He estado pensando últimamente en la revolución de las GPU en la IA. Sabes cómo algunos cambios tecnológicos parecen inevitables en retrospectiva, pero en el momento en que suceden, en realidad es un gran salto de fe?

Lo que realmente me da curiosidad es: ¿cuándo se dieron cuenta por primera vez los veteranos de la industria de que las GPU ya no eran solo para gráficos, sino que eran el verdadero cambio de juego para el aprendizaje automático? ¿Hubo algún experimento clave que lo dejó claro? ¿O se desarrolló de manera más gradual, a través de prueba y error?

Porque aquí está la cuestión: los momentos de avance en la tecnología rara vez llegan con un lazo bien hecho. A veces es obvio desde los primeros principios, otras veces es más complicado. Estás profundamente en el trabajo, probando diferentes enfoques, y de repente las piezas encajan.

Toda esta evolución importa mucho más allá de la IA también. Mira la minería de criptomonedas, los mecanismos de consenso de blockchain, incluso la infraestructura de computación que impulsa los proyectos Web3 de hoy - la optimización de GPU está en el corazón de todo. Entender cómo se cristalizaron estas ideas en aquel entonces podría decirnos algo sobre dónde se esconde el próximo cambio de paradigma computacional.