La creciente demanda de unidades de procesamiento gráfico (GPUs) generada por la revolución de la inteligencia artificial generativa (GenAI) está revelando desafíos significativos para las empresas a nivel global. A pesar de las cuantiosas inversiones en estas tecnologías, muchas organizaciones están presenciando un retorno de inversión (ROI) limitado debido a la falta de optimización en el uso de las GPUs.
Un problema importante que enfrentan las empresas es la subutilización de las GPUs, producto de una gestión manual e ineficiente de recursos. La mayoría de las organizaciones carecen de plataformas que permitan un acceso escalable y de autoservicio, un factor que deja a las costosas infraestructuras virtualmente inutilizadas. Según estudios recientes, cerca de un tercio de las empresas no utiliza más del 15 % de su capacidad de GPU, situación que no solo demora el progreso de los proyectos, sino que también incrementa los costes operativos.
En muchos casos, las empresas asignan demasiados recursos, como servidores completos, a equipos que no requieren toda esa capacidad, resultando en la compra excesiva de GPUs o el uso de nubes públicas, donde los costos son considerablemente altos.
Otro desafío crucial es la gestión de datos no estructurados. Sin una infraestructura optimizada, estos datos deben ser limpiados, etiquetados y organizados antes de ser procesados por las GPUs, un proceso que aumenta la complejidad temporal y operativa en el desarrollo de aplicaciones de IA. Sin embargo, aquellas empresas, especialmente las grandes tecnológicas, con estrategias de manejo de datos más maduras están consiguiendo un ROI más atractivo al capitalizar sus extensas fuentes de datos.
Por otro lado, el uso de GPUs se extiende más allá de la IA, beneficiando a áreas como el análisis de grandes volúmenes de datos y la computación de alto rendimiento (HPC). Optimizar su uso en estos escenarios no solo incrementa el ROI, sino que también posiciona a las empresas mejor para futuras avanzadas aplicaciones de IA.
En este contexto, los proveedores de telecomunicaciones están comenzando a ofrecer servicios de GPU en la nube, representando una competencia directa hacia los gigantes de la nube pública. Estas «nubes de GPU» buscan brindar flexibilidad en la asignación de recursos para tanto las cargas de IA como otras aplicaciones, y aunque representan una oportunidad única, los telcos deben esforzarse para diferenciarse en un mercado dominado por hiperescaladores, adoptando infraestructuras especializadas y servicios optimizados.
El camino hacia la optimización de las GPUs pasa por adoptar plataformas que automaticen la gestión y el acceso a estos recursos. Esto implica el desarrollo de infraestructuras de datos unificadas que promuevan un manejo eficiente de cargas de trabajo de IA y la implementación de procesos automáticos que compartan recursos de GPU, reduciendo costos y mejorando la eficiencia.
En un mundo donde las aplicaciones de inteligencia artificial están transformando modelos de negocio, maximizar el uso de las GPUs será fundamental para distinguir a las empresas innovadoras de las que queden atrás. Aquellas organizaciones que adopten estrategias proactivas para optimizar sus inversiones estarán mejor posicionadas para aprovechar las oportunidades del futuro digital.
