Con el auge del mercado global de inteligencia artificial (IA), las unidades de procesamiento gráfico (GPU) se han convertido en el motor principal de esta revolución. Diversas aplicaciones impulsadas por modelos lingüísticos grandes (LLM) dependen de estos chips de alto rendimiento, y en los próximos años, la volatilidad de los precios de las GPU podría intensificarse, lo que para muchas empresas significa la necesidad de dominar nuevas técnicas de gestión de costes.
En algunas industrias, la fluctuación de costes no es algo nuevo. Por ejemplo, los sectores intensivos en energía, como la minería, están acostumbrados a gestionar las oscilaciones de los costes energéticos, mientras que las empresas de logística se enfrentan a fluctuaciones de costes debido a las interrupciones del transporte en el Canal de Suez y el Canal de Panamá. Sin embargo, sectores como las finanzas y la farmacéutica tienen poca experiencia en este ámbito, pero se beneficiarán enormemente de la aplicación de la tecnología de IA, por lo que deben adaptarse rápidamente.
Nvidia, como principal proveedor de GPU, ha experimentado un rápido aumento de su valoración este año. La gran demanda de GPU se debe a su capacidad para procesar en paralelo una gran cantidad de cálculos, lo que las hace ideales para entrenar e implementar modelos lingüísticos grandes. Algunas empresas incluso necesitan vehículos blindados para transportar estos chips, lo que demuestra la alta demanda. En el futuro, la fluctuación de los costes de las GPU estará influenciada por la relación entre la oferta y la demanda.
Con la aceleración de la implementación de aplicaciones de IA por parte de las empresas, se espera un aumento significativo de la demanda de GPU. La firma de inversión Mizuho predice que el mercado de GPU podría crecer 10 veces en los próximos cinco años, superando los 400 000 millones de dólares. Al mismo tiempo, factores como la capacidad de fabricación y la geopolítica también afectarán a la oferta.
Para hacer frente a esta volatilidad, las empresas pueden adoptar diversas estrategias. En primer lugar, más empresas podrían optar por gestionar sus propios servidores GPU en lugar de alquilarlos a proveedores de servicios en la nube. Aunque esto supone un gasto adicional, puede reducir los costes a largo plazo. Además, las empresas podrían comprar GPU con antelación para garantizar un inventario suficiente en el futuro.
Además, el tipo de GPU adecuado también es importante. Para la mayoría de las empresas, las tareas de procesamiento de datos para ejecutar modelos existentes no requieren las GPU más potentes, y se pueden utilizar GPU de menor rendimiento para optimizar los costes. La ubicación geográfica también puede ser clave para reducir costes; por ejemplo, la instalación de servidores GPU en regiones con costes de electricidad más bajos puede reducir significativamente los gastos operativos.
Sin embargo, el sector del cálculo de IA se desarrolla a una velocidad vertiginosa, lo que dificulta a las empresas la predicción precisa de sus necesidades de GPU. Por lo tanto, las empresas deben elaborar medidas de respuesta con antelación para adaptarse a las posibles fluctuaciones de precios en el futuro.
Puntos clave:
🌟 Se prevé que el mercado de GPU se amplíe diez veces en los próximos cinco años, alcanzando los 400 000 millones de dólares.
⚡ Las empresas deben elegir el tipo de GPU adecuado para optimizar los costes y el rendimiento.
📈 La gestión propia de los servidores GPU o la compra anticipada son estrategias eficaces para hacer frente a la volatilidad de los costes.
