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🎮 De los primeros chips gráficos a la IA moderna 🤖
🎯 Una historia fascinante: la de unos circuitos nacidos para mover píxeles en videojuegos… que hoy impulsan la revolución de la Inteligencia Artificial 🌐✨
📅 En los años 90, las primeras GPU (Graphics Processing Units) aparecieron para descargar a la CPU de la tarea de generar gráficos en 3D. Eran chips especializados, diseñados para procesar en paralelo enormes cantidades de datos visuales: polígonos, texturas, efectos… 🧠➡️🖼️
💻 Lo que nadie imaginaba entonces es que esta capacidad de cálculo masivamente paralelo iba a convertirse en la herramienta perfecta para entrenar redes neuronales. Mientras que una CPU ejecuta tareas en serie, una GPU puede ejecutar miles de operaciones simultáneas, exactamente lo que exige el entrenamiento de modelos de IA modernos 🧮⚡
📅 A mediados de los 2000, investigadores y empresas empezaron a usar GPU para cálculos científicos, y en 2012 el “momento AlexNet” marcó un antes y un después: una red neuronal entrenada con GPU ganó de forma aplastante la competición ImageNet 🥇.
☀️ Desde entonces, las GPU han pasado de los videojuegos a ser el corazón de la IA generativa, el deep learning y la supercomputación 🚀🤖
🧠 Hoy, los grandes centros de datos y laboratorios de IA no se construyen alrededor de CPUs, sino de granjas de GPU conectadas en paralelo. Empresas como NVIDIA han redefinido su negocio: de vender chips para gamers… a liderar la carrera tecnológica global 🌍💥
🚀 La próxima frontera: chips aún más especializados (TPU, NPU) que seguirán empujando los límites del cálculo inteligente 🧠✨
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