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El pasado marzo Nvidia, la empresa líder en tecnología de gráficos e inteligencia artificial, celebró su conferencia anual GTC (GPU Technology Conference), un evento destacado en el campo de la tecnología de GPU, desde su inicio en 2009. Este año, la conferencia marcó un hito al realizarse de forma presencial, atrayendo a más de 11.000 investigadores, desarrolladores y profesionales de diversas industrias convirtiéndose en el "Woodstock de la IA", tal y como algunos la han apodado. 

Durante el evento, se destacó a la IA Generativa como la próxima revolución industrial capaz de transformar sectores tradicionales. Además, la presencia de líderes empresariales de diversas industrias reflejó un interés constante en adoptar la IA para mejorar las operaciones comerciales. Asimismo, se presentó la potente GPU B100 como parte de la nueva Plataforma Blackwell, enfatizando el compromiso de proporcionar soluciones integrales para centros de datos. También se presentó un software capaz de simplificar la implementación de IA, facilitando su adopción a gran escala y generando ingresos recurrentes.

Gracias al continuo avance de la innovación en la IA, es muy probable que los volúmenes de inversión superen las previsiones actuales. Dentro de todas estas vanguardias, emerge la "Edge IA", una nueva forma de inteligencia artificial que promete experiencias más rápidas y personalizadas para los usuarios, y podría ser un gran catalizador para oportunidades atractivas para las carteras. Imagina un teléfono que traduce conversaciones en tiempo real o un coche que tiene su propio asistente personal. Esto es lo que ya está pasando con la Edge IA. 

Entonces, ¿qué significa realmente "Edge IA"?

En la actualidad, la mayor parte de la actividad informática de la IA (incluida la IA generativa) está centralizada en grandes centros de datos, lo que permite a los modelos de IA aprovechar una gran cantidad de capacidad de procesamiento. Sin embargo, a medida que se generalice la adopción de la IA generativa, esperamos que la computación se expanda más cerca del usuario final. En pocas palabras, es llevar el poder de la inteligencia artificial directamente a los dispositivos que usamos todos los días. Esto nos permite tener experiencias más rápidas y personalizadas, como traducciones instantáneas o asistentes personales en nuestros coches. Y no solo eso, también podría abrir nuevas oportunidades de inversión en dispositivos, servicios e infraestructura relacionados con dicha tecnología.

Una de las razones por las que esto es tan emocionante es porque cambia la forma en que la inteligencia artificial se usa y se experimenta. Hasta ahora, la mayoría de la inteligencia artificial ha estado centralizada en grandes centros de datos. Pero al llevarla a los dispositivos que usamos todos los días, se vuelve más rápida y eficiente. Esto significa que las empresas pueden ofrecer servicios más personalizados y diferenciados, lo que les da una ventaja competitiva.

Cómo influye la edge IA en la inversión

La introducción de nuevos dispositivos y servicios de edge IA tiene importantes implicaciones para la inversión. Recientemente, varias empresas han anunciado próximos lanzamientos de productos de edge AI:

  • Algunas empresas de semiconductores han presentado nuevas unidades de procesamiento neuronal (NPU), diseñadas específicamente para ejecutar algoritmos de IA. Se espera que los ordenadores impulsados por IA podrían alcanzar los 100 millones de unidades en los próximos dos años.
  • Otra empresa de semiconductores ha lanzado una plataforma informática móvil con capacidades de edge IA.
  • Un gran fabricante de smartphone ha comunicado que tiene previsto integrar la IA en todos los dispositivos que fabrique.

La edge IA puede reactivar las ventas de ordenadores y smartphones, que han experimentado un crecimiento lento debido al retraso de los usuarios para actualizar sus dispositivos. Además, puede abrir la puerta a la próxima "aplicación revolucionaria", al igual que ocurrió con las aplicaciones móviles después de la llegada de los smartphones. Por último, el éxito de la edge IA probablemente impulse nuevos esfuerzos de investigación, lo que requerirá que las empresas inviertan más en infraestructura de IA.

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