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Apple planea utilizar sus propios chips de servidor para potenciar las herramientas de inteligencia artificial (IA) este año, según informó Bloomberg el 9 de mayo. Esta iniciativa busca llevar a cabo dos objetivos principales:
1. Impulsar las funciones de IA en la nube:
* Apple ejecutará algunas de sus próximas funciones de IA en centros de datos alimentados por sus propios chips. Esto permitirá un mayor control y eficiencia en el procesamiento de datos a gran escala para tareas como:
* Aprendizaje automático: Entrenamiento de modelos de IA más complejos y con mayor capacidad.
* Análisis de datos: Procesamiento y análisis de grandes conjuntos de datos para obtener información valiosa.
* Servicios en la nube: Ofrecer servicios de IA a través de iCloud y otras plataformas.
2. Descargar el trabajo de los dispositivos:
* Mejorar la duración de la batería: Al reducir la carga de procesamiento en los dispositivos, las baterías durarán más.
* Mayor rendimiento: Los chips de servidor más potentes pueden manejar tareas de IA más complejas de manera más rápida y eficiente.
* Funciones de IA más avanzadas: Se podrán implementar funciones de IA que antes no eran posibles en los dispositivos debido a las limitaciones de potencia y rendimiento.
Apple planea usar inicialmente sus centros de datos para ejecutar las funciones de IA, pero a largo plazo, la idea es que también se utilicen instalaciones externas, como ya sucede con iCloud y otros servicios. Los chips de servidor que se utilizarán son los propios de Apple, diseñados específicamente para tareas de IA. Algunos de los modelos más recientes, como el A18 del iPhone del año pasado y el M2 del iPad Pro, ya incorporan estas capacidades.
La incorporación de chips de servidor para IA marca un paso importante en la estrategia de Apple para la inteligencia artificial. Se espera que esta iniciativa permita ofrecer funciones de IA más potentes, eficientes y amigables con la batería en toda su gama de productos y servicios.
En resumen: Apple está dando un salto importante en el desarrollo de IA con la implementación de chips de servidor propios. Esto permitirá ofrecer funciones de IA más avanzadas, eficientes y con mayor ahorro de batería en sus dispositivos y servicios.
