• Según McKinsey, el mercado de IA generativa (video, imagen, audio) podría alcanzar $110 mil millones de dólares para 2030.

• El video es uno de los segmentos con mayor crecimiento proyectado por su potencial en publicidad, entretenimiento y educación.

• Generar un video de 1 minuto con IA de última generación puede requerir más de 100,000 unidades de cálculo GPU, dependiendo del modelo. 

Nvidia actualmente figura como una de las empresas más valiosas del mundo por capitalización de mercado y ahora su tecnología ha sorprendido al lograr algo que no se había hecho antes, ya que entrenó un modelo de IA utilizando 81 cortos originales de la caricatura Tom y Jerry para generar secuencias que alcanzan hasta un minuto de duración, superando una de las barreras más complejas en la creación de video por IA: la coherencia narrativa a lo largo del tiempo.

El estudio fue encabezado por un equipo multidisciplinario conformado por Jiarui Xu, Shihao Han, Ka Chun Cheung, Jan Kautz, Yejin Choi, Yu Sun y Xialong Wang. Sin embargo, algo a considerar es que no se menciona si se obtuvo autorización de Warner Bros. Discovery, empresa que posee los derechos de Tom y Jerry, para utilizar su material como base del experimento.

Sin embargo, como era de esperarse, hay ciertas transiciones que lucen un tanto extrañas e inconsistentes en el material.

Más allá de las limitaciones actuales, el experimento de NVIDIA sugiere que la inteligencia artificial podría no solo replicar estilos clásicos, sino eventualmente generar contenido animado original con una calidad cada vez más cercana a la producción profesional. Tal vez el verdadero desafío no sea solo técnico, sino creativo, ético y legal.

En ese sentido, la generación de video mediante inteligencia artificial se ha convertido en una de las fronteras tecnológicas más fascinantes y desafiantes del momento. A diferencia de la creación de imágenes estáticas, los videos requieren consistencia temporal, lógica narrativa, sincronización entre escenas y una continuidad visual difícil de mantener para los modelos actuales. Este proceso implica una cantidad enorme de datos, recursos computacionales y una arquitectura de red neuronal compleja que aún se encuentra en etapas experimentales.

Actualmente, las principales compañías tecnológicas están invirtiendo fuertemente en esta área. Por ejemplo:

– OpenAI presentó en febrero de 2024 su modelo Sora, capaz de generar clips de hasta 20 segundos de video en alta calidad. Aunque el modelo sorprendió por su realismo, aún enfrenta dificultades para mantener la coherencia narrativa y física.

– Meta lanzó su propuesta llamada Moviegen, centrada en generar secuencias de hasta 16 segundos, optimizadas para demostraciones de estilo visual o simulaciones breves.

– Google ha desarrollado Veo, que en su versión más reciente alcanza los 8 segundos de video generado, enfocado en precisión de movimiento y cinematografía.

– Por su parte, Luma AI sorprendió con Ray 2, un sistema que produce videos de 10 segundos a partir de indicaciones textuales complejas, con una fuerte apuesta por el detalle estético.

Según un informe de McKinsey, el mercado global de herramientas de generación de contenido con IA que incluye imágenes, audio y video podría alcanzar los 110 mil millones de dólares para 2030, con el video como uno de los segmentos con mayor crecimiento proyectado debido a su aplicación en publicidad, entretenimiento, videojuegos, y educación.

Además del reto técnico, también se suman debates éticos y legales. Numerosas empresas están utilizando materiales protegidos por derechos de autor para entrenar sus modelos, lo que ha generado tensiones con creadores, estudios de animación y artistas. En Estados Unidos, varias demandas incluyendo una contra Stability AI y otra contra OpenAI buscan establecer precedentes legales sobre el uso de contenido con copyright para entrenamiento de modelos generativos.

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