26/05/2022 – Madrid
El crecimiento del mercado de la Inteligencia Artificial (IA) es excepcional. Actualmente, las empresas pueden acceder con más facilidad a las capacidades de computación y almacenamiento para ejecutar cargas de trabajo de IA, como explica David Carrero Fernández-Baillo, cofundador y VP Sales de Stackscale. Las cifras a nivel mundial reflejan este crecimiento: se estima que el mercado de la Inteligencia Artificial alcanzará los 403 mil millones de euros en 2022, y superará los 512 mil millones de euros para 2024, según datos de IDC.
La inteligencia artificial es una disciplina que existe desde los años 50. Sin embargo, durante sus primeras décadas de existencia, la falta de potencia computacional y capacidad de almacenamiento frenó su avance. Este ya no es el caso. La adopción de la IA ha crecido de forma imparable durante las últimas décadas, como resultado de las mejoras conseguidas a nivel de costes, tiempo de entrenamiento y capacidades de computación.
Los avances en infraestructura de computación juegan un papel importante en la adopción de la IA. La mejora de las capacidades computacionales y de almacenamiento, y el uso de las GPUs han contribuido a impulsar las cargas de trabajo de Inteligencia Artificial, Aprendizaje Automático o Machine Learning y Deep Learning. En este sentido, el cloud computing y la infraestructura como servicio (IaaS) también han tenido un impacto considerable en el desarrollo de la IA.
«Las soluciones cloud e IaaS ofrecen una manera accesible y escalable para que empresas de todos los tamaños puedan desarrollar productos y servicios de Inteligencia Artificial. Ahora las empresas cuentan con acceso a una amplia variedad de proveedores que ofrecen la potencia de computación necesaria para sus cargas de trabajo de IA, mediante servidores bare-metal o cloud GPU, sin grandes inversiones de capital.», explica David Carrero.
Asimismo, según el Artificial Intelligence Index Report 2022 de la Stanford University, desde 2018 la IA se ha vuelto más accesible y optimizada. Por ejemplo, el coste de entrenar un sistema de clasificación de imágenes ha disminuido un 63,6 % y el tiempo de entrenamiento ha mejorado un 94,4 %. Esta evolución favorece la adopción comercial de las tecnologías de Inteligencia Artificial.
La externalización de la infraestructura permite a las organizaciones aumentar de forma significativa el rendimiento, así como escalar productos y servicios basados en IA de un modo mucho más eficiente. Además, según Stackscale, las soluciones cloud con GPU con una arquitectura de computación paralela aceleran la computación y mejoran el rendimiento. Por ejemplo, la GPU Tesla T4 de NVIDIA puede proporcionar un rendimiento de baja latencia hasta 40 veces superior al de las CPUs.
Sin lugar a dudas el número de servicios y productos de IA seguirá en aumento. La Inteligencia Artificial facilita la innovación y la mejora de la experiencia de usuario, mejorando a su vez la competitividad y fomentando el crecimiento. Por eso, al estar cada vez más presente en muchas actividades diarias, la ética en la IA y las regulaciones en torno a la IA también son cada vez más relevantes.
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