La encuesta de Swimlane encuentra que muchas empresas no están al tanto de las necesidades energéticas de la IA
Casi tres cuartos son conscientes de las drásticas demandas energéticas necesarias para entrenar modelos de IA
Solo el 13% monitorea activamente el consumo de energía de la IA, lo que puede indicar que la mayoría utiliza instalaciones fuera del sitio.
A medida que la transición de algoritmos simples a modelos avanzados aumenta significativamente las demandas energéticas, la adopción de la IA agente, conocida por sus capacidades avanzadas de toma de decisiones, intensifica las preocupaciones sobre el consumo de energía, según una nueva investigación.
Una encuesta de SambaNova Systems, que incluyó a más de 2000 líderes empresariales de Estados Unidos y Europa, encontró que el 70% de los líderes empresariales son conscientes de los importantes requisitos energéticos para entrenar modelos para herramientas de IA, pero solo el 13% monitorea el consumo de energía de sus sistemas de IA.
Al mismo tiempo, el 37,2% de las empresas enfrentan una creciente presión de los interesados para mejorar la eficiencia energética, y el 42% espera que estas demandas se intensifiquen.
Desafíos con las demandas energéticas de la IA
Los costos energéticos crecientes se han convertido en un desafío significativo, con el 20,3% de las empresas identificándolos como un problema apremiante.
Afortunadamente, el 77,4% de las empresas están explorando activamente formas de reducir el uso de energía optimizando sus modelos, adoptando hardware eficiente en energía e invirtiendo en soluciones de energía renovable.
Sin embargo, estos esfuerzos no están al ritmo de la rápida expansión de los sistemas de IA, dejando a muchas empresas vulnerables a los costos crecientes y a las presiones de sostenibilidad.
“Los hallazgos revelan una dura realidad: las empresas se apresuran a adoptar la IA, pero no están preparadas para manejar su impacto energético”, dijo Rodrigo Liang, CEO de SambaNova Systems.
“Sin un enfoque proactivo hacia hardware de IA más eficiente y consumo de energía, especialmente ante la creciente demanda de flujos de trabajo de IA, corremos el riesgo de socavar el progreso que la IA promete ofrecer”, agregó.
“Para 2027, mi expectativa es que más del 90% de los líderes estarán preocupados por las demandas energéticas de la IA. A medida que las empresas integran la IA, abordar la eficiencia energética y la preparación de la infraestructura será esencial para el éxito a largo plazo.”
También te puede gustar