Gaia lanza la plataforma Edge OSS, empoderando a los fabricantes de smartphones para desplegar IA avanzada

En resumen

Gaia’s Edge OSS es una plataforma de IA lista para producción, enfocada en la privacidad, que permite a los fabricantes de teléfonos inteligentes implementar inteligencia en el dispositivo de manera independiente de la infraestructura en la nube, apoyando ecosistemas de IA escalables, descentralizados y conformes.

El desarrollador de infraestructura de código abierto para la construcción de agentes de IA e inferencia descentralizada, Gaia, presentó Edge OSS, una plataforma de IA lista para producción diseñada para equipar a los fabricantes de teléfonos inteligentes con inteligencia privada en el dispositivo, sin depender de sistemas de nube propietarios o de gastos extensos en investigación y desarrollo. Edge OSS representa un hito importante para la industria móvil, ofreciendo un camino hacia la soberanía de IA escalable.

A medida que la IA se vuelve esencial para los fabricantes de dispositivos, la plataforma ofrece una oportunidad para que las empresas de tamaño medio accedan a capacidades de IA que anteriormente estaban limitadas a las corporaciones tecnológicas más grandes.

Edge OSS proporciona una infraestructura integral para IA centrada en la privacidad en el dispositivo que funciona de manera independiente de los servicios en la nube centralizados

A diferencia de las soluciones de IA convencionales que dependen de integraciones específicas de aplicaciones o API basadas en la nube, la plataforma introduce coordinación a nivel de sistema, lo que permite que la IA funcione sin problemas a través de aplicaciones, contextos de usuario y entornos de hardware.

Este diseño apoya el rendimiento en tiempo real, la adherencia regulatoria y la soberanía de datos como principios fundamentales. Edge OSS también ofrece un conjunto completo de recursos para desarrolladores, que incluye una interfaz de línea de comandos, un kit de desarrollo de software y un marco de pruebas, todos destinados a acelerar la creación de aplicaciones de IA mientras se mantiene alineado con regulaciones como el GDPR, los requisitos de localización de datos de China y la Ley de IA de la UE.

Con interfaces compatibles con OpenAI, los desarrolladores pueden integrar fácilmente modelos existentes, mientras que el protocolo MCP personalizado facilita la comunicación estandarizada entre agentes de IA, servicios y hardware de dispositivos. El resultado es un ecosistema de IA local, adaptable y resiliente.

###Gaia Resuelve Desafíos Operativos Para el Acceso al Mercado de IA

Las proyecciones del mercado indican que para 2028, el 70% de los teléfonos inteligentes requerirán funcionalidad de IA, con el sector de IA en el borde que se espera que supere los 66 mil millones de dólares para 2030. Al mismo tiempo, el comportamiento del consumidor está cambiando, ya que el 60% de los compradores de teléfonos inteligentes ahora colocan las características de IA entre sus principales prioridades al elegir un dispositivo. Esta rápida expansión de la IA en la tecnología móvil destaca un desafío: solo un número limitado de fabricantes tiene la capacidad financiera y técnica para crear infraestructura de IA propia.

Líderes de la industria como Apple y Samsung pueden asignar más de 25 mil millones de dólares cada año a investigación y desarrollo, mientras que la mayoría de los otros fabricantes operan con presupuestos significativamente más pequeños.

Actualmente, muy pocas empresas son capaces de construir sistemas de IA propietarios desde cero. Edge OSS aborda este desequilibrio al proporcionar una alternativa rentable, permitiendo a los fabricantes ofrecer capacidades avanzadas de IA sin extensos plazos de desarrollo ni importantes inversiones iniciales. Al reducir tanto las barreras técnicas como financieras, la plataforma hace posible que los más de 800 millones de teléfonos inteligentes enviados cada año por varios proveedores adopten la IA con total independencia.

“Hemos resuelto el desafío operativo que ha mantenido a los fabricantes de nivel medio fuera de la carrera de la IA: ¿cómo escalar características inteligentes en cientos de millones de dispositivos sin construir su propia infraestructura en la nube?” dijo Shashank Sripada, cofundador y COO de Gaia, en un comunicado escrito. “Edge OSS proporciona soberanía de IA lista para producción que escala de piloto a plataforma en meses, no en años,” agregó.

###Edge OSS Potencia El Futuro De La Inteligencia Descentralizada

Más allá de las aplicaciones móviles, Edge OSS se desarrolla teniendo en cuenta la evolución de internet, donde la inteligencia es descentralizada, de propiedad del usuario e interoperable. A medida que las tecnologías Web3 continúan expandiéndose, la plataforma ofrece la infraestructura necesaria para apoyar la identidad descentralizada, agentes de IA dirigidos por el usuario y la coordinación segura y sin confianza entre aplicaciones y dispositivos.

Al permitir que la inteligencia funcione localmente con seguridad integrada, Edge OSS refleja los principios fundamentales de Web3, incluyendo transparencia, autonomía y descentralización. Ya se están llevando a cabo colaboraciones con socios en almacenamiento descentralizado, identidad e inferencia para establecer un marco de IA centrado en la soberanía que abarca dispositivos, redes y aplicaciones descentralizadas.

Este enfoque visionario posiciona Edge OSS no solo como una solución a los requisitos actuales de IA, sino también como una base a largo plazo para cómo se creará, desplegará y gobernará la inteligencia en un entorno post-nube.

Gaia está desarrollando lo que se describe como la primera economía de IA descentralizada. Su infraestructura hace posible crear, operar y controlar la inferencia de IA a través de Nodos, Dominios y Validación, apoyada por GAIA Studio, GAIA Console y Edge OSS. Los Agentes pueden ser desplegados sin problemas en las instalaciones, en el dispositivo o a través de redes descentralizadas con privacidad y verificación integradas. Los participantes en el ecosistema pueden generar ingresos a partir de modelos, experiencia y recursos computacionales dentro de un entorno transparente y sin confianza.