Uno de los mayores desafíos de la IA sigue siendo su dependencia de hardware especializado, especialmente de las costosas unidades de procesamiento gráfico (GPUs), necesarias para ejecutar modelos complejos. Pero un reciente avance de Microsoft podría cambiar esta realidad.
Gracias a una nueva arquitectura llamada BitNet b1.58 2B4T, ahora es posible ejecutar modelos de IA de alto rendimiento directamente en CPUs, el tipo de procesador más común y económico en computadoras y dispositivos personales.
Analicemos cómo este desarrollo marca un antes y un después en la accesibilidad de la IA, las técnicas que lo hacen posible y lo que podemos esperar para el futuro.
El Modelo de Microsoft: BitNet b1.58 2B4T
El 13 de abril de 2025 Microsoft publicó BitNet b1.58 2B4T, un modelo de IA de última generación optimizado para ejecutarse en CPUs. Con 2 mil millones de parámetros y entrenado con 4 billones de tokens, BitNet utiliza una técnica extrema de cuantización que reduce todos sus pesos a tan solo tres valores: -1, 0 y 1.
Esta simplificación radical permite que el modelo funcione con una eficiencia excepcional tanto en términos de memoria como de capacidad de cómputo. Sorprendentemente, puede ejecutarse incluso en hardware como el chip M2 de Apple, sin requerir una GPU.
Pese a su ligereza, BitNet no sacrifica rendimiento. En benchmarks como GSM8K y PIQA, ha superado a modelos mucho más grandes, lo que desafía la noción tradicional de que “más grande es mejor”.
Además, está disponible públicamente en Hugging Face bajo licencia MIT, lo que facilita su acceso a desarrolladores, investigadores y entusiastas.
No todo es perfecto, claro: BitNet no es compatible con GPUs y depende del entorno personalizado bitnet.cpp desarrollado por Microsoft. Aun así, representa un paso gigante hacia la democratización de la IA, abriendo nuevas posibilidades para quienes no cuentan con hardware especializado.
Técnicas clave para ejecutar IAs en CPUs
Lograr que modelos complejos como BitNet funcionen en CPUs requiere más que buena intención: se basa en una serie de técnicas avanzadas que optimizan su eficiencia. Aquí explicamos las tres principales:
Pruning (Podado)
El pruning elimina componentes del modelo (como neuronas o conexiones) que no son esenciales para su rendimiento.
Así se reduce su tamaño y se acelera el tiempo de inferencia, algo vital cuando se trabaja con CPUs que no están diseñadas para cargas pesadas. Eso sí, su efectividad depende de que el hardware pueda manejar bien estas estructuras dispersas.
Distillation (Destilación)
La destilación entrena un modelo más pequeño, llamado «estudiante», para imitar a uno más grande, el «maestro».
De esta manera, se obtiene un modelo más liviano que conserva un buen desempeño, ideal para tareas como clasificación o análisis de texto. Además, puede combinarse con otras técnicas, como la cuantización, para mejorar aún más la eficiencia.
Quantization (Cuantización)
La cuantización reduce la precisión de los valores que utiliza el modelo. Por ejemplo, se puede pasar de usar 32 bits a solo 8, o incluso 1 bit como hace BitNet.
Esto disminuye drásticamente el tamaño del modelo y acelera los cálculos, especialmente en CPUs que procesan bien operaciones de baja precisión. Es una de las estrategias más efectivas para llevar IA avanzada a dispositivos comunes.
Más allá de la accesibilidad, estas técnicas también fomentan la sostenibilidad, al reducir el consumo energético y los costos operativos frente a las demandas de las GPUs.
IA más sostenible y accesible
El desarrollo de BitNet no es un caso aislado, sino parte de una tendencia más amplia en la industria tecnológica. Empresas como Ampere y NVIDIA también están trabajando para optimizar modelos de IA para CPUs.
Por ejemplo, Ampere, junto a Wallaroo.AI, ha logrado ejecutar Whisper, el modelo de reconocimiento de voz de OpenAI, en CPUs con una eficiencia energética hasta 3.6 veces superior a la obtenida en GPUs.
Por su parte, NVIDIA ha incorporado técnicas como pruning y distillation en su plataforma NeMo, con el objetivo de crear modelos más ligeros y accesibles.
La comunidad investigadora tampoco se queda atrás. Se están explorando nuevos métodos como AQLM y EfficientQAT, que permiten realizar cuantización de modelos hasta con 2 bits de precisión sin comprometer demasiado el rendimiento.
Otro ejemplo es exo, un proyecto que busca ejecutar modelos de lenguaje grandes (LLMs) en clústeres de servidores basados en CPUs, lo que podría abaratar significativamente el acceso a IA de alto nivel.
Todo esto apunta hacia un futuro donde los modelos de IA no estarán limitados a centros de datos con costosos racks de GPUs.
En cambio, podrían ejecutarse directamente en ordenadores personales, laptops o incluso smartphones, gracias a mejoras tanto en el hardware como en las técnicas de optimización.
IA descentralizada, a la vuelta de la esquina
El lanzamiento de BitNet b1.58 2B4T marca un punto de inflexión en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial.
Su capacidad para ejecutarse en CPUs sin sacrificar rendimiento es el resultado de innovaciones en técnicas como el pruning, la distillation y la quantization.
Este avance no solo democratiza el acceso a la IA, sino que también promueve un enfoque más sostenible y eficiente, con menor consumo energético y costos operativos.
Y si sumamos los esfuerzos de otras empresas y la comunidad científica, el panorama se vuelve aún más prometedor. Estamos entrando en una nueva era donde la IA será verdaderamente ubícua, accesible y eficiente. BitNet es solo el comienzo.