“Si caminas una hora, recorres una distancia; si caminas dos, doblas la distancia. Esa intuición sirvió en la sabana, pero fracasa frente a la IA”, afirma Mustafa Suleyman, responsable de la IA en Microsoft.
Esta comparación tan directa deja claro que, en inteligencia artificial, no valen las reglas de la evolución. La IA avanza de forma exponencial.
Desde que Suleyman empezó a trabajar en IA en 2010, el cambio ha sido enorme. El cómputo usado en los modelos punteros ha crecido en torno a un trillón de veces.
“De 10¹⁴ FLOPS en los primeros sistemas a más de 10²⁶ FLOPS en los modelos más grandes de hoy. Esto no es un crecimiento: es una explosión”, comenta.
Para entender este boom, Suleyman compara el entrenamiento de IA con “una sala llena de gente haciendo cálculos con calculadoras”. Añadir potencia de IA significaba meter más gente con calculadoras, pero mucha de esa gente se quedaba esperando.
“Hoy la revolución no es solo tener calculadoras más rápidas. Es conseguir que todas esas calculadoras siempre estén trabajando, y que funcionen como una sola mente gigante”, explica.
Este cambio se ha hecho realidad gracias a tres avances que convergen a la vez:
Avances en la tecnología de IA
Primero, las propias ‘calculadoras’ son mucho más rápidas. Los chips de Nvidia han pasado de unos 312 teraflops en 2020 a 2.250 teraflops hoy.
Segundo, los datos llegan mucho más rápido gracias a la memoria HBM (High Bandwidth Memory). La versión más nueva, HBM3, triplica el ancho de banda de la anterior.
Tercero, la sala de calculadoras se ha vuelto casi como una ciudad. Tecnologías como NVLink e InfiniBand conectan cientos de miles de GPU en superordenadores.
Como resultado, lo que en 2020 llevaba 167 minutos en ocho GPU hoy se hace en menos de cuatro minutos con hardware actual, una mejora de 50 veces.
El futuro de la IA
Los grandes laboratorios están creciendo su capacidad de cómputo a un ritmo de casi 4x anual. Se espera que hacia 2027 el cómputo global de IA alcance el equivalente de 100 millones de chips H100.
Microsoft y Nvidia están en el centro de este boom. Suleyman deja claro que ya no hablamos de prototipos, sino de infraestructuras reales gigantescas.
“Los 100.000 millones de dólares en clústeres de IA, los 10 gigavatios de consumo, los superordenadores de nave… ya no son ciencia ficción. Ya están en obras en EEUU y en el mundo”, afirma.
El objetivo a largo plazo es la superinteligencia. Después de la era de los chatbots, viene la de los “agentes de IA casi humanos”.
Sin embargo, todo tiene una cara B. Un solo rack de IA puede consumir 120 kilovatios, el equivalente a 100 casas.
Pero la caída de precios de las energías renovables está creciendo de forma exponencial. “Los costes de la energía solar han caído casi 100 veces en 50 años; los de las baterías, un 97% en tres décadas”.
“Seguirán sorprendiéndose. El ‘boom’ de cómputo es la historia tecnológica de nuestro tiempo, y todavía está empezando”.
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El crecimiento exponencial de la IA: Un cambio de reglas
La inteligencia artificial (IA) ha avanzado de forma vertiginosa en la última década, cambiando las reglas del juego en términos de cómputo y procesamiento de datos. Mustafa Suleyman, responsable de la IA en Microsoft, describe este cambio como una “explosión” en el cómputo, donde la capacidad de procesamiento ha crecido de 10¹⁴ FLOPS en 2010 a más de 10²⁶ FLOPS en los modelos más grandes de hoy.
Esta explosión se debe a tres avances clave: la velocidad de las “calculadoras” (chips de Nvidia), la llegada de datos a través de memoria HBM (High Bandwidth Memory) y la conexión de cientos de miles de GPU en superordenadores. El resultado es que tareas que llevaban 167 minutos en 2020 ahora se completan en menos de cuatro minutos, una mejora de 50 veces.
El impacto de este crecimiento exponencial se refleja en las inversiones y los planes de gigantes como Microsoft y Nvidia. Se habla de clústeres de 100.000 GPU, centros de datos que consumen energía equivalente a la de varios países y objetivos como alcanzar la superinteligencia.
Desafíos y oportunidades
Sin embargo, este avance también conlleva desafíos, como el consumo de energía. Un solo rack de IA puede consumir 120 kilovatios, equivalente a 100 casas. Pero la caída de precios de las energías renovables, como la solar y las baterías, ofrece una solución prometedora.
En este contexto, Suleyman afirma que “seguirán sorprendiéndose. El ‘boom’ de cómputo es la historia tecnológica de nuestro tiempo, y todavía está empezando”.
