La inteligencia artificial no está volviéndose más inteligente, sino que se está volviendo más exigente en cuanto a recursos y costosa.
Imagen generada por Gemini AI
Investigadores del MIT han cuantificado la potencia de cálculo necesaria para 809 grandes modelos de lenguaje, revelando demandas de recursos significativas que podrían poner a prueba la capacidad de los centros de datos. El estudio destaca una tendencia al alza en los costos asociados con el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial, subrayando la necesidad de soluciones de computación más eficientes en términos de energía para sostener el crecimiento de las aplicaciones de IA.
La Creciente Demanda de Poder Computacional de la IA Aumenta los Costos
Un análisis reciente del MIT destaca una tendencia preocupante en el desarrollo de modelos de lenguaje grandes (LLMs): un aumento significativo en el poder computacional requerido para entrenar estos sistemas está llevando a mayores costos operativos. La investigación indica que el poder computacional necesario para 809 de los modelos de lenguaje más grandes ha aumentado dramáticamente, generando preocupaciones sobre la sostenibilidad de los avances en IA.
La demanda computacional promedio para entrenar LLMs ha aumentado más de 10 veces en los últimos dos años, impulsada por la complejidad de los modelos y la escala a la que operan. Entrenar un solo LLM requería aproximadamente 1.5 millones de horas de GPU en 2020; para 2023, esta cifra ha subido a alrededor de 15 millones de horas de GPU.
Además, los investigadores del MIT señalaron que el consumo de energía asociado con estos modelos está aumentando a un ritmo alarmante, lo que podría contribuir significativamente a las emisiones de carbono si no se implementan prácticas sostenibles. Esto es preocupante, ya que la industria de la IA busca equilibrar la innovación con la responsabilidad ambiental.
Estos hallazgos destacan la carga financiera de alimentar sistemas de IA, lo que podría redefinir modelos de negocio e influir en la accesibilidad de las tecnologías de IA en diferentes sectores.
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📰 Fuente original: https://www.zdnet.com/article/ai-isnt-getting-smarter-its-getting-more-expensive-mit-report-finds/
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