Encuesta: ¿Debería Google Pixel haberse quedado con los chips Snapdragon?
La serie Google Pixel se ha enfrentado a una agitación considerable en los últimos tiempos, ya que varias iteraciones, incluidas Pixel 6, Pixel 7 y, más recientemente, Pixel 8, han sido objeto de críticas generalizadas con respecto a la supuesta propensión de su chipset Tensor a activar conectividad recurrente y calentamiento. preocupaciones. Estas acusaciones incluso han dado lugar a la posibilidad de que se emprendan acciones legales contra Google.
La prevalencia duradera de tales preocupaciones a pesar de no afectar a todos los individuos hace reflexionar sobre la decisión de Google de abandonar los procesadores Snapdragon de Qualcomm en favor de su arquitectura patentada Tensor. Por el contrario, Google citó el deseo de aprovechar las capacidades computacionales únicas del chip Tensor para mejorar las funcionalidades de inteligencia artificial y las experiencias de usuario como un factor motivador detrás de este cambio. Curiosamente, esta táctica se parece a la implementación efectiva por parte de Apple de su SoC Bionic de la serie A personalizado dentro de su línea de iPhone.
Sostengo firmemente la opinión de que Google mejoraría significativamente la serie Pixel volviendo a los procesadores Qualcomm en lugar de depender de sus conjuntos de chips patentados Tensor.
– Abuya (@AbuyasLife) 21 de febrero de 2024
Sin embargo, el reciente anuncio del Galaxy S24 Ultra con tecnología Snapdragon AI arroja un problema en la ecuación. Este teléfono cuenta con impresionantes capacidades de inteligencia artificial en el dispositivo, lo que desafía la supuesta ventaja de inteligencia artificial del Pixel, que depende en gran medida de los servidores en la nube de Google. Además, la capacidad de Samsung para trabajar con Qualcomm en un chip Snapdragon personalizado plantea dudas sobre si Google podría haber buscado una asociación similar para su línea de dispositivos Pixel, evitando potencialmente los problemas y la demanda actuales.
Qualcomm también ha dado grandes pasos con la introducción de Qualcomm AI Hub, una plataforma que brinda a los desarrolladores de aplicaciones acceso a modelos de IA preoptimizados. Esto simplifica el proceso de integración de potentes funcionalidades de IA en sus aplicaciones. Además, Qualcomm ha presentado recientemente su nueva generación de módems 5G impulsados por IA que aprovechan las capacidades de la IA para mejorar potencialmente la eficiencia y el rendimiento de la red, mejorando la experiencia general del usuario.
Una de las revelaciones más notables del Mobile World Congress de este año fue el desarrollo de tecnología de inteligencia artificial de vanguardia que permite que modelos de lenguajes grandes se ejecuten sin problemas en dispositivos Android equipados con los potentes procesadores Snapdragon de Qualcomm. Esta innovación señala una nueva era en la que una gama más amplia de funciones inteligentes estará disponible en dispositivos individuales, disminuyendo así la dependencia de recursos remotos basados en servidores similares a los utilizados por los últimos teléfonos inteligentes Google Pixel. La transición hacia el procesamiento de IA localizado conlleva numerosos beneficios. Inicialmente, erradica la necesidad de servidores externos, minimizando así potencialmente los gastos relacionados con la computación basada en la nube. Posteriormente, refuerza la confidencialidad del usuario al retener los datos dentro del dispositivo, lo que mejora las aprensiones con respecto a
Las innovaciones de QualComm en inteligencia artificial evocan una perspectiva atractiva para los años venideros. Estos avances poseen la capacidad de equipar a los desarrolladores con recursos sólidos, reforzar las medidas de privacidad y mejorar la experiencia general del usuario en dispositivos portátiles. A la luz de esto, nuestra encuesta intenta conocer su opinión sobre si Google debería haber persistido en incorporar procesadores QualComm SnapDragon en sus dispositivos Pixel, reconocidos por su confiabilidad y eficiencia y ahora significativamente mejorados por estas funcionalidades avanzadas de IA, en lugar de adoptar Unidades de procesamiento tensoriales.
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