Redacción - El Semanal
La trampa de la inferencia: Cómo los proveedores de nube están erosionando tus márgenes de beneficio en inteligencia artificial
En la era actual, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en el santo grial de las empresas modernas. Desde la atención al cliente hasta aplicaciones más especializadas como el mantenimiento de tuberías, las organizaciones de todos los sectores están implementando tecnologías de IA para aumentar la eficiencia. El objetivo es claro: automatizar tareas para lograr resultados de manera más eficiente y ahorrar dinero y recursos al mismo tiempo.
Sin embargo, cuando estos proyectos pasan de la fase piloto a la producción, los equipos se enfrentan a un obstáculo inesperado: los costos de la nube están erosionando sus márgenes de beneficio. El impacto es tan significativo que lo que inicialmente parecía la ruta más rápida hacia la innovación y la ventaja competitiva se convierte en un agujero negro presupuestario insostenible en poco tiempo.
Esta situación lleva a los directores de tecnología a replantear todo, desde la arquitectura de los modelos hasta los modelos de implementación, para recuperar el control sobre los aspectos financieros y operativos. A veces, incluso deciden abandonar los proyectos por completo y comenzar de cero.
Pero la realidad es que, aunque la nube puede llevar los costos a niveles insoportables, no es la villana. Solo es necesario entender qué tipo de infraestructura de IA elegir para cada workload.
La historia de la nube y dónde funciona
La nube es similar al transporte público. Ofrece un modelo de alquiler simple que proporciona acceso inmediato a todos los recursos necesarios, desde instancias de GPU hasta escalado rápido en diversas geografías, con un mínimo de trabajo y configuración. Este acceso rápido y fácil a través de un modelo de servicio permite un inicio fluido, lo que facilita comenzar proyectos y realizar experimentación rápida sin la necesidad de una gran inversión inicial en hardware especializado.
Las startups en etapas tempranas encuentran este modelo muy atractivo, ya que necesitan resultados rápidos más que nada, especialmente mientras validan su modelo y determinan su ajuste en el mercado.
El costo de la facilidad
Aunque la nube tiene sentido para uso en etapas tempranas, las matemáticas de la infraestructura se vuelven sombrías a medida que el proyecto pasa de pruebas y validación a volúmenes del mundo real. La escala de los workloads hace que las facturas sean brutales, con aumentos de costos que pueden superar el 1000% de la noche a la mañana.
Esto es particularmente cierto en el caso de la inferencia, que no solo debe ejecutarse las 24 horas del día, 7 días a la semana, para garantizar la disponibilidad del servicio, sino que también debe escalar con la demanda del cliente.
La solución: ¿Cuál es el camino a seguir?
Dado que la demanda constante de infraestructura para escalar la inferencia de IA y la naturaleza irregular del entrenamiento, las empresas están optando por dividir los workloads, llevando la inferencia a instalaciones colocalizadas o internas, mientras dejan el entrenamiento en la nube con instancias puntuales.
Esta no es solo una teoría; es un movimiento creciente entre líderes de ingeniería que intentan poner la IA en producción sin agotar sus recursos.
La complejidad híbrida es real, pero rara vez es un obstáculo
El cambio a una configuración híbrida conlleva su propio impuesto operativo. Configurar hardware propio o alquilar una instalación colocalizada lleva tiempo, y gestionar GPU fuera de la nube requiere un tipo diferente de habilidad de ingeniería.
Sin embargo, los líderes argumentan que la complejidad a menudo se exagera y suele ser manejable dentro de la empresa o a través de soporte externo, a menos que se opere a una escala extrema.
Priorizar según las necesidades
Para cualquier empresa, ya sea una startup o una empresa establecida, la clave del éxito al diseñar o rediseñar la infraestructura de IA radica en trabajar de acuerdo con los workloads específicos.
Si no está seguro sobre la carga de diferentes workloads de IA, comience con la nube y mantenga un ojo cercano en los costos asociados etiquetando cada recurso con el equipo responsable. Puede compartir estos informes de costos con todos los gerentes y hacer un análisis detallado de lo que están utilizando y su impacto en los recursos. Estos datos le brindarán claridad y ayudarán a impulsar eficiencias.
En resumen, no se trata de abandonar la nube por completo, sino de optimizar su uso para maximizar las eficiencias.
La nube sigue siendo excelente para la experimentación y el entrenamiento irregular. Pero si la inferencia es su workload principal, salga del ciclo de alquiler. La configuración híbrida no solo es más barata, sino también más inteligente.
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