en IA ha crecido a un ritmo impresionante de 4 veces por año, superando los hitos tecnológicos históricos como la adopción de teléfonos móviles o la secuenciación del genoma humano. Este crecimiento ha permitido el desarrollo de modelos como GPT-4, que ya supera ampliamente a sus predecesores. Según las proyecciones, este ritmo continuará, y para 2030 podríamos ver entrenamientos que involucren computaciones de 2e29 FLOP, modelos que serían 1000 veces más grandes que GPT-4.
Factores Limitantes para la Expansión de la IA
A pesar de este crecimiento, existen cuatro principales factores que podrían limitar el escalamiento futuro:
- Disponibilidad de energía: Para sostener el escalamiento de la IA, se requerirán cantidades masivas de energía. Ya existen planes para construir centros de datos de hasta 5 gigavatios (GW), lo que respaldaría la capacidad de ejecutar entrenamientos masivos. No obstante, la capacidad de generar y distribuir esta energía sigue siendo un desafío, ya que la infraestructura existente podría no ser suficiente para satisfacer la demanda futura.
- Capacidad de fabricación de chips: La producción de chips, esenciales para los modelos de IA, está limitada por la capacidad de empaquetado y fabricación avanzada. Aunque se están haciendo esfuerzos significativos para aumentar la producción, es probable que las limitaciones en la fabricación sigan siendo un cuello de botella importante.
- Escasez de datos: El entrenamiento de IA depende de grandes cantidades de datos. Si bien el contenido de la web indexada sigue creciendo, podría no ser suficiente para sostener el escalamiento indefinido de los modelos de IA. Los expertos sugieren que la incorporación de datos multimodales (imágenes, video, audio) y la generación de datos sintéticos podrían ayudar a mitigar este problema.
- El «muro de latencia»: Este término se refiere al límite técnico impuesto por el tiempo que toma procesar cada paso en los cálculos de entrenamiento. A medida que los modelos crecen, aumenta la cantidad de operaciones secuenciales necesarias, lo que ralentiza el proceso. Sin soluciones innovadoras, este factor podría limitar la velocidad de desarrollo.
¿Qué Podemos Esperar para 2030?
Las proyecciones indican que, para 2030, podríamos entrenar modelos que superen en escala a GPT-4 en una magnitud similar a cómo este último supera a GPT-2. Sin embargo, esto dependerá de la inversión masiva de cientos de miles de millones de dólares y la superación de las limitaciones mencionadas. Las compañías de IA, junto con los avances en la fabricación de chips y la expansión de infraestructuras energéticas, tendrán que enfrentar decisiones clave para sostener este nivel de crecimiento.
El futuro de la inteligencia artificial promete avances sin precedentes, pero también enfrenta grandes desafíos técnicos y logísticos. Si bien es probable que para 2030 logremos entrenamientos masivos y modelos mucho más poderosos que los actuales, dependerá de la capacidad de las empresas y gobiernos para invertir en las infraestructuras necesarias. El escalamiento de la IA no está garantizado y, aunque las proyecciones son optimistas, los límites actuales en energía, chips y datos dictarán hasta dónde podremos llegar.
