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La IA aplicada a la computación Edge revolucionará la industria de semiconductores

  • Inteligencia Artificial

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Gracias a la computación periférica las organizaciones pueden implementar soluciones basadas en inteligencia artificial más cerca de las fuentes de los datos, y del cliente final. Esto permite ofrecer servicios inteligentes de última generación, pero también tiene unos requisitos de hardware que van a impulsar nuevas categorías de chips dedicados especialmente a estas tecnologías.

Según un estudio reciente de la firma de investigación ABI Research, los ingresos derivados de la venta de chips específicos para la inteligencia artificial deductiva en entornos de computación Edge, y para el entrenamiento de inferencia aumentarán un 65% y un 137%, respectivamente, entre 2018 y 2023. Esto generará nuevas oportunidades de negocio para los fabricantes de semiconductores que están apostando por las tecnologías dedicadas a la IA, y en los próximos años va a suponer unos importantes ingresos potenciales.

Según las cifras de este informe, en 2018 los ingresos por productos de computación para IA en el borde alcanzar los 1.300 millones de dólares, y se espera que lleguen hasta los 23.000 millones en 2023. Pero, dado lo novedoso de este tipo de chips, los expertos prevén que este nuevo mercado ofrecerá grandes oportunidades a fabricantes más modestos que Intel o Nvidia, que podrán encontrar mercado par soluciones específicamente diseñadas para las diferentes ramas de la inteligencia artificial, como el machine learning, el reconocimiento automático de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural y los sistemas inteligentes de gestión de maquinaria e infraestructura, entre otros campos de la IA.

En este sentido, Jack Vernon, analista industrial de ABI Research, dijo que “Las empresas están mirando hacia el borde porque les permite realizar inferencia de AI sin transferir sus datos. El acto de transferir datos es intrínsecamente costoso y en casos de uso críticos para el negocio donde la latencia y la precisión son clave, y la falta de conectividad constante, las aplicaciones no se pueden cumplir. Ubicar el procesamiento de inferencia de inteligencia artificial en el borde también significa que las empresas no tienen que compartir datos privados o confidenciales con proveedores de la nube, algo que es problemático en los sectores de la salud y el consumidor”.

En general, el informe de ABI Research pone de relieve que el crecimiento de tecnología vinculadas directamente a la inteligencia artificial va a beneficiar cada vez más a la industria de semiconductores, que encontrará en esta área un campo abonado para la investigación y el desarrollo de nuevas tecnologías, más allá de la memoria y los procesadores, dos mercados que actualmente están experimentando algunos problemas. Los analistas afirman que los mayores beneficiados por la creciente tendencia hacia los componentes diseñados para la IA serán aquellos que estén invirtiendo en el desarrollo de patentes de Circuitos Integrados Específicos (ASIC), dedicados a la inteligencia artificial avanzada.

Según ABI Research, de cara a 2023 los ASIC superarán al resto de procesadores, incluidas las GPU como la principal arquitectura de hardware para soportar la inferencia de IA en la computación periférica, tanto en envíos como en ingresos. Un ejemplo es la industria de smartphones, en la que fabricantes como Huawei o Apple ya están utilizando ASIC para procesamiento inteligente de imágenes y el reconocimiento avanzado de rostros en las cámaras de algunos de sus terminales inteligentes. Y fabricantes de drones como DJI también utilizan esta tecnología para gobernar los sistemas de seguimiento basados en reconocimiento de imágenes.

Otros campos en los que crecerá mucho el uso de ASIC son los vehículos conectados, la automatización industrial y la robótica. Además de este tipo de chips, ABI Research destaca que otras tecnologías como FPGA aumentarán gracias a la inteligencia artificial, y las propias GPU seguirán dominando sectores concretos y muy amplios, como el de la capacitación de sistemas de IA, especialmente gracias a los pedidos de los grandes proveedores de la nube.