Los servidores de Apple no pueden manejar el servicio Siri, por lo que la compañía recurre a Google para obtener soporte de hardware

Los servidores de Apple no pueden manejar el servicio Siri, por lo que la compañía recurre a Google para obtener soporte de hardware

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Apple se ve obligada a buscar una solución externa para la IA

La compañía Apple descubrió que su propia infraestructura en la nube Private Cloud Compute no puede manejar las tareas de procesamiento de consultas de inteligencia artificial. Los servidores especializados, diseñados para soportar los modelos de Siri y otras aplicaciones de IA, operan en promedio solo al 10 % de su capacidad disponible, mientras que parte del equipo permanece inactivo e incluso se acumula polvo en los almacenes.

¿Por qué Apple recurre a Google?

Según materiales de 9to5Mac (citando a The Information), Apple solicitó a Google alojar sus nuevos modelos de Siri en los centros de datos de la compañía. La razón es la siguiente: dentro de Apple existe una fragmentación de sistemas, y distintos equipos utilizan pilas tecnológicas aisladas, lo que dificulta la redistribución flexible de recursos. Al mismo tiempo, el departamento financiero expresa descontento por los crecientes costos de infraestructura duplicada y aún no está dispuesto a invertir miles de millones en su reestructuración.

Limitaciones técnicas

La plataforma Private Cloud Compute también se queda atrás en características técnicas: los procesadores M2 Ultra modificados no pueden proporcionar la potencia necesaria para ejecutar grandes modelos lingüísticos (LLM). Las actualizaciones de software requieren esfuerzos y tiempo significativos. Además, el bajo interés del usuario por las funciones de Apple Intelligence aumenta las dudas sobre la viabilidad de seguir desplegando centros de datos propios.

Conclusión

En consecuencia, Apple se ve obligada a depender de la experiencia de Google, que ya ha demostrado su eficacia en el despliegue masivo de servidores para LLM gracias al proyecto Gemini. Esta decisión permitirá a la compañía responder rápidamente a las demandas de IA y evitar gastos adicionales en infraestructura propia.

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