El 75% de los líderes considera que el uso de la IA generativa y el aprendizaje automático proporciona una ventaja competitiva

En el pasado, los LLM que financiaban la IA generativa solían ser grandes y complejos, y su infraestructura operativa era inevitablemente grande, pero en los últimos años se ha producido un aumento de los LLM más pequeños y eficientes con muchos menos parámetros.
Esta madurez de las tecnologías relacionadas con la IA ha provocado una tendencia a alejarse de los entornos de ejecución de IA centralizados tradicionales para ejecutar la IA más cerca del borde o en el borde mismo.

Se espera que la capacidad de ejecutar la IA en PC, dispositivos inteligentes y el IoT aumente drásticamente la eficiencia energética y de costes y minimice la latencia para obtener resultados informáticos.
Además, el funcionamiento de las cargas de trabajo convencionales de IA a gran escala carecía de agilidad, y existían muchas preocupaciones sobre la seguridad de los servidores que forman la infraestructura de ejecución operativa para la IA y el LLM, así como sobre el aumento del consumo energético de los centros de datos.

La solución que ha llamado la atención es una combinación de una plataforma informática y CPU dedicadas que pueden manejar funciones y cargas de trabajo de IA de vanguardia.
La solución se basa en código abierto, lo que significa que puede adaptarse instantáneamente a nuevos modelos de IA gracias al poder de la comunidad y es altamente personalizable.

Identifica la realidad actual de la ejecución de cargas de trabajo de IA en el borde y los retos a los que se enfrentan los entornos de ejecución de IA a gran escala.
También explica cómo pueden resolverse estos retos mediante la IA en el borde y cómo pueden contribuir las soluciones de CPU, por lo que si está considerando utilizar IA generada en el borde, consulte esta sección.