IA generativa

La inteligencia artificial generativa es un tipo de inteligencia artificial capaz de generar contenido completamente nuevo (conocido como IA generativa, contenido generado por IA o AIGC) en forma de texto, imágenes, audio o vídeo a partir de las indicaciones del usuario. Esto ha sido posible gracias a los avances en aprendizaje profundo y tecnología de redes neuronales, que han permitido que los modelos de IA trabajen con indicaciones en lenguaje natural, es decir, con los textos y las imágenes que las personas ya utilizamos para comunicarnos. A su vez, esto ha permitido a los programadores cargar en un modelo de IA el equivalente a Wikipedia —una base de datos existente compuesta por miles de millones, si no billones, de parámetros— y enseñarle a procesar lenguaje natural (NLP) para generar las respuestas adecuadas. Si la entrada se basa en lenguaje, el resultado puede ser un modelo de lenguaje de gran tamaño (LLM), como BLOOM, o un chatbot basado en uno de estos modelos, como ChatGPT. Si la entrada se basa en imágenes, el resultado puede ser un sistema de texto a imagen, como Stable Diffusion o Midjourney.

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La IA generativa puede hacerlo gracias a un proceso de desarrollo en dos etapas: el entrenamiento de la IA y la inferencia de la IA. Durante el entrenamiento de la IA, se carga en el modelo de IA una enorme base de datos con información etiquetada. La IA intenta «adivinar» cuál es el resultado esperado —ya sea la siguiente palabra de una oración o la identificación de síntomas en una imagen médica— y después comprueba sus respuestas. Mediante iteraciones repetidas de predicciones (propagación hacia adelante) y retroalimentación (retropropagación), la IA ajusta con tal precisión los valores ponderados de los parámetros de sus datos que comienza a generar el resultado correcto de forma sistemática. Esto es lo que se conoce como un modelo de IA preentrenado.

Durante la inferencia de la IA, el modelo de IA procesa datos nuevos y no etiquetados del mundo real. Gracias a su amplio entrenamiento, el modelo puede generar la respuesta correcta. Sus interacciones con datos nuevos también se registran para utilizarlas en la siguiente fase de entrenamiento de la IA, lo que permite optimizar aún más el modelo de IA.

Cabe señalar que los avances logrados en el desarrollo de la IA han hecho posible que esta utilice aprendizaje autosupervisado o semisupervisado con datos no etiquetados. Por este motivo, la IA generativa es cada día más inteligente y sofisticada.

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La IA generativa se utiliza ampliamente en diversos sectores y escenarios, desde los medios de comunicación y el marketing hasta la atención sanitaria y el diseño de productos. A continuación, se presentan algunos ejemplos de cómo la IA generativa ya está transformando nuestro mundo.

● Atención sanitaria: En el ámbito de la atención sanitaria y la medicina, la IA generativa puede entrenarse con grandes conjuntos de datos médicos para ayudar a diagnosticar enfermedades o generar planes de tratamiento personalizados basados en el historial médico del paciente. También puede utilizarse en el desarrollo de fármacos para analizar estructuras moleculares y diseñar nuevos medicamentos. Por último, el uso de la IA para generar historias clínicas electrónicas (HCE) permite crear una base de datos para el análisis sanitario y, al mismo tiempo, reducir la carga administrativa del personal médico.

● Marketing: La IA generativa puede elaborar rápidamente planes y campañas de marketing, eslóganes y diseños visuales. Incluso puede crear campañas publicitarias personalizadas a partir de las preferencias previstas de distintos segmentos de mercado.

● Medios de comunicación: La IA generativa no solo puede ayudar a redactar guiones de televisión y comunicados de prensa, sino también producir imágenes, audio y contenido de vídeo utilizando una cantidad mínima de datos de entrenamiento. En lugar de sustituir a los trabajadores, la IA puede ayudar a los creadores de contenido a hacer realidad sus ideas de forma más eficiente y eficaz, para que aprovechen al máximo su inspiración creativa y produzcan obras extraordinarias.

● Diseño de productos: La IA puede escribir código informático, generar planos de diseño de productos, evaluar conceptos e incluso ejecutar simulaciones para comprobar cómo funcionarían distintos diseños o materiales en situaciones reales. El proceso de diseño de los microchips y sistemas informáticos que ejecutan la IA también puede acelerarse mediante IA generativa, lo que permite crear prototipos rápidamente y reducir el tiempo de comercialización. Los grandes volúmenes de datos recopilados a partir de los comentarios de los usuarios pueden resultar útiles para entrenar el modelo de IA y generar sugerencias valiosas para el diseño de productos.

Según las previsiones de Bloomberg, se espera que el mercado de la IA generativa alcance los 1,3 billones de dólares estadounidenses en 2032, con una tasa de crecimiento anual compuesto (TCAC) del 42%.

GIGABYTE Technology ofrece una amplia gama de servidores de IA y soluciones de infraestructura de IA ideales para desarrollar y utilizar modelos de IA generativa. Estas soluciones se dividen en dos categorías según su función en el entrenamiento o la inferencia de IA.

● Entrenamiento de IA: estos servidores utilizan los aceleradores GPU y los módulos de computación más avanzados —o incluso un tipo avanzado de procesador que combina las funciones de las CPU y las GPU en un solo paquete— para realizar computación paralela y procesar conjuntos de datos masivos con el fin de entrenar la IA. Un ejemplo destacado es GIGABYTE G593-SD0, que integra el módulo de computación NVIDIA HGX™ H100 de 8 GPU para crear una de las plataformas de entrenamiento de IA más potentes del mercado. Los servidores de GIGABYTE también son compatibles con las GPU NVIDIA L40S. Otra opción innovadora es el chip «CPU más GPU», diseñado para cargas de trabajo de IA y HPC. Entre las opciones se incluyen AMD Instinct™ MI300A, la APU (unidad de procesamiento acelerado) de nivel empresarial de AMD, y el superchip NVIDIA Grace Hopper™, disponible en los servidores de alta densidad de la serie H de GIGABYTE, como el H223-V10.

● Inferencia de IA: en esta etapa del trabajo con IA generativa, deben elegirse aceleradores especializados especialmente adecuados para la inferencia de IA. El G293-Z43 de GIGABYTE está diseñado para alojar una configuración de alta densidad con dieciséis tarjetas AMD Alveo™ V70 en un chasis 2U. Estos aceleradores utilizan una arquitectura de flujo de datos que los convierte en una solución ideal para cargas de trabajo de inferencia de IA centralizadas e intensivas. Los servidores de GIGABYTE con ranuras de expansión PCIe Gen 4 o posteriores también son compatibles con las GPU NVIDIA A2 Tensor Core y L4 Tensor Core, que pueden contribuir a la inferencia de IA. Las GPU Qualcomm® Cloud AI 100, que pueden implementarse en los servidores GPU de la serie G de GIGABYTE, permiten realizar inferencia de IA generativa en el extremo de la red de forma más eficaz, ya que la solución aborda los aspectos más importantes de la inferencia de IA en la nube.