¿Hasta qué punto será impresionante la iteración inteligente de los grandes modelos en los próximos tres años?

Desglosándolo, en realidad hay dos variables que impulsan esto: el crecimiento exponencial de la potencia de hardware y la propia ley de escalado de los modelos.

Desde el lado de los chips, aproximadamente cada 18 meses la capacidad de cálculo puede multiplicarse por 4 — este es el ritmo reconocido por la industria. Desde el lado de los datos de entrenamiento, según la actual ley de escalado, los datos de alta calidad disponibles actualmente pueden sustentar aproximadamente 2-3 ciclos de iteración de este tipo.

Haciendo los cálculos, para 2029, el nivel de inteligencia de los grandes modelos habrá aumentado 16 veces en comparación con ahora. Este número suena un poco loco.

Para campos emergentes como Web3 e infraestructura de IA, este aumento de capacidad podría ser clave para acelerar la implementación de aplicaciones. Pero al mismo tiempo, también significa que necesitamos comenzar a pensar en cuestiones de ética tecnológica y gestión de riesgos con mayor antelación.

¿Qué opinas? ¿Esperas esas posibilidades o estás un poco preocupado?