El desafío de Google: integrar Gemini sin sacrificar memoria RAM
No hay duda de que la inteligencia artificial se ha convertido en una tecnología omnipresente con un enorme potencial. Incluso figuras como Elon Musk, antes críticos con la falta de regulación en este campo, ahora hablan del futuro del sector.
Google y Gemini AI
Y, como él mismo asegura, muchas empresas parecen dispuestas a aprovechar al máximo las bondades de la IA, una industria que, sin embargo, puede ser peligrosa si no se le ponen límites.
En este contexto, Google ha presentado recientemente Gemini AI, su modelo de lenguaje ya disponible en algunos dispositivos móviles Android. La IA de Google ha sorprendido a los usuarios por sus capacidades, pero presenta un importante inconveniente: no funciona en móviles con poca RAM.
El problema del alojamiento interno de la IA. Según Seang Chau, vicepresidente de software de dispositivos y servicios de Google, el Pixel 8 Pro con 12 GB de RAM es la plataforma ideal para ejecutar Gemini Nano.
8 GB de RAM son insuficientes para Gemini Nano
Sin embargo, como ha destacado Ars Technica, el Pixel 8 básico, con solo 8 GB de RAM, no es compatible con la IA. ¿La razón? Google quiere que las funciones de IA sean “residentes en la RAM”, ocupando un espacio permanente en la memoria del dispositivo.
¿Pérdida de memoria a cambio de IA? Actualmente, ni el Pixel 8 ni el Pixel 8 Pro mantienen Gemini en la memoria RAM de forma permanente.
Buscando una optimización para los dispositivos
Sin embargo, la intención de Google es integrar la IA en este componente, lo que implicaría una instalación sin restricciones que mejoraría la funcionalidad de la IA, pero a costa de consumir parte de la memoria del sistema. Esto podría provocar ralentizaciones en otras aplicaciones y servicios del smartphone.
En resumen, Google apuesta por la IA y sus beneficios, pero tendrá que encontrar una forma de optimizar su consumo de RAM para evitar que afecte al rendimiento general de sus dispositivos.
