Las 9 principales empresas y aplicaciones de infraestructura de IA
Muchas organizaciones invierten fuertemente en IA, pero la mayoría de los proyectos no logran escalar. Solo entre el 10 % y el 20 % de las pruebas de concepto de IA llegan a implementarse por completo. 1
Una razón clave es que los sistemas existentes no están equipados para soportar las demandas de grandes conjuntos de datos, el procesamiento en tiempo real o los modelos complejos de aprendizaje automático. A medida que la IA se vuelve más fundamental para la estrategia empresarial, las limitaciones de la infraestructura determinan cada vez más si las iniciativas llegan a producción.
Descubra las 9 principales empresas de infraestructura de IA, sus componentes clave y lo que se requiere para dar soporte a las cargas de trabajo de IA de forma eficaz:
Componentes clave de la infraestructura de IA para empresas
Consulte la explicación de cada capa de infraestructura de IA y del líder del mercado. En los casos en que existen datos públicos sobre ingresos o número de empleados, estos se utilizaron para identificar al líder del mercado.
1. Calcular
La capa de cómputo admite las cargas de trabajo altamente paralelas necesarias para el entrenamiento y la inferencia de modelos a gran escala.
- Los fabricantes de chips de IA diseñan procesadores especializados adaptados a las cargas de trabajo de inteligencia artificial. Estos chips se centran en maximizar el rendimiento y la eficiencia energética para tareas como el entrenamiento y la inferencia de redes neuronales.
- NVIDIA desarrolla GPU para cálculos matriciales y vectoriales, que son esenciales para entrenar modelos de aprendizaje profundo y acelerar las cargas de trabajo de IA.
- Los proveedores de servicios en la nube ofrecen acceso bajo demanda a recursos de computación y almacenamiento, incluyendo hardware especializado para el entrenamiento e inferencia de IA. Permiten a las empresas escalar sus necesidades de computación e implementar modelos de IA en producción sin necesidad de comprar ni mantener hardware local.
- Amazon Web Services : Además de las GPU NVIDIA, AWS proporciona procesadores Trainium e Inferentia para entrenamiento e inferencia en su infraestructura en la nube.
- Las plataformas en la nube con GPU se especializan en el aprovisionamiento de GPU para cargas de trabajo de IA.
- Coreweave, un servicio líder de computación en la nube con GPU, salió recientemente a bolsa en el NASDAQ.
2. Datos
La infraestructura de IA requiere flujos de datos bien gestionados para proporcionar a los modelos datos de entrada limpios y relevantes. La capa de datos admite la adquisición, transformación, análisis y almacenamiento para los flujos de trabajo de aprendizaje automático.
- Plataformas de gestión y análisis de datos : Los datos empresariales deben organizarse, enriquecerse con metadatos, gestionarse y analizarse. De este modo, pueden convertirse en una valiosa fuente para el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático.
- Snowflake, con su oferta orientada a las empresas, permite a las compañías organizar sus datos e identificar fuentes de datos para la IA.
- Aprendizaje por refuerzo a partir de la retroalimentación humana (RLHF) y otros servicios de anotación de datos : Anotar los datos ayuda a los modelos de IA a aprender de los conjuntos de datos existentes.
- Scale AI proporciona conjuntos de datos anotados y retroalimentación de evaluación para alinear los modelos con las preferencias humanas. Estos datos son esenciales para el entrenamiento de los modelos de aprendizaje automático.
- Infraestructura de datos web : La web pública es la mayor fuente de datos utilizada para el entrenamiento y la inferencia de la IA. Muchos modelos de IA generativa se entrenan o ajustan con datos de la web pública o requieren acceso web ininterrumpido y en tiempo real durante la inferencia.
- Bright Data es una plataforma de infraestructura de datos web. Ofrece conjuntos de datos, API de web scraping , proxies , navegadores remotos y capacidades de automatización para que los agentes busquen, rastreen y naveguen por la web .
3. Modelo
La capa de modelos incluye arquitecturas, mecanismos de entrenamiento y procesos de implementación para modelos de IA. Garantiza la experimentación, la optimización y la monitorización en diversas aplicaciones, como sistemas de aprendizaje automático y sistemas de vídeo con IA.
- Los LLM (modelos de lenguaje a gran escala): OpenAI desempeñaron un papel fundamental en la aceleración de la adopción de la IA generativa a través de modelos de lenguaje a gran escala.
- LMM (Modelos Multimodales Grandes): Los modelos multimodales requieren el manejo de entradas de alta dimensión y conciencia temporal. Google Veo de DeepMind lidera el desarrollo de modelos de IA de video para tareas de reconocimiento de acciones y resumen de video.
- Las plataformas MLOps admiten el seguimiento, las pruebas y el despliegue en producción de modelos. Hugging Face (HF) ofrece herramientas y repositorios para el control de versiones, las pruebas y el despliegue de modelos en diferentes entornos.
La capa del modelo incluye numerosas plataformas, desde lenguajes de programación como Python hasta paquetes como PyTorch y plataformas de ciencia de datos como DataRobot. Hemos seleccionado algunos sectores, no abarcamos la totalidad del panorama.
Limitaciones
Esta es la visión de la industria desde la perspectiva de un comprador empresarial. Detrás de cada industria hay otras que la abastecen. Por ejemplo, en el segmento de computación, NVIDIA subcontrata la fabricación de chips a TSMC, que a su vez subcontrata una parte significativa de su equipo de fabricación de chips a ASML.
Aplicaciones generales de IA que puedes crear con la infraestructura de IA adecuada.
Una infraestructura de IA eficaz determina la rapidez con la que las organizaciones pueden experimentar, implementar y escalar aplicaciones de IA . Con la combinación adecuada de componentes de hardware y software, los científicos de datos pueden dar soporte a cargas de trabajo de IA complejas, garantizar la protección de los datos y gestionar grandes volúmenes de datos de forma eficiente.
1. Agentes de IA
Los agentes de IA realizan tareas de forma autónoma o interactiva combinando capacidades de percepción, razonamiento y toma de decisiones.
La creación de agentes de IA requiere hardware y software integrados, así como la gestión segura de datos confidenciales.
- Los agentes empresariales gestionan las incidencias de soporte interno o automatizan los flujos de trabajo de documentación.
- Los agentes de desarrollo ayudan con la generación de código y la depuración utilizando modelos de lenguaje extensos .
- Los agentes de IA para ventas pueden elaborar mensajes personalizados basados en los datos del cliente.
2. Tuberías RAG
La Generación Aumentada por Recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) combina la recuperación de información con la IA generativa, mejorando la precisión y la relevancia de los resultados del modelo.
Las canalizaciones RAG requieren un acceso rápido a los datos, marcos de procesamiento de datos eficientes y soluciones de almacenamiento escalables.
- Las herramientas de búsqueda empresarial utilizan flujos de trabajo RAG para recuperar documentos y generar resúmenes.
- Los sistemas de atención al cliente combinan la recuperación de información con respuestas generativas para proporcionar respuestas que tengan en cuenta el contexto.
- Las herramientas de IA jurídica recuperan y explican precedentes o regulaciones relevantes.
3. Infraestructura nativa de inferencia
A medida que las cargas de trabajo de inferencia aumenten rápidamente, se espera que representen aproximadamente la mitad de todas las cargas de trabajo de los centros de datos. 2 Este crecimiento desplaza la demanda de infraestructura desde los grandes clústeres de capacitación centralizados hacia centros de datos regionales distribuidos ubicados más cerca de los usuarios finales.
Para respaldar este cambio, se espera que la infraestructura se aleje de los diseños centrados en GPU y se oriente hacia procesos nativos de inferencia. 3
La infraestructura nativa de inferencia se utiliza comúnmente en:
- Centros de datos regionales que dan servicio a aplicaciones de IA en tiempo real.
- Plataformas empresariales que ejecutan servicios de IA a gran escala de forma rentable.
- Casos de uso sensibles a la latencia, como la IA conversacional, las recomendaciones y la búsqueda.
Aplicaciones específicas de dominio
4. Procesamiento del lenguaje natural
Los modelos de PLN realizan tareas como la generación de resúmenes, la clasificación y la generación de lenguaje. Estos modelos se basan en grandes conjuntos de datos y requieren entornos informáticos escalables.
Estas aplicaciones dependen de una ingesta, almacenamiento y procesamiento de datos de alto rendimiento y eficientes.
- Los chatbots y los agentes virtuales utilizan modelos de lenguaje preentrenados para responder preguntas y realizar tareas.
- Los sistemas de traducción automática dependen de la capacidad de procesamiento paralelo para gestionar contenido multilingüe.
- Los modelos de IA generativa crean contenido nuevo, a menudo entrenados mediante arquitecturas avanzadas de aprendizaje profundo.
5. Análisis predictivo
El análisis predictivo analiza las tendencias de los datos y pronostica eventos futuros. Estos modelos requieren una sólida gestión de datos y flujos de trabajo de IA estructurados.
La infraestructura de IA debe permitir el entrenamiento de modelos a gran escala e integrarse de forma segura con los sistemas existentes.
- En logística , los modelos pronostican los tiempos de entrega y optimizan las rutas.
- En finanzas , los modelos de aprendizaje automático identifican patrones de fraude y evalúan el riesgo.
- En el ámbito sanitario , los modelos predictivos estiman los resultados de los pacientes utilizando datos históricos.
6. Sistemas de recomendación
Los sistemas de recomendación utilizan datos del usuario para generar contenido personalizado o sugerencias de productos. Requieren un reentrenamiento continuo para adaptarse a nuevos comportamientos.
Estos sistemas requieren hardware especializado e infraestructura en la nube para gestionar la inferencia en tiempo real a gran escala.
- Las plataformas de streaming clasifican los vídeos según el historial de visualización.
- Los motores de búsqueda de comercio electrónico sugieren productos basándose en los datos de compra.
- Las plataformas publicitarias optimizan la entrega de contenido para la conversión.
7. Inteligencia artificial para la ciberseguridad
Mediante el reconocimiento de patrones y la detección de anomalías, la IA ayuda a detectar y responder a las amenazas de ciberseguridad .
Estos casos de uso dependen de medidas de seguridad avanzadas, ingesta de datos de alta velocidad e infraestructura de entrenamiento de modelos.
- Los sistemas de detección de intrusiones monitorizan la actividad de la red mediante algoritmos de IA.
- La protección de endpoints utiliza modelos de aprendizaje automático para identificar el malware.
- Los sistemas de identidad evalúan el riesgo en función del comportamiento del usuario y los patrones de acceso.
8. Investigación científica y simulación
Las aplicaciones de IA científica permiten realizar simulaciones, pruebas de hipótesis y acelerar los descubrimientos. Estos proyectos suelen requerir enormes recursos computacionales.
- Las plataformas de descubrimiento de fármacos simulan interacciones moleculares mediante aprendizaje profundo.
- Los modelos climáticos analizan grandes volúmenes de datos ambientales para realizar predicciones a largo plazo.
- La ciencia de los materiales utiliza la IA para identificar compuestos potenciales basándose en datos de simulación.
Aplicaciones en el mundo físico
9. Visión por computadora
Los modelosde visión artificial procesan imágenes y vídeo para detectar, segmentar o clasificar datos visuales. Se utilizan en sectores que requieren análisis visual en tiempo real. Estas aplicaciones se benefician de las unidades de procesamiento tensorial y los sistemas de archivos distribuidos para gestionar los datos de forma eficiente.
- Las aplicaciones de imágenes médicas utilizan modelos de IA para detectar patrones en las exploraciones.
- Los sistemas de vigilancia realizan el seguimiento de objetos y la detección de anomalías.
- Las herramientas de control de calidad en la fabricación identifican defectos mediante tareas de aprendizaje automático.
10. Sistemas autónomos
Los sistemas autónomos utilizan IA para operar de forma independiente y responder a entornos cambiantes. Requieren procesamiento de baja latencia y procesamiento de datos a gran escala.
Estos sistemas de IA dependen de altas exigencias computacionales, que normalmente no son compatibles con las unidades centrales de procesamiento tradicionales.
- Los vehículos autónomos utilizan modelos de inteligencia artificial para interpretar las señales de los sensores y tomar decisiones.
- Los drones utilizan cargas de trabajo de aprendizaje automático para la navegación y el reconocimiento de objetivos.
- La robótica de almacén funciona basándose en la detección y localización de objetos en tiempo real.
Preguntas frecuentes
La infraestructura de IA se refiere a los sistemas y tecnologías centrales que permiten el desarrollo y la implementación de soluciones de inteligencia artificial.
Consta de tres componentes principales: computación, que proporciona la potencia de procesamiento (por ejemplo, GPU, TPU) necesaria para entrenar y ejecutar modelos de IA; datos, que incluye las herramientas y los flujos de trabajo para recopilar, almacenar y preparar los grandes volúmenes de datos en los que se basan los sistemas de IA; y el modelo, que se refiere a los algoritmos y marcos de IA utilizados para aprender de los datos y hacer predicciones.
Estos elementos constituyen la base para construir, escalar y gestionar eficazmente las aplicaciones de IA.
Un flujo de trabajo de IA completo incluye más que infraestructura. Estos son los pasos clave que dan soporte a la infraestructura de IA:
1. Ingesta de datos
Recopilar datos de alta calidad es el primer paso en el aprendizaje automático. La infraestructura debe permitir la ingesta continua y a alta velocidad de datos.
Los datos pueden provenir de registros internos, sensores o fuentes públicas.
Se requiere limpieza y transformación antes del entrenamiento de los modelos.
2. Entrenamiento del modelo
El entrenamiento requiere acceso a hardware especializado y grandes conjuntos de datos. El tiempo de entrenamiento afecta directamente la velocidad del desarrollo de la IA.
Las GPU y las TPU permiten un entrenamiento más rápido de los modelos de aprendizaje automático.
El entrenamiento distribuido permite dividir el procesamiento entre varias máquinas.
3. Validación y pruebas
Los modelos se prueban con conjuntos de datos independientes para verificar su precisión. Las pruebas ayudan a reducir el riesgo de errores en la producción.
Las métricas se utilizan para evaluar el rendimiento del modelo.
Los malos resultados pueden indicar problemas con los datos o sobreajuste del modelo.
4. Despliegue
El despliegue traslada el modelo a un entorno real. Un despliegue fiable es necesario para aplicar los modelos de IA a tareas empresariales reales.
Las herramientas de contenedores y el software de orquestación facilitan el empaquetado y la distribución.
Las herramientas de monitorización hacen un seguimiento del rendimiento del modelo y detectan desviaciones.
Escalabilidad y flexibilidad: Las cargas de trabajo de IA generan volúmenes de datos cada vez mayores y requieren una capacidad de procesamiento creciente. La infraestructura debe escalar para dar cabida a conjuntos de datos más grandes y modelos más complejos. Los entornos en la nube permiten la asignación dinámica de recursos y admiten una amplia gama de marcos de aprendizaje automático y modelos de implementación.
Seguridad y cumplimiento: Las consideraciones de seguridad deben comenzar en la fase de diseño. Los controles esenciales incluyen el cifrado, las restricciones de acceso y los registros de auditoría automatizados. El cumplimiento de normativas como el RGPD y la HIPAA requiere una infraestructura que permita la residencia de datos, la gestión de permisos y el seguimiento de la actividad.
Integración con sistemas existentes: Las plataformas de IA deben funcionar junto con los sistemas de TI existentes. Sin una integración cuidadosa, las organizaciones corren el riesgo de crear silos de datos e ineficiencias en los procesos. Las API, los conectores de datos y el middleware ayudan a garantizar un intercambio de datos fluido y la compatibilidad entre diferentes entornos.
Preparación para el futuro y eficiencia: La infraestructura de IA debe ser adaptable a los rápidos cambios en las herramientas y los modelos. La arquitectura modular permite actualizaciones incrementales. El uso eficiente de los recursos, incluyendo hardware de bajo consumo y refrigeración optimizada, ayuda a reducir costos y prolongar la vida útil del sistema.
Implementar una infraestructura de IA sólida implica desafíos tanto técnicos como de planificación.
La disponibilidad en la nube para GPU, TPU y redes de alta velocidad es baja.
La integración con sistemas heredados puede requerir desarrollo a medida.
La gobernanza de datos es compleja cuando se trabaja con grandes volúmenes de datos confidenciales.
El cumplimiento de las normas legales requiere actualizaciones y auditorías constantes.
Infraestructura en la nube:
1. Proporciona acceso a vastos recursos computacionales bajo demanda.
2. Reduce los costos iniciales en comparación con la compra de hardware físico.
3. Permite un escalado rápido para cargas de trabajo a corto plazo o cambiantes.
Infraestructura local:
1. Ofrece mayor control sobre los datos y los recursos informáticos.
2. Puede ser necesario para aplicaciones con normas estrictas de privacidad o cumplimiento normativo.
3. Más adecuado para una demanda de computación constante o a largo plazo.
Nota: Algunas organizaciones utilizan enfoques híbridos para adaptarse a diferentes necesidades.
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