Google revoluciona la inteligencia artificial con turboquant y enfrenta preocupaciones sobre la demanda de chips
La tech gigante acaba de presentar TurboQuant, una novedosa técnica de comprensión que reduce la cantidad de memoria necesaria para entrenar modelos de lenguaje en un factor de seis, revolucionando la inteligencia artificial. Sin embargo, esta mejora en eficiencia podría generar inquietudes sobre la demanda futura de chips de memoria y almacenamiento, lo que ya ha provocado una caída en el valor de acciones de empresas como SK Hynix y Kioxia.
La paradoja de jevons se vuelve relevante de nuevo
Mientras la eficiencia aumenta, la teoría de la paradoja de Jevons sugiere que la demanda podría no disminuir, sino crecer, ya que los costos de producción se reducen y se vuelven más asequibles. Esta idea fue expresada por analistas de JPMorgan y Morgan Stanley.
En efecto, el auge de la inteligencia artificial y el crecimiento exponencial en la demanda de chips de memoria en los últimos meses han llevado a precios históricos y movimientos espectaculares en acciones relacionadas, como el aumento del 700% de Kioxia desde agosto pasado.