Desbloqueando el ROI con IA Generativa: Estrategias para el Éxito
La IA generativa presenta un potencial significativo de ROI, estimado entre $2.6 billones y $4.4 billones anuales en diversas industrias. Sin embargo, requiere recursos computacionales e infraestructura sustanciales. Únete a expertos de NVIDIA y Supermicro mientras revelan cómo identificar casos de uso clave y establecer una plataforma lista para IA que garantice el éxito.
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Incorporar la IA generativa en las operaciones comerciales no solo es beneficioso; es intensivo en recursos, requiriendo más capacidad de cálculo, red y almacenamiento que tecnologías anteriores. Acceder eficientemente a los datos, personalizar modelos preentrenados y ejecutarlos a gran escala requiere un ecosistema de hardware y software integral preparado para IA, además de experiencia técnica especializada.
Perspectivas de Expertos de la Industria
Anthony Larijani, Gerente Senior de Marketing de Productos en NVIDIA, y Yusuke Kondo, Gerente Senior de Marketing de Productos en Supermicro, discuten estrategias para aprovechar la IA generativa en una conversación moderada por Luis Ceze, Co-fundador y CEO de OctoML. Abordan decisiones clave sobre infraestructura, consideraciones de carga de trabajo y optimización de estrategias de IA para tu organización.
Alineación de Infraestructura y Carga de Trabajo
Alinear la infraestructura con las necesidades organizativas es fundamental. Según Larijani, el primer paso es visualizar tus objetivos finales. “Entiende qué cargas de trabajo soportará la infraestructura. Los modelos fundamentales a gran escala y las aplicaciones en tiempo real tienen requisitos computacionales significativamente diferentes.”
Al evaluar las cargas de trabajo, considera la escalabilidad. Estima la demanda potencial de aplicaciones, ya sea para procesamiento por lotes o interacciones en tiempo real, como chatbots.
Soluciones en la Nube vs. Locales
Las aplicaciones de IA generativa a menudo requieren escalabilidad, generando un debate sobre las soluciones en la nube frente a las locales. Kondo enfatiza que depende de los casos de uso específicos y la escala necesaria. La nube ofrece mayor flexibilidad para escalar; sin embargo, las soluciones locales requieren previsión y una inversión inicial significativa.
“Evalúa la escala potencial de tu proyecto. ¿Es más rentable usar nube GPU que construir tu propia infraestructura?” pregunta, señalando que los costos en la nube están disminuyendo mientras que la capacidad de cálculo aumenta.
Modelos de Código Abierto vs. Propietarios
Hay una tendencia creciente hacia modelos personalizados y especializados dentro de las empresas. Larijani destaca que técnicas como la generación aumentada por recuperación están permitiendo a las empresas aprovechar eficientemente los datos propietarios, lo que impacta las elecciones de infraestructura. Personalizar modelos reduce los costos y tiempos de entrenamiento.
“Afina los modelos fundamentales según tus necesidades específicas para mejorar la eficiencia de costos y la utilización de GPU,” añade Kondo.
Maximizando el Hardware con un Software Integral
Optimizar el hardware también implica una pila de software sofisticada. Kondo declara, “La infraestructura a gran escala es compleja, requiriendo colaboración con expertos de NVIDIA desde la fase de diseño para asegurar la compatibilidad.”
Construir una pila de software integral para IA es intensivo en recursos, por lo que NVIDIA se ha transformado en una empresa de computación de pila completa. El marco Nemo, parte de la plataforma NVIDIA AI Enterprise, ayuda a las empresas a construir, personalizar y desplegar modelos de IA generativa de manera óptima en infraestructuras extensas.
Preparándose para la Complejidad de los LLM
A medida que los modelos de lenguaje grande (LLM) crecen, también lo hacen sus necesidades energéticas. Kondo señala, “La demanda de energía para GPUs está aumentando rápidamente,” lo que impulsa innovaciones en soluciones de refrigeración para optimizar la eficiencia energética. Además, Larijani menciona técnicas emergentes de desarrollo de software que mejoran la eficiencia de despliegue, manteniendo costos y sostenibilidad.
“Hay una creciente demanda por sistemas optimizados sin importar el tamaño del negocio, y nuevos casos de uso para IA están surgiendo con frecuencia,” dice, reforzando la necesidad de un perfeccionamiento continuo del software.
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