Entrenamiento vs. inferencia: la diferencia que define el futuro de la inteligencia artificial

El entrenamiento de modelos marcó la primera etapa de la inteligencia artificial. Sin embargo, la atención de la innovación tecnológica se desplaza ahora hacia la inferencia en inteligencia artificial, el momento en que los modelos comienzan a generar valor real en aplicaciones cotidianas. AMD plantea que este cambio representa un punto de inflexión para empresas, gobiernos y usuarios.

La inferencia como motor de la adopción de la IA

“La inferencia es la protagonista en la adopción masiva de la inteligencia artificial: los modelos entrenados comienzan a impactar la experiencia real de los usuarios”, afirmó Nicolás Cánovas, Director General de AMD para América Latina. “La inferencia es la protagonista en la adopción masiva de la inteligencia artificial: los modelos entrenados comienzan a impactar la experiencia real de los usuarios”, afirmó Nicolás Cánovas, Director General de AMD para América Latina.

Según el ejecutivo, este proceso convierte la predicción en acción, habilitando desde diagnósticos médicos hasta recomendaciones personalizadas o detección de fraudes.

Uno de los principales retos de esta etapa es reducir la latencia y el consumo energético, sin depender de infraestructuras propietarias. Frente a esto, las empresas (AMD entre ellas) sostiene que es necesario tener un enfoque abierto y escalable. Con las GPU AMD Instinct MI300X y el ecosistema de software AMD ROCm, la compañía asegura que es posible ejecutar modelos de gran escala como LLaMA 2 o DeepSeek-R1 con menos nodos y mayor eficiencia.

El papel de los procesadores también es central. Los AMD EPYC de cuarta y quinta generación, series 9004 y 9005, están diseñados para cargas de trabajo intensivas en inteligencia artificial, con capacidad de escalar en centros de datos, arquitecturas híbridas o edge computing. Esto permite que la inferencia ocurra cerca del usuario final, con tiempos de respuesta reducidos.