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El c\u00f3mputo creciente<\/span> la potencia necesaria para entrenar modelos sofisticados de IA, como ChatGPT de OpenAI, eventualmente podr\u00eda toparse con una pared con las tecnolog\u00edas de chips convencionales.<\/p>\n En un an\u00e1lisis de 2019, OpenAI descubri\u00f3 que desde 1959 hasta 2012, la cantidad de energ\u00eda utilizada para entrenar modelos de IA se duplic\u00f3 cada dos a\u00f1os y que el uso de energ\u00eda comenz\u00f3 a aumentar siete veces m\u00e1s r\u00e1pido despu\u00e9s de 2012.<\/p>\n Ya est\u00e1 causando tensi\u00f3n. Seg\u00fan los informes, Microsoft enfrenta una escasez interna del hardware de servidor necesario para ejecutar su IA, y la escasez est\u00e1 elevando los precios. CNBC, hablando con analistas y tecn\u00f3logos, estima que el costo actual de entrenar un modelo similar a ChatGPT desde cero es de m\u00e1s de $ 4 millones.<\/p>\n Una soluci\u00f3n al dilema de entrenamiento de IA que se ha propuesto son los chips fot\u00f3nicos, que usan luz para enviar se\u00f1ales en lugar de la electricidad que usan los procesadores convencionales. En teor\u00eda, los chips fot\u00f3nicos podr\u00edan conducir a un mayor rendimiento en el entrenamiento porque la luz produce menos calor que la electricidad, puede viajar m\u00e1s r\u00e1pido y es mucho menos susceptible a los cambios de temperatura y campos electromagn\u00e9ticos.<\/p>\n Lightmatter, LightOn, Luminous Computing, Intel y NTT se encuentran entre las empresas que desarrollan tecnolog\u00edas fot\u00f3nicas. Pero si bien la tecnolog\u00eda gener\u00f3 mucho entusiasmo hace unos a\u00f1os y atrajo muchas inversiones, el sector se ha enfriado notablemente desde entonces.<\/p>\n Hay varias razones por las cuales, pero el mensaje general de los inversores y analistas que estudian la fot\u00f3nica es que los chips fot\u00f3nicos para IA, aunque prometedores, no son la panacea que alguna vez se pens\u00f3 que eran.<\/p>\n<\/p><\/div>\n