Tomado de Universo Abierto
Bradbury, Danny. “Bring Your Own Brain? Why Local LLMs Are Taking Off.” The Register, 31 de agosto de 2025. https://www.theregister.com/2025/08/31/local_llm_opinion_column/
Una tendencia creciente consiste en ejecutar modelos de lenguaje extenso (LLM) directamente en dispositivos locales —ya sean ordenadores personales, servidores internos o dispositivos de borde— en lugar de depender exclusivamente de servicios en la nube.
Esta preferencia surge de una combinación de motivos: la preocupación por la privacidad y el uso de datos por parte de grandes empresas, el costo creciente de los servicios de IA basados en la nube, y los avances en hardware y software que hacen viable correr modelos locales.
Según el autor, ejecutar modelos localmente permite mayor control sobre los datos del usuario, evitando que terceros almacenen o analicen las consultas. Además, plantea que los proveedores de IA cloud podrían recurrir a monetizar el acceso mediante tarifas o uso de datos del usuario, lo que haría que depender completamente de la nube fuera menos sostenible.
El artículo también aborda los retos técnicos: los modelos locales suelen tener menor tamaño y rendimiento comparado con los más potentes de la nube, pero la técnica de “quantización” (reducir la precisión numérica de los pesos del modelo) permite sacrificar algo de exactitud a cambio de menores requisitos de memoria y computación. Asimismo, la comunidad de software libre ha desarrollado capas de abstracción como Ollama para facilitar la instalación y uso de modelos locales sin necesidad de conocimientos técnicos profundos.
En cuanto a usos prácticos, el autor sugiere que los LLM locales son especialmente adecuados para entornos donde la privacidad y el control sobre los datos son prioritarios (por ejemplo, bufetes, empresas con información sensible), o para usuarios individuales que desean experimentar sin costo escalado. Sin embargo, advierte que para tareas generales o de alta complejidad empresarial, los modelos locales aún no pueden competir con los modelos en la nube más grandes y sofisticados. T
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