Reducir la potencia para la futura IA

El lanzamiento del iPhone 16 en septiembre de este año se centró en la presentación de Apple Intelligence, un conjunto de funciones de IA. Sin embargo, una característica menos destacada fue que, por primera vez desde 2021, Apple diseñó un nuevo procesador tanto para los modelos Pro (premium) como para los no Pro. Durante los últimos tres años, si comprábamos un nuevo iPhone que no era Pro, este tenía el procesador del año anterior debido a los desafíos de la Ley de Moore y al aumento de los costes de los últimos procesos de fabricación de semiconductores. Sin embargo, este año, el lanzamiento del conjunto de IA generativa de Apple obligó a que el gigante tecnológico aprovechara la última tecnología de semiconductores para todos sus nuevos iPhones, para hacer frente a los desafíos que supone el aumento del consumo energético de la IA.

La innovación de Apple marca el ritmo

Este es un punto de inflexión importante, ya que allí donde va el iPhone tienden a ir otros dispositivos de borde (que usan aplicaciones que necesitan procesamiento y almacenamiento en tiempo real). Muchos de los avances en el iPhone a lo largo de los años están llegando ahora a los centros de datos, dado el mayor énfasis en el ahorro de energía. Esto ha sido siempre algo de suma importancia para los dispositivos móviles, dadas las limitaciones de duración de la batería. Esto pone de manifiesto una atractiva oportunidad de inversión cada vez mayor para hacer frente a los desafíos energéticos de un mundo con IA.

Hay en marcha un amplio ciclo de actualización de dispositivos de borde

En este momento nos encontramos al comienzo de un importante ciclo de actualización de los dispositivos de borde, en preparación para los futuros copilotos de IA (asistentes habilitados para IA). En los teléfonos inteligentes, las hojas de ruta de los procesadores se centran en una mayor potencia de procesamiento, especialmente en torno a las unidades de procesamiento neuronal para la IA, aprovechando tecnologías como los transistores gate-all-around (GAA), técnicas de empaquetado avanzadas como la compresión térmica y la unión híbrida para lograr esta mejora del rendimiento dentro de las limitaciones del «espacio real» de silicio del teléfono, así como de la duración de la batería.

El nuevo iPad, lanzado a principios de este año, introdujo por primera vez pantallas de diodos orgánicos emisores de luz (OLED), una tecnología que se ha utilizado en el iPhone durante muchos años. Las pantallas suponen el mayor consumo de energía de un dispositivo de borde. Históricamente, las pantallas LCD (de cristal líquido) utilizaban una unidad de retroiluminación que consumía mucha energía, pero las pantallas OLED utilizan materiales fosforescentes naturales para generar luz, ahorrando una cantidad significativa de energía. Eso libera la vida útil de la batería para soportar la mayor potencia de procesamiento que necesita Apple Intelligence.

Los procesadores de menor potencia diseñados por Arm se han utilizado en el iPhone desde el principio. Ahora estamos viendo llegar esos procesadores Arm a las computadoras portátiles, a medida que entramos en un ciclo de actualización para habilitar los copilotos de IA. Apple ya cambió hace varios años los tradicionales procesadores Intel x86 por Arm para MacBooks. El resto de la industria está siguiendo su ejemplo, ya que buscan cumplir con las especificaciones de rendimiento establecidas por Microsoft Copilot sin comprometer la duración de la batería. Además, los nuevos procesadores Qualcomm Snapdragon Elite X ofrecen la tentadora posibilidad de dejar el cargador del portátil en casa, al ayudar a prolongar la vida útil de la batería.

Los avances de los teléfonos inteligentes se están trasladando a los centros de datos

Tendencias similares están ocurriendo en los centros de datos. Los procesadores x86 tradicionales también están siendo reemplazados por procesadores Arm de menor potencia, una tendencia que coincide con la introducción de Grace Blackwell de NVIDIA este año, así como los procesadores Arm personalizados diseñados por hiperescaladores como Amazon Graviton y Google Axiom. El almacenamiento del iPhone utiliza memoria flash NAND en lugar de las unidades de disco duro tradicionales que se utilizan en los centros de datos. La memoria flash NAND no tiene partes móviles, a diferencia de las unidades de disco duro, que tienen un motor de disco giratorio. Esto permite que funcionen con menor potencia. Los centros de datos de IA están transicionando en este momento hacia el almacenamiento basado en memorias flash NAND y matrices All-Flash para aprovechar su rendimiento superior y sus menores requisitos energéticos. Las redes suponen otro gran uso energético en los centros de datos de IA, dado el aumento exponencial del rendimiento de los datos. Afortunadamente, el último conmutador Broadcom Tomahawk 5 utiliza alrededor de un 95% menos de energía que la primera generación que se introdujo hace una década.

Oportunidades en los desafíos energéticos del sector tecnológico

Nos estamos embarcando en una importante aceleración de la innovación para hacer frente a los desafíos energéticos del futuro de la IA. Si bien es indudable que habrá riesgos, también habrá amplias oportunidades de inversión gracias a la innovación tecnológica, con el fin de ayudar a aplanar la curva del consumo energético en los próximos años, lo que beneficiará también a la sostenibilidad.