La creciente demanda de unidades de procesamiento gráfico (GPUs) impulsada por las aplicaciones de inteligencia artificial generativa (GenAI) está desvelando una serie de retos operativos significativos. En un intento por potenciar sus estrategias de inteligencia artificial, empresas a nivel global están inyectando capital en la adquisición de GPUs, sin embargo, la falta de optimización en su uso está resultando en un retorno de inversión (ROI) notablemente menor al esperado.
Uno de los principales problemas radica en la ineficiencia de la gestión de GPUs, donde un tercio de las compañías están utilizando menos del 15% de su capacidad instalada. Esta situación se debe a la asignación manual e ineficaz de recursos, ya que muchas organizaciones no cuentan con plataformas automatizadas que faciliten un acceso escalable y de autoservicio. El resultado es una infraestructura costosa que no se aprovecha al máximo, lo que retrasa el desarrollo de proyectos y conlleva un aumento significativo en los costos operativos. Esta subutilización puede obligar a las empresas a comprar más GPUs de las que realmente necesitan o a recurrir al costoso alquiler de capacidades en nubes públicas.
Por otro lado, las empresas enfrentan desafíos relacionados con la infraestructura y el manejo de datos no estructurados. Antes de que los datos puedan ser procesados por GPUs, deben ser limpiados, etiquetados y organizados, un proceso que añade complejidad y ralentiza el avance de los proyectos de inteligencia artificial. Las grandes empresas tecnológicas, con estrategias de datos más maduras, están sorteando estas barreras y obteniendo un ROI elevado, gracias a sus amplios y bien gestionados conjuntos de datos.
Además, las GPUs están demostrando su utilidad más allá de las aplicaciones de inteligencia artificial. El análisis de grandes volúmenes de datos y la computación de alto rendimiento (HPC) son áreas donde las GPUs aportan valor significativo, permitiendo a las organizaciones aumentar su ROI y prepararse para adoptar aplicaciones de inteligencia artificial más avanzadas en el futuro.
En respuesta a estas oportunidades, los proveedores de telecomunicaciones están incursionando en el mercado con ofertas de nubes de GPUs. Estas nubes están diseñadas para manejar tanto cargas de trabajo de inteligencia artificial como aplicaciones no relacionadas, ofreciendo a las empresas una flexibilidad crucial en la asignación de recursos. No obstante, estos operadores enfrentan el reto de diferenciarse en un mercado ya dominado por grandes jugadores de la nube pública. Algunos están adoptando estrategias especializadas, destacándose con infraestructuras de alto rendimiento y servicios optimizados para modelos de GenAI y aplicaciones de HPC.
Para maximizar el retorno sobre sus inversiones en GPUs, las organizaciones deben adoptar plataformas que automaticen el acceso y la gestión de estos recursos. La implementación de infraestructuras de datos unificadas y procesos automatizados para compartir recursos de GPU puede jugar un papel crucial en la mejora de la eficiencia y la reducción de los costes operativos.
En un entorno donde las aplicaciones de inteligencia artificial están revolucionando los modelos de negocio, la capacidad de aprovechar plenamente las GPUs determinará el éxito competitivo. Las empresas que implementen estrategias proactivas para optimizar sus inversiones en GPUs estarán mejor posicionadas para capturar las oportunidades emergentes en el futuro digital.
