Si quieres usar o sacar todo el partido a la IA, ¿tendrás que comprar un nuevo equipo?

Cómo decía un forero en un canal de YouTube, "esto se nos está yendo de las manos", pero más bien es la lógica evolución exponencial de una inteligencia artificial en plena expansión y con los grandes pugnando por quién saca una IA mejor. Tras la impresionante presentación de ChatGPT-4o, Microsoft ha presentado su Copilot+, pero aquí surgió el tema de los procesadores para sacar todo el partido: adiós CPU, bienvenidos GPUs y NPUs. ¿Qué son y si eso significa que tendrás que cambiar de PC o portátil?

¿Qué requerimientos tecnológicos necesita la IA?

La inteligencia artificial, en sus diversas aplicaciones, puede requerir diferentes niveles de potencia de cómputo y recursos tecnológicos. En este aspecto, lo primero que tienes que hacer es ver qué tipo de IA deseas utilizar para determinar si tu equipo actual es suficiente o si necesitas actualizarlo.

Procesamiento y almacenamiento

Para aplicaciones de IA básicas, como asistentes virtuales o herramientas de automatización de tareas, un equipo estándar con un procesador moderno y suficiente memoria RAM puede ser suficiente. 

No obstante, para aplicaciones más avanzadas, como el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo, se necesitan procesadores de alto rendimiento (como los GPUs) y una gran capacidad de almacenamiento.

La conectividad y el acceso a la nube

Muchos servicios de IA actuales se basan en la computación en la nube, lo que permite a los usuarios acceder a potentes recursos de procesamiento sin necesidad de poseer equipos especializados. Servicios como Microsoft Azure, Google Cloud AI y Amazon Web Services (AWS) ofrecen soluciones robustas que pueden ser accesibles desde casi cualquier dispositivo con conexión a internet. Esto significa que, en muchos casos, no es necesario adquirir nuevo hardware, sino contar con una buena conectividad y suscripciones a estos servicios.

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El nuevo Copilot y el uso de ChatGPT-4o lo cambia todo

Como has visto, hasta ahora nadie ha hablado del hardware. Por más increíbles funciones que han ido saliendo en IA, cualquier móvil y ordenador parecían capaces, tardando más o menos, en ejecutarlo. Un alivio para los que no se pueden permitir comprar equipos nuevos, más aún con los precios que podrían tener en un principio. 

Sin embargo, tras la presentación de Copilot+, que incluían funciones, pero también los nuevos requerimientos de hardware, los usuarios entraron en pánico: ¿tengo que comprar entonces esos nuevos equipos con las nuevas NPUs?

Pues parece que sí, puesto que ya no es una aplicación o programa que se ejecuta en la nube, sino algo integrado en tu equipo. Es más, la IA de futuro será más local que general y algo integrado y que no acudes a ello externamente. Y para eso se necesitan nuevos procesadores, los NPUs.

¿Qué son los NPUs?

Son las siglas de Neural Processing Unit o unidad de procesamiento neuronal. La definición lo dice todo: chips que emulan en parte el cerebro humano, con lo que tendrás en tu equipo una IA que saber todo sobre ti (o lo que le quieras contar), acceder a todo lo que le permitas en tu computadora y a partir de ello aprenderá, te guiará y te corregirá mientras navegas, trabajas, juegas, etc. En resumen, tu ya "viejo" procesador Intel o tarjeta gráfica NVIDIA no te servirá. 

¿Para cuándo está disponible?

En junio saldrá al mercado el Copilot+ y ChatGPT-4o para Windows, con lo que sería en esta fecha tan cuando necesitarías comprar un nuevo equipo si quieres poder usar estas tecnologías y sacar todo el partido a la nueva IA integrada, general y personal a la vez, que viene. 

Lógicamente, los laptop de Microsoft, los Surface, serán los primeros y probablemente más caros, pero es indudable que irán saliendo modelos con esta tecnología en el resto de marcas, con precios competitivos. De todas formas, no parece que se exceda mucho de los 1.000 euros los más económicos, y de ahí a los 5.000 euros, como ocurre con los equipos actuales.

Como suele ocurrir siempre, en poco tiempo se convierten en modelos de lo más asequibles, puesto que esta IA integrada será ya lo común, como lo es ahora incluir una tarjeta gráfica. No habrá computadoras ni portátiles sin IA integrada, en definitiva. 

Evalúa tu equipo actual

Antes de tomar la decisión de comprar un nuevo equipo, es fundamental evaluar las capacidades de tu sistema actual. Aquí tienes una guía para realizar esta evaluación:

Análisis de hardware

Procesador (CPU): un procesador multicore reciente (Intel i5/i7 o AMD Ryzen 5/7) es generalmente suficiente para muchas aplicaciones de IA.

Memoria RAM: para tareas básicas, 8 gigabytes de RAM pueden ser suficientes, pero se recomienda al menos 16 gigabytes para un rendimiento óptimo.

Almacenamiento: un SSD rápido mejora significativamente los tiempos de carga y procesamiento de datos.

Software y sistema operativo

Asegúrate de que tu sistema operativo sea compatible con las herramientas de IA que planeas usar. Windows, macOS y diversas distribuciones de Linux soportan una amplia gama de aplicaciones de IA. También verifica que tengas las versiones más recientes de bibliotecas y frameworks de IA como TensorFlow, PyTorch, y otros.

¿Qué alternativas tienes a la compra de nuevo hardware?

Si tu equipo actual no cumple con los requerimientos necesarios para tus aplicaciones de IA, hay varias alternativas que pueden ser más económicas y eficientes que comprar un nuevo equipo:

Servicios en la nube

Los servicios en la nube permiten el acceso a potentes recursos de procesamiento sin necesidad de hardware especializado. Estos servicios se facturan generalmente por uso, lo que puede ser más rentable que una inversión significativa en nuevo hardware.

Optimización de recursos actuales

Existen varias maneras de optimizar el rendimiento de tu equipo actual sin necesidad de grandes inversiones:

Actualizar componentes específicos: mejorar la memoria RAM o añadir un SSD puede ser una solución efectiva y económica.

Mantenimiento regular: asegúrate de mantener tu sistema libre de malware y con los controladores actualizados para garantizar un rendimiento óptimo.

¿Cuándo es necesario que compres un nuevo equipo?

Hay situaciones en las que una actualización o un nuevo equipo puede ser inevitable, así que veamos las opciones:

Investigación y desarrollo de IA

Si te dedicas a la investigación en IA o desarrollas aplicaciones avanzadas, contar con un equipo con potentes GPUs y gran capacidad de memoria es y será casi una necesidad. Las tareas de entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo requieren recursos significativos que solo pueden ser proporcionados por hardware especializado.

Empresas con necesidades específicas

Las empresas que dependen de la IA para operaciones críticas o que manejan grandes volúmenes de datos pueden beneficiarse de invertir en hardware avanzado. Esto incluye estaciones de trabajo dedicadas y servidores con configuraciones de alto rendimiento.