La creciente demanda de unidades de procesamiento gráfico (GPUs) impulsada por las aplicaciones de inteligencia artificial generativa (GenAI) está revelando importantes retos operativos. Empresas de todo el mundo invierten en GPUs para potenciar sus estrategias de IA, pero la falta de optimización en su uso está limitando significativamente el retorno de inversión (ROI).
Ineficiencias en la gestión de GPUs
Uno de los principales problemas es la subutilización de GPUs debido a la asignación manual e ineficiente de recursos. Muchas organizaciones carecen de plataformas automatizadas que permitan un acceso escalable y de autoservicio, lo que provoca que estas costosas infraestructuras queden infrautilizadas. Estudios recientes indican que cerca de un tercio de las empresas utilizan menos del 15 % de su capacidad de GPU, lo que no solo retrasa el desarrollo de proyectos, sino que también incrementa los costes operativos.
En muchos casos, las empresas asignan servidores completos a usuarios o equipos que no necesitan toda esa capacidad, desperdiciando recursos críticos. Este enfoque lleva a dos opciones costosas: adquirir más GPUs de las necesarias o recurrir a nubes públicas, donde los costos de GPU suelen ser elevados.
Retos de la infraestructura y el manejo de datos
Otro obstáculo significativo es la falta de infraestructura optimizada para gestionar datos no estructurados, los cuales deben ser limpiados, etiquetados y organizados antes de ser procesados por GPUs. Este proceso añade complejidad y tiempo al desarrollo de aplicaciones basadas en IA. Las empresas que han logrado superar estas barreras, como las grandes tecnológicas con estrategias de datos maduras, están obteniendo un ROI más alto al aprovechar sus amplios conjuntos de datos.
Por otro lado, las GPUs no solo son útiles para aplicaciones de IA. Muchas organizaciones están encontrando valor en casos de uso no relacionados con la inteligencia artificial, como el análisis de grandes volúmenes de datos y la computación de alto rendimiento (HPC). Optimizar las operaciones para estos escenarios no solo aumenta el ROI de las GPUs, sino que también posiciona a las empresas para adoptar aplicaciones de IA más avanzadas en el futuro.
Telcos apuestan por las nubes de GPUs
En este panorama, los proveedores de telecomunicaciones están aprovechando la oportunidad para ofrecer servicios de GPU en la nube, compitiendo directamente con los grandes actores del mercado de la nube pública. Estas «nubes de GPU» están diseñadas para atender tanto cargas de trabajo de IA como aplicaciones no relacionadas, ofreciendo a las empresas mayor flexibilidad en la asignación de recursos.
Aunque las nubes de GPU representan una oportunidad única, los operadores enfrentan desafíos para diferenciarse en un mercado dominado por los hiperescaladores. Algunos proveedores están adoptando estrategias especializadas que incluyen infraestructuras de alto rendimiento y servicios optimizados para modelos de IA generativa y aplicaciones de HPC.
El camino hacia la optimización
Para maximizar el retorno de sus inversiones en GPUs, las organizaciones necesitan adoptar plataformas que automaticen el acceso y la gestión de estos recursos. Esto incluye desarrollar infraestructuras de datos unificadas que permitan un manejo eficiente y escalable de las cargas de trabajo de IA. Asimismo, implementar procesos automatizados para compartir recursos de GPU puede reducir los costes operativos y mejorar la eficiencia.
En un contexto donde las aplicaciones de IA están redefiniendo los modelos de negocio, la capacidad de aprovechar plenamente las GPUs marcará la diferencia entre las empresas que lideren la innovación y aquellas que queden rezagadas. Las organizaciones que adopten estrategias proactivas para optimizar sus inversiones en GPUs estarán mejor posicionadas para capitalizar las oportunidades del futuro digital.
