La presentación de la nueva Siri AI por parte de Apple recientemente ha generado un gran revuelo en torno a sus capacidades mejoradas, como la comprensión de contextos, conversaciones más naturales y resolución de tareas complejas. Sin embargo, lo que no se destacó fue el esfuerzo necesario para lograr estos avances, especialmente la necesidad de recurrir a chips de inteligencia artificial de empresas externas como Nvidia.
El desafío de la eficiencia energética
Los chips diseñados por Apple están optimizados principalmente para dispositivos que funcionan con batería, priorizando la eficiencia energética. Aunque este enfoque ha sido exitoso, tiene sus limitaciones. La arquitectura de Apple no estaba preparada para manejar modelos de inteligencia artificial tan grandes como el de Google, Gemini, que se utiliza para entrenar a Siri. Como resultado, Apple tuvo que depender de chips de Nvidia alojados en la nube de Google para procesar parte del trabajo de la nueva Siri.
Adquisiciones estratégicas
Ante este desafío, Apple está explorando la adquisición de empresas especializadas en chips de inteligencia artificial para reducir su dependencia de Nvidia. Esta estrategia se debe al retraso en el desarrollo de su propio chip de servidor para inteligencia artificial, conocido como Baltra, que se esperaba para este año. Mientras tanto, el chip M7 Ultra podría ser una opción para alimentar los servidores de Apple, aunque su lanzamiento está previsto para un futuro lejano.
Reorganización y futuro
Esta cambio de estrategia coincide con una reorganización en la cúpula de Apple. John Ternus asumirá el cargo de CEO en septiembre, mientras que Johny Srouji ampliará su responsabilidad a toda la ingeniería de hardware de Apple. Aunque el trabajo interno en chips de servidor sigue avanzando, con el M7 Ultra en el horizonte, capaz de soportar hasta 1,5 terabytes de memoria RAM, Apple busca acelerar el proceso mediante adquisiciones. Hasta 2029, cuando se espera que el chip de servidor basado en el M7 Ultra esté disponible, Apple seguirá dependiendo de Google y Nvidia para su infraestructura de inteligencia artificial.
En el mercado latinoamericano y español, esta noticia puede tener implicaciones interesantes. La dependencia de Nvidia por parte de Apple podría ser un desafío en regiones donde el acceso a infraestructura de nube de alta calidad puede ser limitado. Además, los precios de los productos de Apple podrían verse afectados por estas adquisiciones y el desarrollo de tecnologías internas. A medida que Apple busca fortalecer su posición en inteligencia artificial, será interesante ver cómo estas estrategias se despliegan en diferentes mercados y cómo impactan en la experiencia del usuario final.
