En el apasionante mundo de la inteligencia artificial, las Unidades de Procesamiento Gráfico (GPUs) han conquistado un lugar primordial, especialmente para las tareas que requieren gran capacidad de procesamiento paralelo como el entrenamiento de modelos gigantescos y la inferencia en tiempo real. No obstante, esta predilección casi exclusiva por las GPUs ha creado un sesgo que pasa por alto soluciones tecnológicas más económicas y sofisticadas disponibles en nuestro entorno: las Unidades Centrales de Procesamiento (CPUs) y las redes descentralizadas de cómputo. Las GPUs vienen posicionándose desde hace años como el hardware predilecto para acelerar las cargas de trabajo intensivas en cálculo. Su capacidad para realizar múltiples operaciones de forma simultánea es ideal para aplicaciones como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento de lenguaje natural y el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje que requieren paralelizar millones de cálculos. Por ello gigantes tecnológicos como OpenAI, Google y Meta invierten sumas millonarias en construir clusters completos llenos de GPUs de alto rendimiento.
Sin embargo, reducir el ecosistema de la inteligencia artificial a una carrera frenética por adquirir más y mejores GPUs supone una miopía técnica y económica. Se tiende a olvidar cuánto potencial sin explotar aún reside en las CPUs, que son omnipresentes, flexibles, y están infrautilizadas en el contexto actual. Millones de CPUs en computadoras personales, servidores y dispositivos en todo el mundo permanecen ociosos la mayor parte del tiempo, y podrían ejecutarse tareas de inteligencia artificial que no requieran la extrema paralelización de una GPU. Hay que comprender que la inteligencia artificial va mucho más allá del entrenamiento masivo de modelos o la inferencia que demanda grandes cantidades de operaciones matriciales simultáneas. Muchas tareas de IA hoy incluyen correr modelos pequeños optimizados, manejo e interpretación de datos, lógica para toma de decisiones, planificación, y respuesta a preguntas en contextos no críticos de latencia.
Estas operaciones no demandan la enorme capacidad paralela de una GPU pero sí requieren la versatilidad que dan las CPUs. Los CPUs fueron diseñados para ejecutar procesos con flexibilidad y eficiencia al manejar tareas secuenciales y lógica compleja. En el contexto de agentes autónomos, por ejemplo, donde el sistema debe planificar, decidir y coordinar acciones, la CPU es un componente fundamental para gestionar esos procesos. La inferencia de modelos pequeños también puede realizarse efectivamente con CPUs, siempre que los modelos sean optimizados para ello o que las exigencias en tiempo real no sean extremas. Así, el fascinante mundo de la inteligencia artificial no debería basarse únicamente en el poder brutal de las GPUs, sino en una combinación inteligente donde se aprovechen todos los recursos disponibles, incluidos los miles de millones de CPUs ociosas.
Esta mirada más integral podría suponer un gran ahorro en costos y un aumento de la eficiencia al no depender exclusivamente de infraestructura costosa y escasa. En ese sentido, las redes de computación descentralizadas emergen como una solución radicalmente disruptiva y con gran potencial para hacer más accesible y escalable la infraestructura de IA. Estas redes funcionan al integrar la capacidad ociosa de miles o millones de dispositivos, creando una malla global donde los recursos se pueden compartir y distribuir según la demanda. En lugar de depender de los gigantes proveedores de nube y sus clusters cerrados de GPUs, las tareas de inteligencia artificial podrían segmentarse y distribuirse entre numerosos nodos equipados con CPUs en diferentes ubicaciones alrededor del mundo. Esta estructura no solo es más económica, al evitar costos premium por alquiler de tiempo en hardware especializado, sino que también amplía la capacidad total de cómputo disponible, escalando de manera natural conforme más usuarios aportan recursos.
Además, correr tareas de IA lo más cerca posible al origen de los datos reduce la latencia y mejora la privacidad. Este concepto, que puede compararse con un Airbnb para el cómputo, aprovecha las “habitaciones vacías” que son los recursos de cómputo sin usar de dispositivos particulares, optimizando su uso sin necesidad de construir más “hoteles” o data centers inmensos y costosos. Superar la obsesión por las GPUs requerirá un cambio de mentalidad importante. No se trata de desprestigiar las GPUs, que seguirán siendo esenciales para ciertos tipos de tareas que demandan máxima capacidad de procesamiento paralelo. Sino de entender que existen muchas otras operaciones dentro del ecosistema de inteligencia artificial donde podemos apalancar el hardware ya disponible en nuestros hogares, oficinas y centros de datos más accesibles para llevar la IA a un nuevo nivel de eficiencia, resiliencia y costo-beneficio.
Los expertos y líderes de la industria deberían explorar y fomentar el desarrollo de herramientas y plataformas que faciliten la integración de CPUs en ecosistemas de IA, especialmente apoyados en tecnologías descentralizadas que fomentan la colaboración. Esto no solo aliviará la presión enorme que sufren los fabricantes y proveedores de GPUs, sino que democratizará aún más el acceso a la IA, haciéndola más sostenible y viable para un rango mayor de aplicaciones y usuarios. La inteligencia artificial ya no es exclusiva de las grandes corporaciones con recursos para alojar clusters masivos de hardware especializado. La combinación inteligente de tecnologías actuales con infraestructuras descentralizadas y aprovechamiento de recursos ociosos cambiará el paradigma y permitirá escalar soluciones de IA de manera más rápida, económica y eficiente. Hoy enfrentamos la encrucijada de continuar con esta obsesión por el hardware de alta gama hasta saturar la cadena de producción y disparar los costos, o bien adoptar un enfoque más versátil y pragmático que explote al máximo los millones de procesadores subutilizados que ya forman parte del ecosistema global.
La decisión influirá en el futuro de la inteligencia artificial, su disponibilidad y su impacto social. En conclusión, ampliar la visión más allá de las GPUs para incluir a las CPUs y aprovechar el poder de las redes descentralizadas representa una oportunidad estratégica para transformar el despliegue de la inteligencia artificial. Esta solución no solo es más barata y accesible, sino que también es más inteligente, sostenible y escalable. Descubrir y aprovechar esta alternativa puede ser el paso clave que impulse una nueva era de innovación y democratización tecnológica en el campo de la IA.
