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La revolución de la inteligencia artificial en los dispositivos está transformando rápidamente los teléfonos inteligentes en potentes centros para aplicaciones de inteligencia artificial (IA). Con los avances en el diseño de chips, los fabricantes están optimizando los procesadores para manejar las tareas de IA de forma local, allanando el camino para experiencias más rápidas, seguras y eficientes.
Aquí, profundizamos en los avances técnicos que dan forma a esta revolución y en cómo se están diseñando los chips de los teléfonos para satisfacer las demandas de la IA en los dispositivos.
1. Chips de IA especializados para dispositivos más inteligentes
Los avances en IA en dispositivos están siendo impulsados principalmente por la integración de chips enfocados en IA en los teléfonos inteligentes. Los principales fabricantes de chips como Qualcomm, MediaTek, Samsung y Apple están incorporando unidades de procesamiento neuronal (NPU) en sus sistemas en chips (SoC). Las NPU están diseñadas específicamente para acelerar las tareas de aprendizaje automático y consumir menos energía en comparación con las CPU o GPU tradicionales.
Por ejemplo, el Snapdragon 8 Elite de Qualcomm y el Dimensity 9400 de MediaTek cuentan con NPU avanzadas capaces de realizar billones de operaciones por segundo (TOPS). Estos procesadores permiten aplicaciones de IA en tiempo real, como IA generativa para texto, imágenes y videos, al mismo tiempo que mantienen una eficiencia energética óptima.
Al utilizar aritmética de baja precisión y otras técnicas, estos chips reducen significativamente el consumo de energía, un factor crítico para los dispositivos móviles donde la duración de la batería es primordial.
2. Mejora de las métricas de rendimiento
Los chipsets de IA modernos están diseñados con el rendimiento como prioridad. Por ejemplo, los dispositivos de próxima generación ahora cuentan con NPU capaces de ejecutar más de 30 TOPS, lo que permite un procesamiento rápido de tareas de IA complejas, como fotografía computacional, procesamiento de lenguaje natural y traducción en tiempo real.
La plataforma Snapdragon 8 Elite, por ejemplo, integra la IA directamente en los canales de procesamiento de imágenes y videos, lo que proporciona funciones avanzadas como segmentación ilimitada para analizar y optimizar múltiples capas dentro de una imagen.
Además, el Dimensity 9400 de MediaTek, que ofrece unos impresionantes 50 TOPS, presenta el motor de IA Agentic, que admite el entrenamiento en el dispositivo y las aplicaciones de IA autónomas. Este motor permite que los dispositivos actúen de forma independiente, aprendiendo y adaptándose al comportamiento del usuario sin necesidad de una interacción constante con la nube.
3. Eficiencia energética y gestión térmica
La eficiencia energética es una piedra angular de la IA en el dispositivo, y los fabricantes de chips emplean diseños innovadores para optimizar el consumo de energía. Los cálculos de baja precisión, el escalado dinámico de voltaje y las arquitecturas de memoria eficientes son técnicas comunes que se emplean para reducir el uso de energía.
Por ejemplo, la DRAM LPDDR5X de Samsung, el chip de memoria más delgado de la industria con 0,65 mm, mejora la gestión térmica y proporciona un aumento del 25 % en la eficiencia energética, lo que garantiza que las tareas de IA de alto rendimiento no comprometan la duración de la batería. Las empresas también están implementando cámaras de vapor más grandes en los teléfonos inteligentes para controlar el calor general generado por estos chips.
4. Privacidad y seguridad mediante procesamiento localizado
Los chips de IA en el dispositivo permiten procesar datos confidenciales de forma local, lo que elimina la necesidad de transmitir información a la nube. Esto mejora la privacidad y la seguridad, lo que hace que los teléfonos inteligentes sean más confiables para las aplicaciones que manejan datos personales. El motor de datos personales de Samsung, por ejemplo, utiliza IA para recopilar y procesar datos del usuario completamente en el dispositivo, lo que ofrece una experiencia personalizada sin comprometer la privacidad.
Además, chips como el Dimensity 9400 cuentan con adaptación de bajo rango (LoRA), que permite ajustar los modelos de IA en el dispositivo sin retener datos confidenciales. Estas innovaciones subrayan el cambio hacia una IA localizada y segura.
5. Tendencias futuras en chips de IA en el dispositivo
El futuro de la IA en el dispositivo radica en el avance de las capacidades de IA generativa y multimodal. Los chips admiten cada vez más tareas complejas como la edición de video en tiempo real, la realidad aumentada y la toma de decisiones autónoma. La CPU Oryon de Qualcomm y los avances de MediaTek en el trazado de rayos para juegos están ampliando los límites de lo que los teléfonos inteligentes pueden lograr.
Además, la integración de transformadores y grandes modelos multimodales (LMM) en dispositivos de borde está posibilitando aplicaciones que abarcan la automoción, la atención médica y la IoT. Estos modelos, optimizados para la eficiencia energética y la funcionalidad en el dispositivo, prometen una latencia, privacidad y escalabilidad mejoradas.
6. Reflexiones finales
Los chips para teléfonos están a la vanguardia de la revolución de la IA en los dispositivos, ya que combinan hardware especializado, soluciones de memoria avanzadas y optimizaciones innovadoras de modelos de IA para ofrecer dispositivos más inteligentes y capaces.
A medida que estas tecnologías maduren, los teléfonos inteligentes seguirán redefiniendo las experiencias de los usuarios, ofreciendo funciones impulsadas por IA más rápidas, seguras y versátiles. Con fabricantes líderes como Qualcomm, MediaTek, Samsung y Apple a la cabeza de esta evolución, el futuro de la IA móvil parece estar preparado para avances notables.
