Experto revela que los fanáticos de la IA de los teléfonos necesitan llevar Gemini y ChatGPT al límite

      Una de las tendencias más obvias, y honestamente, las más aburridas, dentro de la industria de los teléfonos inteligentes en los últimos dos años ha sido la incesante conversación sobre las experiencias de IA. Silicon warriors, en particular, a menudo promocionaba cómo su último procesador móvil permitiría procesos de IA en el dispositivo, como la generación de video.

      Ya estamos allí, aunque no del todo. En medio de todo el espectáculo publicitario con trucos de IA impredecibles para usuarios de teléfonos inteligentes, el debate apenas fue más allá de las deslumbrantes presentaciones sobre los nuevos procesadores y los chatbots en constante evolución.

      Fue solo cuando la ausencia del Gemini Nano en el Google Pixel 8 llamó la atención que las masas se dieron cuenta de la importancia crítica de la capacidad de RAM para la IA en los dispositivos móviles. Pronto, Apple también dejó en claro que mantenía Apple Intelligence bloqueada en dispositivos con al menos 8 GB de RAM.

      Pero la imagen del "teléfono AI" no se trata solo de la capacidad de la memoria. La capacidad de su teléfono para realizar tareas impulsadas por IA también depende de las optimizaciones invisibles de RAM, así como de los módulos de almacenamiento. Y no, no me refiero solo a la capacidad.

      Innovaciones de memoria dirigidas a teléfonos con IA

      Micron / Tendencias digitales

      Digital Trends se sentó con Micron, líder mundial en soluciones de memoria y almacenamiento, para analizar el papel de la RAM y el almacenamiento para los procesos de IA en los teléfonos inteligentes. Los avances realizados por Micron deberían estar en su radar la próxima vez que vaya a comprar un teléfono de primer nivel. 

      Lo último de la compañía con sede en Idaho incluye el almacenamiento G9 NAND mobile UFS 4.1 y los módulos RAM 1γ (1-gamma) LPDDR5X para teléfonos inteligentes insignia. Entonces, ¿cómo impulsan exactamente estas soluciones de memoria la causa de la IA en los teléfonos inteligentes, además de aumentar la capacidad? 

      Comencemos con la solución de almacenamiento G9 NAND UFS 4.1. La promesa general es un consumo de energía frugal, una latencia más baja y un gran ancho de banda. El estándar UFS 4.1 puede alcanzar velocidades máximas de lectura y escritura secuenciales de 4100 MBps, lo que equivale a una ganancia del 15% con respecto a la generación UFS 4.0, al tiempo que también reduce los números de latencia. 

      Otro beneficio crucial es que los módulos de almacenamiento móvil de próxima generación de Micron alcanzan una capacidad de hasta 2 TB. Además, Micron ha logrado reducir su tamaño, lo que los convierte en una solución ideal para teléfonos plegables y teléfonos delgados de próxima generación como el Samsung Galaxy S25 Edge. 

      Micron / Tendencias digitales

      Pasando al progreso de la RAM, Micron ha desarrollado lo que llama módulos RAM 1γ LPDDR5X. Entregan una velocidad máxima de 9200 MT / s, pueden empacar un 30% más de transistores debido a la reducción de tamaño y consumen un 20% menos de energía mientras lo hacen. Micron ya ha servido la solución de RAM 1β (1-beta) ligeramente más lenta empaquetada dentro de los teléfonos inteligentes de la serie Samsung Galaxy S25.

      La interacción del almacenamiento y la IA 

      Ben Rivera, Director de Marketing de Productos en la Unidad de Negocios Móviles de Micron, me dice que Micron ha realizado cuatro mejoras cruciales sobre sus últimas soluciones de almacenamiento para garantizar operaciones de IA más rápidas en dispositivos móviles. Incluyen UFS Zonificados, Desfragmentación de datos, WriteBooster Anclado y Rastreador Inteligente de Latencia. 

      "Esta función permite al procesador o host identificar y aislar o "anclar" los datos más utilizados de un teléfono inteligente a un área del dispositivo de almacenamiento llamada búfer WriteBooster (similar a un caché) para permitir un acceso rápido y rápido", explica Rivera sobre la función WriteBooster anclada. 

      Micron / Tendencias digitales

      Cada modelo de IA, piense en Google Gemini o ChatGPT, que busca realizar tareas en el dispositivo necesita su propio conjunto de archivos de instrucciones que se almacenan localmente en un dispositivo móvil. Apple Intelligence, por ejemplo, necesita 7 GB de almacenamiento para todas sus travesuras.

      Para realizar una tarea, no puede delegar todo el paquete de IA en la RAM, ya que necesitaría espacio para manejar otras tareas críticas, como llamar o interactuar con otras aplicaciones importantes. Para hacer frente a la restricción en el módulo de almacenamiento Micron, se crea un mapa de memoria que solo carga los pesos AI necesarios desde el almacenamiento y en la RAM. 

      Cuando los recursos escasean, lo que necesita es un intercambio y lectura de datos más rápidos. Hacerlo garantiza que sus tareas de IA se ejecuten sin afectar la velocidad de otras tareas importantes. Gracias a WriteBooster anclado, este intercambio de datos se acelera en un 30%, lo que garantiza que las tareas de IA se manejen sin demoras.

      Entonces, digamos que necesita Gemini para abrir un PDF para su análisis. El rápido intercambio de memoria garantiza que los pesos de IA necesarios se cambien rápidamente del almacenamiento al módulo RAM. 

      A continuación, tenemos Desfragmentación de datos. Piense en ello como un organizador de escritorio o almirah, uno que garantiza que los objetos se agrupen cuidadosamente en diferentes categorías y se coloquen en sus gabinetes únicos para que sea fácil encontrarlos. 

      Micron / Tendencias digitales

      En el contexto de los teléfonos inteligentes, a medida que se guardan más datos durante un período prolongado de uso, todos generalmente se almacenan de manera bastante aleatoria. El impacto neto es que cuando el sistema integrado necesita acceso a cierto tipo de archivos, se vuelve más difícil encontrarlos a todos, lo que lleva a un funcionamiento más lento. 

      Según Rivera, la desfragmentación de datos no solo ayuda con el almacenamiento ordenado de datos, sino que también cambia la ruta de interacción entre el almacenamiento y el controlador del dispositivo. Al hacerlo, mejora la velocidad de lectura de los datos en un impresionante 60%, lo que naturalmente acelera todo tipo de interacciones entre el usuario y la máquina, incluidos los flujos de trabajo de IA. 

      "Esta función puede ayudar a acelerar las funciones de IA, como cuando se llama a un modelo generativo de IA, como el que se usa para generar una imagen a partir de un mensaje de texto, desde el almacenamiento a la memoria, lo que permite que los datos se lean más rápido desde el almacenamiento a la memoria", dijo el ejecutivo de Micron a Digital Trends. 

      Intelligence Latency Tracker es otra función que esencialmente vigila los eventos de retraso y los factores que podrían estar ralentizando el ritmo habitual de su teléfono. Posteriormente, ayuda a depurar y optimizar el rendimiento del teléfono para garantizar que las tareas habituales, así como las de IA, no se encuentren con baches de velocidad. 

      Micron / Tendencias digitales

      La mejora final del almacenamiento es UFS zonificado. Este sistema garantiza que los datos con naturaleza de E/S similar se almacenen de manera ordenada. Esto es crucial porque facilita que el sistema ubique los archivos necesarios, en lugar de perder tiempo hurgando en todas las carpetas y directorios. 

      "La función ZUFS de Micron ayuda a organizar los datos para que cuando el sistema necesite localizar datos específicos para una tarea, sea un proceso más rápido y fluido", nos dijo Rivera. 

      Ir más allá de la capacidad de RAM

      Cuando se trata de flujos de trabajo de IA, necesita una cierta cantidad de RAM. Cuantos más, mejor. Si bien Apple ha establecido la línea de base en 8 GB para su pila de inteligencia de Apple, los jugadores en el ecosistema de Android se han movido a 12 GB como valor predeterminado seguro. ¿Por qué? 

      "Las experiencias de IA también requieren una gran cantidad de datos y, por lo tanto, consumen mucha energía. Por lo tanto, para cumplir con la promesa de la IA, la memoria y el almacenamiento deben ofrecer baja latencia y alto rendimiento con la máxima eficiencia energética", explica Rivera. 

      Con su solución RAM LPDDR5X 1γ (1-gamma) de próxima generación para teléfonos inteligentes, Micron ha logrado reducir el voltaje operativo de los módulos de memoria. Luego está la cuestión demasiado importante del desempeño local. Rivera dice que los nuevos módulos de memoria pueden tararear hasta 9,6 gigabits por segundo, lo que garantiza un rendimiento de IA de primer nivel. 

      Micron / Tendencias digitales

      Micron dice que las mejoras en el proceso de litografía ultravioleta extrema (EUV) han abierto las puertas no solo a velocidades más altas, sino también a un saludable salto del 20% en la eficiencia energética. 

      ¿El camino hacia experiencias de IA más privadas? 

      Las soluciones de RAM y almacenamiento de próxima generación de Microns para teléfonos inteligentes están dirigidas no solo a mejorar el rendimiento de la IA, sino también al ritmo general de las tareas diarias de su teléfono inteligente. Tenía curiosidad por saber si el almacenamiento UFS 4.1 móvil NAND G9 y las mejoras de RAM LPDDR5X 1γ (1-gamma) también acelerarían los procesadores AI fuera de línea. 

      Los fabricantes de teléfonos inteligentes, así como los laboratorios de IA, están cambiando cada vez más hacia el procesamiento local de IA. Eso significa que en lugar de enviar sus consultas a un servidor en la nube donde se maneja la operación, y luego el resultado se envía a su teléfono usando una conexión a Internet, todo el flujo de trabajo se ejecuta localmente en su teléfono.

      Nadeem Sarwar / Tendencias digitales

      Desde transcribir llamadas y notas de voz hasta procesar su complejo material de investigación en archivos PDF, todo sucede en su teléfono y nunca salen datos personales de su dispositivo. Es un enfoque más seguro que también es más rápido, pero al mismo tiempo requiere recursos de sistema robustos. Uno de esos requisitos previos es un módulo de memoria más rápido y eficiente. 

      ¿Pueden las soluciones de próxima generación de Micron ayudar con el procesamiento local de IA? Puede. De hecho, también acelerará los procesos que requieren una conexión a la nube, como la generación de videos utilizando el modelo Veo de Google, que aún requieren potentes servidores de cómputo.

      "Una aplicación nativa de IA que se ejecute directamente en el dispositivo tendría la mayor cantidad de tráfico de datos, ya que no solo lee los datos del usuario del dispositivo de almacenamiento, sino que también realiza inferencias de IA en el dispositivo. En este caso, nuestras funciones ayudarían a optimizar el flujo de datos para ambos", me dice Rivera. 

      Entonces, ¿qué tan pronto puede esperar que los teléfonos equipados con las últimas soluciones Micron lleguen a los estantes? Rivera dice que todos los principales fabricantes de teléfonos inteligentes adoptarán la RAM y los módulos de almacenamiento de próxima generación de Micron. En lo que respecta a la llegada al mercado, "los modelos insignia que se lancen a fines de 2025 o principios de 2026" deberían estar en su radar de compras.