La inteligencia artificial en dispositivos (on-device AI) está transformando la experiencia móvil y embebida al permitir que modelos de IA funcionen directamente en hardware sin depender de servidores en la nube. Esto trae beneficios claros como mayor velocidad, privacidad mejorada y eficiencia energética. En este escenario, la Neural Processing Unit (NPU) se ha convertido en un componente fundamental porque ofrece procesamiento de IA de alto rendimiento con bajo consumo de energía, permitiendo ejecutar modelos avanzados directamente en el dispositivo.
El 8 de diciembre de 2025, Google y MediaTek anunciaron el LiteRT NeuroPilot Accelerator, una solución que simplifica y potencia el despliegue de IA en NPUs integrados de MediaTek.
Qué es un NPU y por qué importa
Una Neural Processing Unit (NPU) es un acelerador de hardware especializado en ejecutar operaciones de aprendizaje automático (ML) y redes neuronales a gran velocidad y con eficiencia de energía, superando a CPUs y GPUs tradicionales en estos escenarios.
Las NPUs son clave para características avanzadas como:
- Reconocimiento de voz en tiempo real
- Procesamiento de imágenes local
- Modelos generativos pequeños (por ejemplo, GPT pequeños)
- Interacción de lenguaje natural sin latencia de red
Con la llegada de dispositivos que tienen NPUs capaces de ejecutar tens of TOPS (tera operaciones por segundo) con un consumo mínimo de energía, se abre una puerta para que aplicaciones complejas de IA funcionen en tiempo real sin conectarse a la nube.
LiteRT y el NeuroPilot Accelerator de MediaTek
LiteRT es un runtime moderno de Google para ejecutar modelos de machine learning directamente en dispositivos, evolucionado desde TensorFlow Lite con soporte completo para aceleradores de hardware como NPUs.
El LiteRT NeuroPilot Accelerator es un avance conjunto entre Google y MediaTek que ofrece:
- Una API unificada que abstrae la complejidad del hardware de diferentes NPUs.
- Opciones de compilación Ahead-of-Time (AOT) y on-device para ajustarse a las necesidades de rendimiento.
- Soporte nativo para modelos de IA generativa, incluyendo familias de modelos ligeros que se pueden ejecutar eficientemente en NPUs.
- Desarrollo simplificado con una API C++ mejorada que facilita la integración de IA en aplicaciones de alto rendimiento.
Este desarrollo hace que los teléfonos, tablets y otros equipos con NPUs de MediaTek puedan ejecutar modelos avanzados de IA sin sacrificar velocidad ni eficiencia.
Cómo se integra LiteRT con el ecosistema de desarrollo
Los desarrolladores pueden usar LiteRT para ejecutar modelos de IA desde múltiples frameworks populares como TensorFlow, PyTorch y JAX, lo que ofrece mayor flexibilidad y portabilidad.
Los pasos típicos para usar LiteRT con un NPU son:
- Convertir el modelo a un formato compatible (por ejemplo, TFLite).
- Compilar el modelo con LiteRT para NPUs (usando AOT o compilación on-device según el caso).
- Integrar el modelo compilado en tu aplicación móvil o software embarcado.
- Desplegar y ejecutar inferencias directamente en la NPU acelerada.
Este flujo reduce la fragmentación del desarrollo para múltiples chipsets y permite que los desarrolladores se concentren en crear funciones de IA avanzadas sin gestionar las complejidades del hardware subyacente.
Beneficios para desarrolladores y empresas
Rendimiento reforzado
Las NPUs aceleran inferencias de IA hasta 10x o más comparado con ejecución en CPU, con menor consumo de energía. Esto significa aplicaciones más rápidas, con menor latencia y mayor duración de batería.
Privacidad y seguridad
Al ejecutar modelos directamente en el dispositivo, los datos sensibles no tienen que viajar a servidores en la nube, reduciendo riesgos relacionados con la transmisión de información.
Experiencias de usuario más fluidas
Funciones como asistentes conversacionales, reconocimiento de gestos y análisis de video en tiempo real funcionan sin requerir conectividad constante, mejorando la experiencia del usuario.
Escalabilidad para modelos incrementales
Con soporte para modelos de diferentes tamaños (incluyendo modelos generativos ligeros), los desarrolladores pueden escalar desde tareas simples hasta flujos complejos de IA sin reescribir la lógica base.
Ejemplos prácticos de uso
Ejemplos concretos donde NPU + LiteRT ofrecen valor:
- Aplicaciones de realidad aumentada (AR) que procesan escenas en tiempo real.
- Sistemas de recomendación personalizada que corren sin latencia.
- Asistentes de voz locales sin enviar datos a la nube.
- Aplicaciones de visión por computadora que detectan objetos y gestos en vivo.
Impacto en la industria móvil y en IoT
La combinación de LiteRT y las NPUs de MediaTek representa un paso importante para democratizar la IA en la periferia (edge), porque hace que funciones de IA avanzadas estén disponibles en millones de dispositivos con diferentes capacidades de hardware.
Esto tiene implicaciones claras para sectores como:
- Salud conectada
- Automatización industrial
- Electrodomésticos inteligentes
- Vehículos conectados
Conclusión: la IA nativa al dispositivo ya es una realidad
La colaboración entre Google y MediaTek para llevar LiteRT a NPUs representa un avance clave hacia un futuro donde la IA no depende de la nube, sino que es parte integral del hardware del dispositivo. Esto significa aplicaciones más rápidas, seguras y capaces de ejecutar modelos de IA sofisticados sin sacrificar rendimiento ni eficiencia.
Para equipos técnicos, desarrolladores y negocios digitales, entender esta evolución y adoptarla en su estrategia de producto puede marcar una ventaja competitiva significativa.