En el vertiginoso mundo de la inteligencia artificial (IA), las empresas se enfrentan a un desafío continuo: maximizar el valor mientras equilibran los costos computacionales. A medida que los modelos de IA evolucionan y su adopción se vuelve masiva, el proceso conocido como inferencia —que implica correr datos a través de un modelo para obtener un resultado— presenta una complejidad diferente a la del entrenamiento del modelo. El entrenamiento es, en esencia, un costo inicial único. Sin embargo, cada vez que se ejecuta una solicitud al modelo durante la inferencia, se generan «tokens» que conllevan un costo asociado.
El rendimiento y uso crecientes de los modelos de IA implican un aumento en el número de tokens generados y los costos computacionales relacionados. Para las empresas que buscan desarrollar capacidades de IA, la clave radica en generar la máxima cantidad de tokens posibles —con velocidad, exactitud y calidad óptimas— sin disparar los costos computacionales.
La comunidad de IA ha estado trabajando intensamente para hacer que la inferencia sea más barata y eficiente. Durante el último año, los costos de inferencia han disminuido significativamente gracias a importantes avances en la optimización de modelos. Esto ha llevado a infraestructuras computacionales aceleradas avanzadas, eficientes en términos energéticos y soluciones de pila completa cada vez más sofisticadas.
Según el Informe AI Index 2025 del Instituto de IA Centrada en el Humano de la Universidad de Stanford, el costo de inferencia para un sistema que funciona al nivel de GPT-3.5 se redujo más de 280 veces entre noviembre de 2022 y octubre de 2024. A nivel de hardware, los costos han disminuido un 30% anualmente, mientras que la eficiencia energética ha mejorado un 40% cada año. Los modelos de pesos abiertos también están cerrando la brecha con los modelos cerrados, reduciendo la diferencia de rendimiento del 8% a solo 1.7% en algunos puntos de referencia en un año. Estos avances están disminuyendo rápidamente las barreras para la adopción de IA avanzada.
A medida que los modelos crean más demanda y generan más tokens, las empresas necesitan escalar sus recursos de computación acelerada para brindar la próxima generación de herramientas de razonamiento de IA o enfrentar el riesgo del aumento en costos y consumo de energía. Comprender los conceptos económicos de la inferencia permite a las empresas posicionarse para lograr soluciones de IA eficientes, rentables y escalables.
Entre los términos clave en la economía de la inferencia se encuentran los tokens, el throughput (capacidad de procesamiento de datos) y la latencia. Cada uno es fundamental para medir el desempeño y costo de un sistema de IA. La eficiencia energética es otra medida vital que compara el rendimiento por cada watt consumido.
Las leyes de escalamiento de la IA son esenciales para entender la economía de la inferencia. Incluyen la escalabilidad del preentrenamiento, el post-entrenamiento y el escalamiento en el momento de la prueba o razonamiento. A pesar de los avances, el preentrenamiento sigue siendo crucial para respaldar otras formas de escalado.
Finalmente, un enfoque de pila completa es esencial para lograr IA rentable. Los modelos que utilizan técnicas avanzadas generan más tokens, solucionan problemas complejos con más precisión, pero también son más costosos computacionalmente. Por tanto, es crucial escalar los recursos de computación acelerada para proporcionar la próxima generación de herramientas de razonamiento de IA que puedan soportar la resolución de problemas complejos sin un aumento desmedido de costos.
Para lograr esto, se necesita tanto hardware avanzado como una pila de software optimizada. La hoja de ruta de productos de fábricas de IA de NVIDIA está diseñada para satisfacer la demanda computacional y mejorar la eficiencia en la inferencia. Estas fábricas integran infraestructuras de alto rendimiento, redes de alta velocidad y software optimizado para generar inteligencia a gran escala, asegurando que las demandas de velocidad y rendimiento sean satisfechas al menor costo posible.
Fuente: Zona de blogs y prensa de Nvidia
