15 ideas clave que forman el futuro de la IA y por qué son importantes hoy

La imaginación popular está actualmente enmarcando El Futuro como una marcha inexorable e implacable hacia la era de Skynet, Hal 9000 y R2-D2. La realidad es más sutil y más exigente. y Poco se está diciendo sobre el sutil equilibrio de la continua evolución tecnológica necesaria para mantener estos sueños vivos. Inteligencia General Artificial Superinteligencia artificial Inteligencia General Artificial Superinteligencia artificial De hecho, a medida que los modelos crecen en complejidad y exigencias computacionales, los expertos advierten que las tecnologías fundamentales que permiten el desarrollo de la IA pueden pronto no evolucionar lo suficientemente rápido como para crear algo mejor que el modelo o3 de OpenAI. Cualquier debilidad estructural que rodea estos elementos fundamentales del presente y el futuro de la IA podría romper ambiciones que bien puede haber ya alcanzado. . El territorio de la burbuja En primer lugar, necesitamos un marco La IA a gran escala es menos una maravilla que una carrera de relés de tecnologías interbloqueadoras. para el propósito de este artículo, los interlocutores necesarios para que los modelos de IA funcionen parezcan aproximadamente así: Una Los datos primos y los derechos de las personas que los produjeron El silicio y sus facilitadores de memoria Modelos arquitectónicos y los transformadores que los alimentan Substratos de despliegue, de la red energética a los dispositivos de borde La política de gobierno para evitar que el circo se queme Los datos primos y los derechos de las personas que los produjeron Los algoritmos de IA necesitan datos para crear texto, imágenes y vídeo.Durante la última mitad de la década, Internet ha ofrecido a OpenAI, Google, Meta, Anthropic y sus colegas acceso a una base de datos libre y amplia para capacitar a sus usuarios. es . Pero la fiesta está cerca de terminar; la Internet puede ser demasiado pequeña para que surja AGI, y los reguladores están empezando a preocuparse por la privacidad de los datos cuando los datos se recolectan directamente de los usuarios. Modelos de fundación Jueces Se necesitan corpora sintética para crear conjuntos de entrenamiento interminables Se necesitan corpora sintética para crear conjuntos de entrenamiento interminables En lugar de confiar en datos creados por el hombre, Esto les permite producir puntos de datos ilimitados sin agotarse, o comprometer información sensible. Esto es particularmente potente en entornos donde los grandes conjuntos de datos no están disponibles (salud, financiación, desarrollo de vehículos autónomos, etc.). Y sí, hay una captura. Las empresas de IA ahora utilizan la IA para crear textos e imágenes para que otros modelos aprendan de Cuerpo sintético Si los datos creados por un modelo para entrenar a otro son inexactos, y esos defectos se permiten cascar sin corrección humana, la formulación y las ideas se volverán rápidamente a sí mismas. Cada generación una fotocopia más borrosa, errores y clichés que se agravan hasta que la escala por sí sola no puede comprar mejoras. El modelo de colapso La Guardia Civil, en forma de La variación, los ciclos de refresco de datos humanos y los filtros son esenciales para evitar que el pozo se envenene. dominio rico Por qué importa*:* Si la corporación sintética no se implementa bien (como es indudablemente necesario), los modelos grandes de mañana golpearán un techo duro no importa cuánta computación les echemos. ¿Por qué importa El aprendizaje federado es necesario para respetar la privacidad de los datos El aprendizaje federado es necesario para respetar la privacidad de los datos Los datos creados por el hombre siempre serán necesarios, pero ¿esto significa que tenemos que renunciar a la idea de privacidad para servir al algo omnipotente? , nuestros dispositivos podrían enseñar modelos de IA “compartidos” en los propios dispositivos, eliminando la necesidad de enviar los datos crudos de vuelta a un gran centro de datos. Aprendizaje federado En este proceso, sólo las “lecciones aprendidas” del modelo (pequeñas actualizaciones de peso, no las fotos o mensajes crudos) se envían de vuelta, por lo que nada personal nunca sale del dispositivo. FHE es como una caja cerrada que el servidor puede agitar y agitar sin abrir nunca; puede calcular nuevos pesos de modelo en los números cifrados y todavía nunca ver lo que hay dentro. Encriptación totalmente homomórfica Finalmente, es posible recortar cada actualización con , que almacena solo las direcciones de ajuste más importantes en lugar de reescribir todo el modelo, lo que mantiene los archivos lo suficientemente pequeños para teléfonos con ancho de banda y memoria modestos. Adaptación bajo rango Juntos, estos trucos permiten que millones de dispositivos co-trainen un modelo de lenguaje potente, mantengan los datos de todos privados y lo hagan con la suficiente eficiencia para escalar. Por qué importa*:* Skynet no necesita ocurrir.Al aprender sobre nuestras opciones de privacidad, podemos influir en el futuro de la IA y pedir a las grandes compañías de IA que hagan lo correcto por nosotros. ¿Por qué importa Las tecnologías que mejoran la privacidad pueden ayudar a construir mejores guardias Las tecnologías que mejoran la privacidad pueden ayudar a construir mejores guardias Si el aprendizaje federado no se implementa ampliamente, las empresas pueden recurrir a El ruido se ajusta para que el modelo de IA todavía aprenda patrones amplios (cómo se propagan los virus, cómo parece una compra, etc.), pero nada se puede rastrear hasta el registro médico de una persona o la cesta de compras. Privacidad Diferencial Existen otras dos tecnologías principales que mejoran la privacidad: (Varios cocinan cada parte de una receta secreta y cocinan la tarta juntos sin que ninguno de los cocineros vea la receta entera) y (un pequeño cofre creado dentro de un chip: los datos entran, el cálculo ocurre en el cofre, los resultados salen, los datos permanecen en el cofre). Computación multipartidaria segura Medios de ejecución confiables Más ruido o criptografía más pesada significa un intercambio entre privacidad y precisión, así como golpes de rendimiento y facturas de energía más altas de lo esperado. Por qué importa*:* La privacidad diferencial y otras tecnologías que mejoran la privacidad permiten a las empresas compartir y entrenar la IA sin compartir secretos crudos.Pero los botones deben establecerse con cuidado, equilibrando la privacidad, la velocidad y la precisión.Debemos luchar por más privacidad al mismo tiempo que tenemos en cuenta que la respuesta de las compañías será “OK, pero hará que el algoritmo se empeore”.Cuando dicen eso, debemos recordarles que son los que tienen el peso de la innovación. ¿Por qué importa El silicio y sus facilitadores de memoria El silicio (aka chips, semiconductores, GPUs, etc.) es donde “se produce” la IA. sobre estas pequeñas maravillas tecnológicas, que ahora se encuentran en el centro de muchas discusiones geopolíticas. se desacelera, y La industria ahora se enfrenta a una elección: rediseñar el silicio o rediseñar las expectativas. Todos los libros han sido escritos La ley de Moore Dénard Escalador Los chips neuromórficos pueden reducir el consumo de energía y permitir la computación en el dispositivo Los chips neuromórficos pueden reducir el consumo de energía y permitir la computación en el dispositivo Nvidia Pero es posible que no sea el ganador en 10 años. , de y se están moviendo en una dirección completamente diferente a las GPU: . ha logrado capturar más del 90% del mercado de aceleradores de IA BrainChip Intel IBM Arquitecturas neuromórficas Inspirado en la estructura biológica del cerebro, esta forma de construir chips ofrece una alternativa más eficiente en términos de energía y adaptable a las GPU tradicionales. Imagínese a un millón de mariposas en un campo oscuro. Una GPU obliga a cada bug a flash en bloqueo, ya sea que haya o no algo interesante para señalar. Noticias, y sólo los insectos cercanos que se preocupan por esta noticia se darán cuenta.La mayor parte del campo por lo tanto permanece oscuro... y su fuerza dura toda la noche. Sentarse en silencio hasta que necesiten pasar un "pico" de un bit por la línea, de modo que todo el tablero corre . Tiene Espionaje 2 sobre el mismo jugo que una lámpara doméstica En la práctica, eso significa gafas que pueden traducir el lenguaje de señales o un dron de bolsillo que evita de forma autónoma las ramas.El hardware escucha susurros en lugar de gritar a través de un megáfono, y los ahorros en energía son enormes. ¿Por qué importa*:* El poder cognitivo barato en todas partes también significa más juguetes de vigilancia, por lo que el debate social cambia de “¿Podemos ejecutar el modelo?” a “¿Deberíamos ejecutarlo en absoluto?”. ¿Por qué importa Los avances en la memoria son necesarios más que cualquier otra cosa Los avances en la memoria son necesarios más que cualquier otra cosa Incluso la GPU más rápida se convierte en un peso de papel muy caro en el momento en que tiene que esperar por los datos.Un chip no puede hacer B si otro todavía está trabajando en A, o si el mensaje de que A está hecho está tomando años para llegar. “Y eso es donde que entra. Muros de memoria Memoria de banda ancha Su cuarta iteración (HBM4, prevista para 2026) está específicamente optimizada para su uso en entornos de computación de alto rendimiento, proporcionando dos veces más información por segundo que HBM3. : si esta sección parece corta, es porque explica lo que y Tendría que haber más de 500 palabras. NB DRAM El ordenador dice Por qué importa*:* Si la tecnología fallece, golpearemos un muro donde los modelos más grandes solo esperan por la memoria; el progreso se detiene incluso con GPUs más brillantes. ¿Por qué importa La integración a escala de Wafer podría resolver muchos problemas de latencia (pero crearía problemas de energía) La integración a escala de Wafer podría resolver muchos problemas de latencia (pero crearía problemas de energía) Si tarda demasiado tiempo en pasar la información de un chip a otro, ¿por qué no combinarlos en un chip muy grande? . Integración a escala En términos prácticos, esto significa que un modelo de billones de parámetros puede sentarse en un único chip en lugar de estar disperso en 16 placas de GPU y un tejido de red bizantino. No es sólo una teoría: . This architecture enables 10 times lower latency for Esa es la buena noticia para las empresas que planean productos con capacidad de IA. Sin embargo, estos chips necesitan mucha potencia: hasta 30 GPUs NVIDIA H100. Esto hace que las matemáticas sean bastante complejas sobre pros y contras, y tal vez sólo casos de uso muy específicos. Cerebras Systems está construyendo un procesador con 900.000 núcleos y 7.000 veces más ancho de banda de memoria que las GPU líderes Generador de la inferencia Por qué importa*:* Si la escala de la balanza se demuestra fiable, los tiempos de entrenamiento disminuirán de semanas a horas y la experimentación florecerá. ¿Por qué importa Modelos arquitectónicos y los transformadores que los alimentan Los sistemas de IA generativos modernos están alimentados por una arquitectura de redes neuronales llamada Los transformadores trabajan utilizando una tabla interna (la que pide, por cada palabra en la entrada, ” Transformadores Mecanismo de atención ¿Cuánto debo prestar atención a cada palabra? Este mecanismo significa que el trabajo de computación requerido aumenta cuadráticamente a medida que aumenta el tamaño de las consultas. 3 palabras significan 9 conexiones, 4 significan 16, 5 significan 25, y así sucesivamente. Los transformadores diferenciales hacen que los mecanismos de atención sean “más inteligentes” Los transformadores diferenciales hacen que los mecanismos de atención sean “más inteligentes” Mientras que los transformadores clásicos "presten atención" a todas las palabras, , reduciendo automáticamente el volumen en señales irrelevantes, por lo que sólo se destaca la información útil. Las técnicas diferenciales aplican primero la atención de cancelación de ruido El concepto también introduce “ ”, permitiendo al sistema etiquetar activamente pares de tokens que deben alejarse unos de otros, ayudando al modelo a evitar conexiones falsas en lugar de simplemente pagarles menos atención. Atención negativa Por último, el proceso de formación Entre los » Juntos, estos ajustes permiten que el modelo aprenda más rápido, utilice la memoria de manera más eficiente y brinde resultados más precisos y consistentes. Penalizar el comportamiento duplicado Atención Cabezas Por qué importa*:* Los transformadores diferenciales permiten menos alucinaciones, un recuerdo más nítido en el largo contexto y un 30% a 40% menos de computación para la misma precisión en los LLM pequeños y medianos. Esto reduce los costos financieros y de carbono de la construcción de poderosos sistemas de idiomas, ampliando el acceso más allá de los laboratorios más ricos. ¿Por qué importa Los modelos de estado-espacio crean una recurrencia “sin atención” Los modelos de estado-espacio crean una recurrencia “sin atención” Mientras que los transformadores “regulares” leen de nuevo toda la conversación cada vez que añaden una nueva palabra (como alguien que vuelve a la página 1 antes de escribir cada frase) modelos de estado-espacio (por ejemplo, Mamba, S4) Esto significa que duplicar un prompt sólo duplica el trabajo (en lugar de la alternativa cuadrada). llevar adelante un “estado” aprendido Estos modelos también cortan longas prompts en pedazos de tamaño de picadura que las GPUs pueden masticar en paralelo, luego ensamblan las piezas de nuevo juntos para que la respuesta sea idéntica a lo que podría haber sido logrado de otro modo, pero llega mucho más rápido. La actualización entera se ajusta dentro de un conjunto de instrucciones apertamente empacado, eliminando las rondas de memoria. Debido a que puede recomputar pequeñas piezas en el vuelo, apenas almacena nada en la memoria lenta, lo que reduce el consumo de energía. Por qué importa*:* Juntos, estos trucos permiten a los asistentes de mañana digerir flujos mucho, mucho más largos (podcasts de horas, chats de semanas, etc.). ¿Por qué importa Los trucos de la mezcla de expertos permiten más parámetros Los trucos de la mezcla de expertos permiten más parámetros Y luego, tenemos trucos de Mixture-of-Experts, que básicamente se activan solo las partes de una red (los expertos) que importan para una solicitud dada. Sin reducir la calidad. Reducir las facturas de formación en un 40% Si bien Escribe lo que la atención ya está haciendo y Los modelos reemplazan completamente la atención con algo que se escala linealmente, MOE agrega la capacidad de manera escasa de modo que sólo los incendios de sub-red más relevantes por token. Juntos marcan tres apuestas ortogónicas sobre el futuro: atención más inteligente, repetición sin atención y escalabilidad inteligente. differential transformers Estado-espacio Sin embargo, todos esos expertos dormidos aún deben vivir en la memoria de la GPU, los routers deben juglar con tokens para evitar a los expertos “calorosos”. Por qué importa*:* Los avances en la eficiencia se mezclan en el mantra “la escala es todo lo que necesitas”, potencialmente democratizando la creación de modelos de fundación muy grandes. ¿Por qué importa Substratos de despliegue, desde dispositivos de borde hasta la red energética A menudo se piensa en AI como incorporeal. Es, después de todo, un algoritmo. No tiene peso. No se puede tocarlo. Sin embargo, vive mucho en el mundo real. Se ejecuta en dispositivos. Necesita energía para sobrevivir. Y esa energía hace que los dispositivos se calienten, requiriendo nuevos y innovadores tipos de enfriamiento. Los dispositivos Edge ponen modelos generativos en su bolsillo Los dispositivos Edge ponen modelos generativos en su bolsillo Desde la creación de las GPU, los modelos han vivido en la nube, que en sí misma vive en los centros de datos físicos. En este mundo, cada prompt requiere un viaje a la nube. (Lo que significa que uno podría usar un LLM incluso en el modo de avión). teléfonos y ordenadores portátiles están enviando con unidades de procesamiento que pueden manejar la inferencia localmente Framework, por ejemplo, permite que las aplicaciones de Android llamen un modelo de fundación cortado en milisegundos. sin red, sin tarifas de servidor y garantías de privacidad más estrictas. El nuevo Gemini Nano de Google Estas implementaciones no cambian la matemática de la IA, pero sí alimentan otros avances necesarios: cabezas de atención más inteligentes cortan el desperdicio de computación, la recurrencia del espacio-estado reduce el coste del contexto, y los "expertos" mantienen la mayoría de los parámetros fríos hasta que sean necesarios. Por qué importa****: la inferencia en el dispositivo elimina las penas de latencia y privacidad de la nube, reduce los costes de servicio a cero, y propaga la potente IA a miles de millones de teléfonos y PC de bajo coste. Permite asesores siempre disponibles en áreas con poca conectividad, mantiene los datos sensibles (logs de salud, feeds de cámara) localizados por defecto, y reduce el carbono incorporado de cada token generado. ¿Por qué importa La modernización de la red y el suministro de energía flexible mantienen las luces encendidas La modernización de la red y el suministro de energía flexible mantienen las luces encendidas Necesitamos Y necesitamos calentar nuestras casas y mantener las fábricas funcionando.Pero las “autopistas” de alta tensión que entregarían esa energía extra ya están congestionadas. Si los cables no se acumulan tan rápido como el silicio, las GPUs se sentarán atrapadas o vacías, y nuestros sueños de Ai se mantendrán años, si no décadas. Mucho La espera mediana para conectar una nueva fuente de energía a la red eléctrica es de cinco años. Three parallel options are emerging to unblock the situation: Las tecnologías de mejora de la red (rating dinámico de líneas, optimización de topología, conductor avanzado...) desbloquearían la capacidad oculta en la infraestructura existente en meses, no en décadas. Los “parques energéticos” de micro-redes están surgiendo en forma de campus autónomos que emparejan cientos de megawatts de carga de IA con viento, solar, baterías y a veces hidrógeno. La energía nuclear en el lugar también es muy la noticia del día. Google firmó el primer acuerdo corporativo SMR del mundo con Kairos Power en 2024.Microsoft firmó un contrato de 20 años para reiniciar Three Mile Island Unit 1 para sus nubes East-Coast. Estos proyectos intercambian largos tiempos de cola por electricidad dedicada, 24/7 sin carbono.Pero ¿cuánto confiamos en estos jugadores con energía nuclear? Colocadas juntas, estas tácticas compran tiempo, pero no para siempre. Por qué importa: si la energía verde ilimitada se convierte en realidad, la IA puede seguir escalando sin destrozar las metas climáticas o quebrantar las compañías eléctricas.Pase la ventana y obtendremos moratorios (Dublin ya tiene uno), presupuestos de TI desperdiciados y un aire más sucio como los principales jugadores no dudarán en usar generadores diésel que crean electricidad para llenar la brecha. Por qué importa: Las innovaciones de refrigeración eliminan la barrera de calor Las innovaciones de refrigeración eliminan la barrera de calor Uno, la IA se hace posible mediante el procesamiento de unidades. dos, estas unidades requieren cada vez más energía para trabajar en algoritmos cada vez más complejos. Juntos: la electricidad aportada a la potencia de la IA crea calor. La energía no se puede crear ni destruir. For a while, fans were able to do the job. But they are now no longer enough, and liquid cooling needs to be implemented across the board, in most AI data centers. y , por ejemplo, los ventiladores de servidores de intercambio para platos fríos o baños que mueven el calor 1.000 veces más rápido que el aire. Direct‐to‐chip Refrigeración inmersiva El enfriamiento líquido es, por definición, también una historia de acceso al agua. El enfriamiento evaporativo (el calor hace vapor que va al aire) puede (Como una ciudad de 25.000 habitantes). son necesarios para garantizar que un recurso que ya está en escasez de suministro no sea monopolizado por los superiores de la IA. Hasta 5 millones de galones por día Loops cerrados Finalmente, una vez que el calor generado por la computadora es absorbido por el agua, se convierte en una característica, no un bug. , de . El campus de París PA10 de Equinix calienta el Centro Aquático Olímpico while Meta’s Odense site already heats 11,000 Danish homes ¿Por qué importa: el enfriamiento de crack y todos los otros elementos de la cadena de valor de la IA (superpods, tejidos de memoria, inferencia sin servidor...) tienen espacio para respirar.La eficiencia mejora, la red aumenta, el uso del agua se agota, y el dividendo de residuos-calor compra licencias sociales en ciudades ya atentas a la huella de la IA. Ignóralo y estragamos miles de millones de dólares en silicio que no puede escapar sin derretir el lugar. ¿Por qué importa La política de gobierno para evitar que el circo se queme Las políticas, las redes de seguridad social y las reglas transfronterizas forman la jaula exterior que permite que la maquinaria interna funcione sin provocar revueltas o sanciones. La política establece el tono para todo La política establece el tono para todo La IA es peligrosa.Eso es sólo un hecho.Las herramientas que se están creando hoy ya se están utilizando para y dos y dos Las leyes son necesarias. Propagando noticias falsas Incentivar el autoagravio Reproducción de los biomas En agosto de 2026, cualquier sistema de “alto riesgo” (crédito, contratación, medicina, etc.) tendrá que limpiar una auditoría externa. , por lo que las agencias federales ahora se basan en el marco de riesgo voluntario (lol) NIST mientras . La Ley de Europa La administración de 2025 rompió partes de la orden de seguridad anterior de la Casa Blanca Estados como Colorado adoptan sus propias reglas vinculantes Las etiquetas de salida también están bajo un microscopio. Ambos insisten en señales de agua visibles y etiquetas de procedencia ocultas para que los deepfakes puedan rastrearse en la corte tan fácilmente como viajan en línea. El Acta de la UE Finalmente, los reguladores han comenzado a comprimir el hardware.El Departamento de Comercio de EE.UU. ahora requiere una licencia Europa está redactando un "logbook de computación" similar. para algunos chips y entrenamientos : There is a reason compliance tooling is rapidly becoming a profitable market. Audits, labels and chip controls have become as real a cost as GPUs. AI players need to adapt. Sure, it’s mostly Europe now, but when the inevitable deaths start to pile up, other nations will pay attention, too. Why it matters Why it matters Las almohadas socioeconómicas son claramente necesarias Las almohadas socioeconómicas son claramente necesarias Incluso el silicio más inteligente no puede superar la reacción política si los trabajadores se sienten rechazados. Los países que han sobrevivido a las ondas anteriores de la automatización muestran una fórmula repetible: mercados de trabajo flexibles junto con generosas redes de seguridad y re-aptitud implacable. , por ejemplo, permite a las empresas contratar y despedir personal con una cinta roja mínima, mientras que el seguro de desempleo, los regímenes de reemplazo de los salarios y la reaprendizaje rápida suavizan el golpe del despido. programa, permitiendo a cualquier trabajador de la mitad de la carrera gastar créditos en micro-credenciales relacionados con la IA en el momento en que su trabajo mute. El modelo de “flexicurity” de Dinamarca Habilidades futuras A nivel de la Unión Europea, Ya está subscribiendo puentes de salarios, codificando campamentos de boot y subvenciones para start-ups en las regiones más expuestas a los disturbios.Mientras tanto, la Ley de CHIPS de Estados Unidos y los créditos fiscales de rescilling de Japón están esculpiendo fondos similares en el otro lado del mundo. the €19B Just Transition mechanism Por qué importa: cuanto más rápido los trabajadores desplazados lleguen a un nuevo salario, menos oxígeno hay para el populismo anti-tecnológico, los impuestos punitivos o las moratorias de cobertura. las almohadas económicas compran a la sociedad el tiempo que necesita para adaptarse, conservan la demanda del consumidor y mantienen intacta la licencia política para la experimentación con IA. ¿Por qué importa La coordinación internacional es necesaria más que nunca La coordinación internacional es necesaria más que nunca La gobernanza pierde la mordedura al borde del agua. Reconociendo esto, el G7 lanzó el “ ”, un código voluntario (lol) que pide a los firmantes que marquen agua el contenido sintético, publiquen evaluaciones de seguridad e instalen líneas de noticias de incidentes. Proceso de Hiroshima Las Naciones Unidas también han convocado un órgano consultivo de alto nivel para soldar las normas nacionales en una taxonomía de riesgos compartida y redactar el plan para un marco global de gobernanza de la IA. Mientras tanto, Estados Unidos, Países Bajos y Japón han endurecido los controles de exportación de la litografía ultravioleta extrema, al igual que China pide una agencia internacional de coordinación de IA para el mal uso del modelo policial. Por qué importa: Sin una capa mínima de armonización, las empresas migrarán a la jurisdicción más laxa, los actores adversarios entrenarán modelos de línea roja en secreto, y los “estados seguros” de la IA se convertirán en objetivos de espionaje jugosos. ¿Por qué importa Tratar el progreso basado en el rendimiento de los modelos de IA es cómodo pero engañoso. Cerebras pueden descomponer una red de billones de parámetros en horas, pero sin ancho de banda HBM4 se apaga. El aprendizaje federado preserva la privacidad, pero sin arquitecturas escasas, la batería de tu teléfono muere intentando. Cada enlace multiplica, en lugar de agregar, valor a lo largo de la cadena; la debilidad en cualquier lugar devalúa todo en la corriente. Por lo tanto, la tarjeta de puntuación de una década leerá menos como “AI ganó, AI perdió” y más como “¿Han actualizado suficientes enlaces en el tiempo?” . Quizás De cualquier manera, la única predicción fiable es que el próximo avance parecerá sospechosamente aburrido a primera vista. Buena suerte allí fuera.