Un experto revela los teléfonos que los fanáticos de la IA necesitan para llevar Gemini y ChatGPT al límite

Una de las tendencias más obvias (y, sinceramente, más aburridas) dentro de la industria de los teléfonos inteligentes en los últimos años ha sido la incesante conversación sobre experiencias de IA. Los guerreros del silicio, en particular, a menudo promocionaban cómo su último procesador móvil permitiría procesos de inteligencia artificial en el dispositivo, como la generación de video.

Ya hemos llegado allí, aunque no del todo. En medio de todo el revuelo con trucos de IA para usuarios de teléfonos inteligentes , el debate casi nunca fue más allá de las ostentosas presentaciones sobre los nuevos procesadores y los chatbots en constante evolución.

Sólo cuando la ausencia del Gemini Nano en el Google Pixel 8 llamó la atención, 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 mantendríaApple Intelligence bloqueado 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 la RAM, así como de los módulos de almacenamiento. Y no, no me refiero sólo a la capacidad.

Innovaciones en memoria dirigidas a teléfonos con IA

Digital Trends se reunió 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 compre un teléfono de primer nivel.

Lo último de la compañía con sede en Idaho incluye el almacenamiento móvil G9 NAND UFS 4.1 y módulos RAM LPDDR5X de 1γ (1-gamma) para teléfonos inteligentes emblemáticos. Entonces, ¿cómo exactamente estas soluciones de memoria impulsan 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 secuencial de 4100 MBps, lo que equivale a una ganancia del 15% con respecto a la generación UFS 4.0 y, al mismo tiempo, reduce los números de latencia.

Otro beneficio crucial es que los módulos de almacenamiento móvil de próxima generación de Micron llegan hasta 2 TB de capacidad. 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 .

Pasando al progreso de la RAM, Micron ha desarrollado lo que llama módulos RAM 1γ LPDDR5X. Ofrecen una velocidad máxima de 9200 MT/s, pueden incluir un 30% más de transistores debido a la reducción de tamaño y consumen un 20% menos de energía. Micron ya ha ofrecido la solución RAM 1β (1-beta) ligeramente más lenta incluida 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 de la unidad de negocios móviles de Micron, me dice que Micron ha realizado cuatro mejoras cruciales en sus últimas soluciones de almacenamiento para garantizar operaciones de IA más rápidas en dispositivos móviles. Incluyen Zoned UFS, Data Defragmentation, Pinned WriteBooster y Intelligent Latency Tracker.

"Esta característica permite que el procesador o el host identifique y aísle o "fije" los datos más utilizados de un teléfono inteligente a un área del dispositivo de almacenamiento llamada buffer WriteBooster (similar a un caché) para permitir un acceso rápido", explica Rivera sobre la función Fijado WriteBooster.

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 se puede delegar todo el paquete de IA en la RAM, porque necesitaría espacio para manejar otras tareas críticas, como llamar o interactuar con otras aplicaciones importantes. Para hacer frente a la restricción del módulo de almacenamiento Micron, se crea un mapa de memoria que solo carga los pesos de IA necesarios desde el almacenamiento a la RAM.

Cuando los recursos son escasos, lo que necesita es un intercambio y una lectura de datos más rápidos. Hacerlo garantiza que sus tareas de IA se ejecuten sin afectar la velocidad de otras tareas importantes. Gracias a Pinned WriteBooster, 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 que Gemini abra un PDF para analizarlo . El rápido intercambio de memoria garantiza que los pesos de IA necesarios se transfieran rápidamente del almacenamiento al módulo RAM.

A continuación, tenemos Data Defrag. Piense en ello como un organizador de escritorio o almirah, uno que garantiza que los objetos estén cuidadosamente agrupados en diferentes categorías y colocados en sus gabinetes únicos para que sea fácil encontrarlos.

En el contexto de los teléfonos inteligentes, a medida que se guardan más datos durante un período prolongado de uso, todos ellos suelen almacenarse de forma bastante desordenada. El impacto neto es que cuando el sistema integrado necesita acceso a un determinado tipo de archivos, se vuelve más difícil encontrarlos todos, lo que lleva a un funcionamiento más lento.

Según Rivera, Data Defrag no sólo 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 datos en un impresionante 60% , lo que naturalmente acelera todo tipo de interacciones usuario-máquina, incluidos los flujos de trabajo de IA.

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

Intelligence Latency Tracker es otra característica 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 obstáculos.

La mejora de almacenamiento final es Zoned UFS. Este sistema garantiza que los datos con naturaleza de E/S similar se almacenen de forma ordenada. Esto es crucial porque facilita que el sistema localice 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 de modo que cuando el sistema necesite localizar datos específicos para una tarea, sea un proceso más rápido y fluido", nos dijo Rivera.

Yendo más allá de la capacidad de la RAM

Cuando se trata de flujos de trabajo de IA, se necesita una cierta cantidad de RAM. Cuanto más, mejor. Si bien Apple ha establecido el punto de referencia en 8 GB para su pila Apple Intelligence, los jugadores del ecosistema Android han pasado a 12 GB como valor predeterminado seguro. ¿Por qué es así?

"Las experiencias de IA también requieren un uso intensivo de datos y, por lo tanto, consumen mucha energía. Por lo tanto, para cumplir 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 funcionar a hasta 9,6 gigabits por segundo, lo que garantiza un rendimiento de IA de primer nivel.

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 almacenamiento y RAM de próxima generación de Microns para teléfonos inteligentes tienen como objetivo no solo mejorar el rendimiento de la IA, sino también el ritmo general de las tareas diarias de su teléfono inteligente. Tenía curiosidad por saber si el almacenamiento móvil UFS 4.1 NAND del G9 y las mejoras de RAM LPDDR5X 1γ (1-gamma) también acelerarían los procesadores de IA 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 mediante una conexión a Internet, todo el flujo de trabajo se ejecuta localmente en su teléfono.

Desde la transcripción de llamadas y notas de voz hasta el procesamiento de su complejo material de investigación en archivos PDF, todo sucede en su teléfono y ningún dato personal sale de su dispositivo. Es un enfoque más seguro y también más rápido, pero al mismo tiempo requiere grandes recursos del sistema. Un módulo de memoria más rápido y eficiente es uno de esos requisitos previos.

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

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

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