Las funciones de Aprendizaje Automático podrían formar parte de nuestros teléfonos inteligentes próximamente. De acuerdo con un reporte de la firma de investigación Deloitte, para 2020 se venderán más de 750 millones de chips de Inteligencia Artificial (IA) de última generación (chips o partes de chips que realizan o aceleran las tareas de Aprendizaje Automático en el dispositivo, en lugar de centrar las funciones en un centro de datos remoto).

La venta de chips IA se traducirá en ingresos por 2 mil 600 millones de dólares, más del doble de los 300 millones de chips de Inteligencia Artificial que Deloitte predijo para 2017. Además, el reporte pronostica que el mercado de chips IA de última generación continuará creciendo mucho más rápidamente que el mercado general de chips.

Para 2024, se espera que las ventas de chips IA de borde superen los mil 500 millones de dólares, lo que representa un crecimiento anual de las ventas unitarias de al menos un 20 por ciento.

Es probable que estos chips de IA de vanguardia lleguen a un número cada vez mayor de dispositivos de consumo, como teléfonos inteligentes de alta gama, tabletas, altavoces inteligentes y dispositivos portátiles. También se utilizarán en múltiples mercados empresariales: robots, cámaras, sensores y otros dispositivos IoT (Internet de las cosas) en general. Ambos mercados son importantes.

Aunque el mercado de chips IA para el consumidor es mucho más grande que el mercado empresarial, es probable que crezca más lentamente, con un CAGR de 18 por ciento esperado entre 2020 y 2024.

¿A qué se debe el crecimiento en la adopción?

Los chips IA de borde están propiciando la adopción. Son físicamente más pequeños, relativamente baratos, usan mucha menos energía y generan mucho menos calor, lo que hace posible integrarlos en dispositivos de mano como teléfonos inteligentes, así como dispositivos como robots.

Al permitir que estos aditamentos realicen cálculos de IA intensivos en el procesador localmente, los chips IA de borde reducen o eliminan la necesidad de enviar grandes cantidades de datos a una ubicación remota, lo que brinda beneficios en usabilidad, velocidad y seguridad, y privacidad de los datos.

De hecho, la mayoría de las veces, la IA se realizará de forma híbrida: una parte en el dispositivo y otra en la nube. La combinación preferida en cualquier situación variará dependiendo de exactamente qué tipo de procesamiento de IA necesita hacerse.

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