¿Qué es la inferencia en IA? Definición y retos para la empresa

La inferencia consiste en hacer pasar una consulta a través de la red neuronal del modelo para generar una salida. Para un LLM, esto equivale a predecir los tokens de la respuesta uno por uno, cada token necesitando un recorrido completo por la red. Cuanto más grande es el modelo (en número de parámetros), más cálculos exige cada recorrido, y más aumenta la latencia. Tres variables condicionan el coste de inferencia: el tamaño del modelo (más parámetros equivale a más cálculos por token), el número de tokens de entrada y de salida (proporción directa), y la precisión numérica utilizada (FP32, FP16, INT8, INT4). La cuantificación reduce la precisión sin degradar significativamente la calidad, y divide proporcionalmente el consumo de memoria y el coste de cálculo. La inferencia representa lo esencial del coste de producción de una aplicación de IA: según los análisis públicos de NVIDIA, alrededor del 80 % del presupuesto operativo de IA de una empresa desplegada a escala va a la inferencia, frente al 20 % al entrenamiento.