La IA podría redefinir el mundo, pero ¿es realmente accesible para todos? Entre el oligopolio de los hiperscalers y la explosión de los costos, la innovación se ralentiza. Es hora de romper los monopolios y abrir el camino hacia una IA más libre e inclusiva.
La IA invierte todas las esferas de la compañía y la compañía, a veces en arreglos sorprendentes, como el ejemplo elocuente de los cepillos de dientes con un sistema IA. Aunque este entusiasmo por la tecnología emergente es habitual, su generalización es un signo de una transición a lo que los expertos ya nombran el «edad de inteligencia«O» era de inteligencia «, donde la IA, los datos y la tecnología digital redefinen nuestros estilos de vida y trabajo.
Según un informe de PwC, la IA podría traer hasta $ 15.7 mil millones a la economía mundial. En este caso, ¿cómo podemos explicar que, por el contrario, la prensa anuncia una desaceleración en el crecimiento y una pérdida generalizada de confianza en las promesas de IA?
A pesar de sus capacidades, la IA necesita una infraestructura significativa para explotar su máximo potencial. Los líderes del sector tecnológico solían tener un dominio absoluto sobre esta infraestructura. Sin embargo, este oligopolio ralentiza la innovación y limita el acceso al mercado de IA, para las compañías más pequeñas.
Bloqueo de proveedores
La experiencia y la simplicidad de la integración de los principales proveedores de servicios en la nube han creado una dependencia significativa entre sus clientes. Desde la década de 2010, ha sido común que un cliente en el sector tecnológico brinde confianza a un solo proveedor de servicios en la nube. Este fenómeno se amplifica por la ausencia de estándares universales que obstaculizan la flexibilidad y la capacidad de integración entre diferentes productos y plataformas.
Por lo tanto, las empresas confían su futuro digital a un solo proveedor. Esto tiene el efecto de matar a la competencia internacional e innovación a nivel local. Por lo tanto, se estima que más de dos tercios de las empresas dependen de uno de los tres hiperscalers.
Sin embargo, no es una maquinación oscura de hiperscalers. Es mucho más simple que eso. Supongamos que la compañía agrega un chatbot Ai para su servicio al cliente. Con esto en mente, los hiperscalers ofrecen un modelo previo a la construcción, pre-entrenado y listo para usar. Sin embargo, el problema sigue siendo que el modelo AI funciona mejor si también usa el software de contabilidad, la solución de comercio electrónico o incluso el sistema de tickets del mismo proveedor.
Finalmente, quien desee alejarse de este ecosistema y utilizar productos competidores para satisfacer mejor las necesidades de su negocio, estará expuesto a las dificultades de diseño. Por lo tanto, se disuadirá activamente, así como en términos financieros y eficiencia, para desviarse de un ecosistema único. Después de haber viajado por todo el mundo, discutido con socios locales, clientes y expertos, la observación es clara: las empresas no quieren permanecer congeladas en su situación, pero la IA es una tecnología tan reciente y rápida que 'nos sentimos cómodos con productos estándar, listas para usar.
Esto es lógico: al firmar un contrato, es posible implementar rápidamente las capacidades de IA, para que coincida con las promesas que muestran sus competidores en términos de herramientas de IA. Además, la compañía pasará por alto el problema de la escasez de talentos y no tendrá que preocuparse por la adquisición de una experiencia costosa o la educación continua de su equipo. El proveedor se encarga de las tareas complejas.
¿Pero la empresa se beneficia de esta situación? ¿Esto promueve la innovación? ¿Podemos conectar datos dispares y usar IA para generar nuevos conocimientos? ¿Eso hace que el negocio progrese? Probablemente no. Las suites de productos listos para usar a menudo son demasiado genéricos. Están diseñados para venderse al mayor número de clientes como sea posible y no están adaptados a las necesidades específicas de las empresas. La debilidad de las actualizaciones y las nuevas características ofrecidas por el proveedor también plantea un problema. Por ejemplo, si los clientes solicitan pedidos de autoservicio, será muy difícil esperar seis meses para que esta función esté disponible.
La proliferación de IA acentúa el problema
Una vez más, una gran parte del problema radica en la infraestructura básica de la IA. La inflación artificial de los precios de GPU dificulta seriamente la innovación fuera de los principales centros tecnológicos estadounidenses. Las empresas en Londres y Amsterdam sin duda ya sienten los efectos, pero ¿qué pasa con España, Italia y Europa del Este?
En estos países, el acceso a las GPU se convierte en un gran desafío. De hecho, este sector está lejos de ser perfecto: la dominación de un puñado de proveedores previene los precios y una distribución racional de GPU, en interés de todos.
Este problema tiene repercusiones en todo el panorama económico. Por lo tanto, las nuevas empresas especializadas en IA están luchando por presentar un caso comercial viable, debido a los costos exorbitantes de las GPU. Incluso si los costos han podido disminuir en otras áreas, los gastos de computación en la nube continúan aumentando. También hay una escasez de instalaciones para almacenar estas GPU en el sitio en centros de datos locales.
Tarifas de terminación exorbitantes
Una gran parte del problema radica en la estructura de los acuerdos contractuales, que proporcionan los costos de salida para mover datos fuera del sistema HyperScaller. Los proveedores de nubes más pequeños e inteligentes no cobran costos de salida. No ocultan sus costos practicando precios prohibitivos y utilizan estructuras de pago más simples.
Para evitar estos costos, las empresas almacenan sus datos en el sitio con un proveedor de servicios en la nube que no les cobra. Luego, hacen copias de sus datos y las envían a otro proveedor de servicios en la nube para ser procesado. Luego abandonan estos datos para evitar pagar costos adicionales.
Las empresas que planean migrar a la nube deben controlar sus costos y utilizar una variedad de soluciones de almacenamiento y herramientas en la nube para maximizar su inversión tecnológica.
Por un intermediario
Como dijo Johnny Mercer, «acentúa lo positivo, elimina lo negativo». La eliminación de las disfunciones del mercado y, por lo tanto, de la dominación de una minoría de proveedores conducirá a una revolución en términos de IA en la que todos puedan participar, incluidos los hiperscalers. Este último tiende a renunciar a los costos de salida, lo que va en la dirección correcta. El primer paso en esta revolución radica en admitir que hay un problema.
Las empresas pueden adoptar prácticas de acuerdo con los estándares de nubes abiertas, sin embargo, es arriesgado confiar únicamente en una infraestructura que no es propiedad. Se debe agregar una capa de separación entre la empresa y la infraestructura subyacente, gracias a los estándares globales y neutrales. Apoyar a otros proveedores de servicios en la nube, participar en el desarrollo de estándares abiertos y unirse al principio de soberanía digital son todos los medios para contribuir a un entorno más competitivo.
No podemos insistir demasiado en el papel de los modelos de IA de código abierto. Son ligeros, pueden ser capacitados con sus datos para satisfacer sus necesidades e interoperable, lo que le permite agregar nuevas características de acuerdo con sus necesidades. Utilizando un proveedor de nubes independiente, es posible aumentar o reducir los recursos de acuerdo con sus necesidades y pagar solo por lo que se usa, por lo que nadie está atascado con una cantidad fija de recursos.
En consecuencia, al trasladar las inversiones de hiperscalers a proveedores de nubes independientes y soluciones de código abierto, el acceso a la IA democratizará, lo que tendrá el efecto de promover la innovación en todo el mundo y los beneficios sociales de la era de la inteligencia.
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Par Kevin CochraneDirector de marketing Chez Vultr
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