Un estudio revela que las empresas invierten rápido en infraestructura de IA, pero la mayoría no controla ni mide adecuadamente sus costos y uso efectivo.
Un reciente estudio de VentureBeat Pulse Research muestra que 107 empresas están adquiriendo infraestructura para inteligencia artificial (IA) a un ritmo acelerado, pero muchas no logran medir ni controlar los costos asociados ni la eficiencia de uso. Esto genera una brecha significativa entre la inversión y la visibilidad económica real de sus recursos.
Por qué importa: La falta de control y medición precisa de los costos en infraestructura IA puede llevar a gastos innecesarios y decisiones poco informadas en un sector clave para la transformación digital.
Lo esencial
Solo el 21% de las empresas ejecuta IA a escala de producción, pero el gasto en infraestructura crece rápidamente.
El 83% reporta una utilización de GPU del 50% o menos, y solo el 44% puede rastrear rigurosamente el costo de su cómputo IA.
El 64% planea cambiar o agregar proveedores de infraestructura en el próximo año, priorizando integración y costo total de propiedad.
Imagen de referencia: VentureBeat AI.
La brecha en el cómputo de IA empresarial
Las organizaciones están comprando infraestructura especializada para IA más rápido de lo que pueden evaluar su rentabilidad o eficiencia. Aunque la mayoría usa proveedores conocidos de nube y APIs de modelos, el próximo paso es invertir en cómputo especializado que aún no utilizan. Esta disparidad crea un "compute gap" o brecha de cómputo, donde la inversión supera la capacidad de gestión económica.
Uso ineficiente y falta de seguimiento
La investigación revela que la mayoría de las GPUs están subutilizadas, con una tasa de uso menor al 50%. Además, menos de la mitad de las empresas pueden medir con precisión cuánto les cuesta el cómputo de IA. Esta falta de visibilidad dificulta optimizar recursos y controlar gastos, afectando la eficiencia operativa.
Alta rotación y criterios de compra
Un 64% de las empresas planea cambiar o añadir proveedores de infraestructura en los próximos 12 meses, y un 38% lo hará en el próximo trimestre, lo que indica una alta volatilidad en este mercado. Las decisiones de compra se basan principalmente en la integración con la infraestructura existente (41%) y el costo total de propiedad (35%), más que en el precio por token o unidad de cómputo.
Desafíos futuros en la infraestructura IA
El estudio destaca que la transición del cómputo basado en GPU hacia una mayor demanda de ancho de banda de memoria para la inferencia aún no es una preocupación generalizada. Cerca del 20% de las empresas ni siquiera están conscientes de este cambio, lo que podría afectar sus futuras decisiones de inversión y arquitectura tecnológica.
Preguntas frecuentes sobre la brecha de cómputo en IA
¿Qué es la brecha de cómputo en IA?
Es la diferencia entre la rápida inversión en infraestructura de IA y la limitada capacidad de las empresas para medir y controlar los costos y la eficiencia de uso de esa infraestructura.
¿Por qué las empresas planean cambiar de proveedores de infraestructura?
Principalmente buscan mejor integración con sus sistemas actuales y optimizar el costo total de propiedad, no solo el precio por uso o token.
