A medida que la inteligencia artificial continúa su rápida evolución e integración en diversas industrias, las empresas se enfrentan a un desafío crucial: maximizar el valor derivado de estas poderosas tecnologías. Un aspecto clave de este desafío radica en comprender la economía de la inferencia, el proceso de utilizar un modelo de IA entrenado para generar predicciones o resultados a partir de nuevos datos.
La inferencia presenta una demanda computacional única en comparación con el entrenamiento del modelo. Si bien el entrenamiento implica un costo inicial significativo para procesar vastos conjuntos de datos e identificar patrones, la inferencia incurre en costos continuos con cada interacción. Cada solicitud o entrada enviada al modelo desencadena la generación de tokens, las unidades fundamentales de datos, y cada token conlleva un costo computacional.
Por lo tanto, a medida que los modelos de IA se vuelven más sofisticados y ampliamente utilizados, el volumen de tokens generados aumenta, lo que lleva a mayores gastos computacionales. Para las organizaciones que buscan aprovechar la IA de manera efectiva, el objetivo es generar un alto volumen de tokens con una velocidad, precisión y calidad de servicio óptimas, manteniendo los costos computacionales bajo control.
El ecosistema de IA ha estado buscando activamente estrategias para reducir los costos de inferencia y mejorar la eficiencia. Los avances en la optimización de modelos, junto con el desarrollo de infraestructura de computación acelerada de bajo consumo energético y soluciones integrales de pila completa, han contribuido a una tendencia a la baja en los costos de inferencia durante el último año.
Según el Informe del Índice de IA 2025 del Instituto de IA Centrada en el Ser Humano de la Universidad de Stanford, el costo de inferencia para un sistema con un rendimiento de nivel GPT-3.5 ha disminuido drásticamente entre noviembre de 2022 y octubre de 2024. Los costos de hardware también han disminuido, con una mejora anual en la eficiencia energética. Además, los modelos de código abierto están reduciendo la brecha de rendimiento con los modelos cerrados, lo que reduce aún más las barreras para la adopción de IA avanzada.
A medida que los modelos avanzan y crean más demanda y producen más tokens, las organizaciones deben escalar sus recursos de computación acelerada para proporcionar la próxima generación de herramientas de razonamiento de IA. No hacerlo podría resultar en mayores costos y consumo de energía.
Este artículo proporciona una comprensión fundamental de la economía de la inferencia, lo que permite a las organizaciones desarrollar soluciones de IA eficientes, rentables y escalables.
Conceptos Clave en la Economía de la Inferencia de IA
Familiarizarse con la terminología esencial de la economía de la inferencia de IA es crucial para comprender su importancia.
Tokens: Las unidades centrales de datos dentro de un modelo de IA, derivadas de texto, imágenes, audio y video durante el entrenamiento. La tokenización implica dividir los datos en unidades más pequeñas y manejables. Durante el entrenamiento, el modelo aprende las relaciones entre los tokens, lo que le permite realizar inferencias y generar resultados precisos.
Rendimiento (Throughput): La cantidad de datos que un modelo puede procesar y generar dentro de un período de tiempo específico, a menudo medido en tokens por segundo. Un mayor rendimiento indica un uso más eficiente de los recursos de infraestructura.
Latencia: El retraso de tiempo entre ingresar una solicitud y recibir la respuesta del modelo. Una latencia más baja se traduce en respuestas más rápidas y una mejor experiencia de usuario. Las métricas clave de latencia incluyen:
- Tiempo hasta el Primer Token (TTFT): El tiempo requerido para que el modelo produzca el primer token de salida después de recibir una solicitud de usuario, lo que refleja el tiempo de procesamiento inicial.
- Tiempo por Token de Salida (TPOT): El tiempo promedio para generar tokens subsiguientes, también conocido como ‘latencia entre tokens’ o ‘latencia de token a token’.
Si bien TTFT y TPOT son puntos de referencia útiles, centrarse únicamente en ellos puede conducir a un rendimiento subóptimo o a un aumento de los costos.
Rendimiento Útil (Goodput): Una métrica holística que mide el rendimiento logrado mientras se mantienen los niveles de TTFT y TPOT objetivo. El rendimiento útil proporciona una visión más completa del rendimiento del sistema, asegurando la alineación entre el rendimiento, la latencia y el costo para respaldar la eficiencia operativa y una experiencia de usuario positiva.
Eficiencia Energética: Una medida de la eficacia con la que un sistema de IA convierte la energía en salida computacional, expresada como rendimiento por vatio. Las plataformas de computación acelerada pueden ayudar a las organizaciones a maximizar los tokens por vatio y minimizar el consumo de energía.
Leyes de Escalamiento y Costo de Inferencia
Las tres leyes de escalamiento de la IA proporcionan información adicional sobre la economía de la inferencia:
Escalamiento de Preentrenamiento: La ley de escalamiento original, que demuestra que aumentar el tamaño del conjunto de datos de entrenamiento, el recuento de parámetros del modelo y los recursos computacionales conduce a mejoras predecibles en la inteligencia y la precisión del modelo.
Post-entrenamiento: Un proceso en el que los modelos se ajustan para tareas y aplicaciones específicas. Técnicas como la generación aumentada de recuperación (RAG) pueden mejorar la precisión al recuperar información relevante de las bases de datos empresariales.
Escalamiento en Tiempo de Prueba: También conocida como ‘pensamiento prolongado’ o ‘razonamiento’, esta técnica implica asignar recursos computacionales adicionales durante la inferencia para evaluar múltiples resultados posibles antes de seleccionar la mejor respuesta.
Si bien las técnicas de escalamiento posterior al entrenamiento y en tiempo de prueba son cada vez más sofisticadas, el preentrenamiento sigue siendo un aspecto crucial del escalamiento de modelos y el soporte de estas técnicas avanzadas.
Lograr una IA Rentable con un Enfoque de Pila Completa
Los modelos que aprovechan el escalamiento en tiempo de prueba generan múltiples tokens para abordar problemas complejos, lo que resulta en resultados más precisos y relevantes, pero también en costos computacionales más altos en comparación con los modelos que solo se someten a preentrenamiento y post-entrenamiento.
Las soluciones de IA más inteligentes necesitan generar más tokens para resolver tareas complejas, mientras que una experiencia de usuario de alta calidad requiere generar estos tokens lo más rápido posible. Cuanto más inteligente y rápido sea un modelo de IA, más valor proporciona a las empresas y a los clientes.
Las organizaciones necesitan escalar sus recursos de computación acelerada para ofrecer herramientas de razonamiento de IA que puedan manejar la resolución de problemas complejos, la codificación y la planificación de varios pasos sin incurrir en costos excesivos.
Esto requiere tanto hardware avanzado como una pila de software totalmente optimizada. La hoja de ruta de productos de la fábrica de IA de NVIDIA está diseñada para satisfacer estas demandas computacionales y abordar las complejidades de la inferencia al tiempo que mejora la eficiencia.
Las fábricas de IA integran infraestructura de IA de alto rendimiento, redes de alta velocidad y software optimizado para permitir la inteligencia a escala. Estos componentes están diseñados para ser flexibles y programables, lo que permite a las empresas priorizar las áreas críticas para sus modelos o necesidades de inferencia.
Para optimizar las operaciones al implementar modelos de razonamiento de IA masivos, las fábricas de IA se ejecutan en un sistema de gestión de inferencia de alto rendimiento y baja latencia. Este sistema garantiza que la velocidad y el rendimiento necesarios para el razonamiento de la IA se cumplan al menor costo posible, maximizando la generación de ingresos por tokens.
Al comprender y abordar la economía de la inferencia, las organizaciones pueden desbloquear todo el potencial de la IA y lograr un retorno significativo de sus inversiones. Un enfoque estratégico que considere las métricas clave, las leyes de escalamiento y la importancia de una solución de pila completa es esencial para construir aplicaciones de IA eficientes, rentables y lucrativas.
Es importante destacar la importancia de elegir la infraestructura adecuada para ejecutar estos modelos de IA. Una infraestructura robusta y escalable es crucial para manejar la creciente demanda de inferencia. Esto incluye no solo el hardware, como GPUs de alto rendimiento, sino también el software y las herramientas que permiten la gestión y optimización de los modelos.
Además, las empresas deben considerar la posibilidad de utilizar servicios de inferencia en la nube. Estos servicios ofrecen una forma flexible y rentable de escalar la inferencia sin tener que invertir en infraestructura propia. Al externalizar la inferencia, las empresas pueden centrarse en el desarrollo de sus modelos y aplicaciones, dejando la gestión de la infraestructura en manos de expertos.
Otro aspecto crucial es la seguridad de la inferencia. Los modelos de IA pueden ser vulnerables a ataques que buscan extraer información sensible o manipular sus resultados. Por lo tanto, es importante implementar medidas de seguridad para proteger los modelos y los datos que utilizan. Esto incluye el cifrado de los datos, la autenticación de los usuarios y la monitorización de la actividad de los modelos.
Finalmente, es importante recordar que la economía de la inferencia es un campo en constante evolución. A medida que la tecnología avanza, surgen nuevas técnicas y herramientas que permiten reducir los costos y mejorar la eficiencia. Por lo tanto, es importante estar al día de las últimas novedades y adaptar las estrategias de inferencia en consecuencia.
Para garantizar el éxito en la implementación de soluciones de IA, las organizaciones deben prestar atención a los siguientes puntos clave:
Optimización de Modelos: Reducir el tamaño y la complejidad de los modelos sin sacrificar la precisión puede disminuir significativamente los costos de inferencia. Técnicas como la cuantificación y la poda pueden ayudar a lograr este objetivo.
Infraestructura Adecuada: Elegir la infraestructura adecuada, ya sea en la nube o en local, es crucial para garantizar un rendimiento óptimo y costos controlados. Las GPUs de alto rendimiento son una opción popular para acelerar la inferencia.
Gestión Eficiente de Recursos: Monitorizar y optimizar el uso de los recursos computacionales puede ayudar a reducir el desperdicio y mejorar la eficiencia. Herramientas de gestión de la carga de trabajo y de escalamiento automático pueden ser útiles en este sentido.
Seguridad Robusta: Implementar medidas de seguridad para proteger los modelos y los datos que utilizan es esencial para evitar ataques y fugas de información.
Adaptación Continua: Estar al día de las últimas novedades en la economía de la inferencia y adaptar las estrategias en consecuencia es crucial para mantener una ventaja competitiva.
En resumen, la economía de la inferencia es un aspecto clave para maximizar el valor de la IA. Al comprender los conceptos clave, las leyes de escalamiento y la importancia de una solución de pila completa, las organizaciones pueden construir aplicaciones de IA eficientes, rentables y lucrativas. La optimización de modelos, la elección de la infraestructura adecuada, la gestión eficiente de recursos, la seguridad robusta y la adaptación continua son elementos esenciales para el éxito en este campo.