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- El estudio de Swimlin encontró que muchas empresas no están a la altura de las necesidades energéticas de la IA
- Casi tres cuartas partes de ellos son conscientes de los enormes requisitos energéticos necesarios para entrenar modelos de IA.
- Solo el 13% monitorea activamente el consumo de energía de la IA, lo que puede indicar un mayor uso de las instalaciones fuera del edificio.
A medida que el paso de algoritmos simples a modelos avanzados aumenta drásticamente los requisitos de energía, la adopción de IA agente, conocida por sus capacidades avanzadas de toma de decisiones, genera preocupación sobre el consumo de energía, según afirma una nueva investigación.
A reconocimiento SambaNova Systems, que incluyó una muestra de más de 2.000 líderes empresariales de EE. UU. y Europa, encontró que el 70% de los líderes empresariales reconocen las importantes demandas energéticas de los modelos de formación corporativa. Herramientas de inteligencia artificialPero sólo el 13% monitorea el consumo de energía de sus sistemas de IA.
Al mismo tiempo, el 37,2% de las empresas se enfrenta a una presión cada vez mayor por parte de las partes interesadas para mejorar la eficiencia energética, y el 42% espera que estas demandas se intensifiquen.
Desafíos con los requisitos de energía de la IA
El aumento de los costos de la energía se ha convertido en un desafío importante, y el 20,3% de las empresas lo identifican como un problema urgente.
Afortunadamente, el 77,4% de las empresas están explorando activamente formas de reducir el uso de energía mejorando sus modelos, adoptando electrodomésticos energéticamente eficientes e invirtiendo en soluciones de energía renovable.
Sin embargo, estos esfuerzos no van a la par de la rápida expansión de los sistemas de IA, lo que deja a muchas empresas vulnerables al aumento de los costos y las presiones de sostenibilidad.
“Los resultados revelan una cruda verdad: las empresas se están apresurando a adoptar la IA, pero no están preparadas para gestionar su impacto energético”, afirmó Rodrigo Liang, director ejecutivo de Sampanova Systems.
“Sin un enfoque proactivo para aumentar la eficiencia del hardware de IA y el consumo de energía, especialmente ante la creciente demanda de los flujos de trabajo de IA, corremos el riesgo de socavar el progreso que la IA promete ofrecer”, añadió.
“Para 2027, predigo que más del 90% de los líderes estarán preocupados por los requisitos energéticos de la IA. A medida que las empresas integren la IA, abordar la eficiencia energética y la preparación de la infraestructura será esencial para el éxito a largo plazo”.
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