En Resumen
- Google ha reforzado su alianza con Anthropic, inyectando $500 millones y proporcionando sus TPUs de quinta generación para mejorar sus funciones.
- Las TPUs de Google, especializadas en aprendizaje automático, podrían dar a Anthropic una ventaja significativa en la mejora de modelos de IA.
- A pesar de los avances de OpenAI con GPT-4 Turbo, la potencia de las TPUs podría dar a Anthropic un impulso mayor en la carrera por la supremacía de la IA.
Google está forjando una alianza más profunda con Anthropic, la startup detrás del competidor de ChatGPT llamado Claude AI, al proporcionar sus chips informáticos especializados para mejorar sus capacidades.
Esta asociación se fortalece con una importante inyección financiera de Google hacia Anthropic. Como informó Decrypt anteriormente, el compromiso de Google incluyó la adquisición del 10% de las acciones por $300 millones, seguido de un financiamiento adicional, totalizando una suma significativa de $500 millones, con una promesa adicional de $1.500 millones.
"Anthropic y Google Cloud comparten los mismos valores cuando se trata de desarrollar IA: debe hacerse de manera audaz y responsable", dijo Thomas Kurian, CEO de Google Cloud, en un comunicado de prensa oficial. "Esta asociación ampliada con Anthropic, basada en años de trabajo conjunto, llevará la IA a más personas de manera segura y protegida, y proporciona otro ejemplo de cómo las startups de IA más innovadoras y de más rápido crecimiento se están basando en Google Cloud".
Anthropic utilizará las unidades de procesamiento de tensores (TPUs) de quinta generación de Google Cloud para realizar "inferencias de IA", el proceso mediante el cual un modelo de IA entrenado realiza predicciones o toma decisiones basadas en nuevos datos de entrada.
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Movimientos estratégicos como estos por parte de los líderes tecnológicos subrayan la feroz competencia y las altas apuestas en el desarrollo de inteligencia artificial cada vez más sofisticada. La asociación más notable en el campo de la IA es la de Microsoft y OpenAI, con $10.000 millones en juego.
Pero, ¿qué significan estos avances tecnológicos para los chatbots y herramientas de IA que las personas utilizan a diario? Todo se reduce a las diferencias fundamentales entre los caballos de batalla computacionales del entrenamiento de IA: las GPUs y las TPUs.
Las Unidades de Procesamiento Gráfico (GPUs), desde hace mucho tiempo son el pilar de las tareas computacionales de la IA, son expertas en manejar múltiples operaciones simultáneamente. Además, son versátiles y ampliamente utilizadas, no solo en juegos y renderizado de gráficos, sino también en la aceleración de tareas de aprendizaje profundo.
En contraste, las Unidades de Procesamiento Tensorial (TPUs) son creación de Google, diseñadas a medida para acelerar los flujos de trabajo de aprendizaje automático. Las TPUs agilizan tareas específicas, ofreciendo tiempos de entrenamiento más rápidos y eficiencia energética, lo cual es fundamental al procesar los enormes conjuntos de datos que requieren los Large Language Models (LLMs) como Claude de Anthropic.
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La distinción entre estos procesadores es clara: las GPUs (como las utilizadas por OpenAI) ofrecen un amplio alcance de aplicaciones, pero las TPUs se centran en el rendimiento del aprendizaje automático. Esto sugiere que para startups como Anthropic, que dependen de volúmenes masivos de datos para refinar sus modelos, las TPUs de Google pueden proporcionar una ventaja convincente, lo que podría llevar a avances más rápidos y a interacciones de IA más matizadas.
Por otro lado, los avances recientes de OpenAI, especialmente el GPT-4 Turbo, desafían cualquier liderazgo percibido por parte de Anthropic. El nuevo modelo Turbo maneja 128.000 tokens de contexto, lo cual es un salto significativo desde el hito anterior de 8.000 y un golpe a la anterior dominancia de Anthropic con la capacidad de 100.000 tokens ofrecidos por Claude.
Sin embargo, la batalla no está exenta de matices. Estas potentes TPUs podrían ayudar a Anthropic a desarrollar un LLM más potente y rápido. Pero la ventana de contexto más grande, aunque interesante, es una espada de doble filo: esas enormes indicaciones tienden a llevar a un rendimiento deficiente, al menos en las circunstancias actuales.
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Editado por Ryan Ozawa.
