- La encuesta Swimlane revela que muchas empresas no están a la altura de las necesidades energéticas de la IA
- Casi tres cuartas partes son conscientes de las dramáticas demandas de energía 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 de las instalaciones externas están en uso.
A medida que el cambio de algoritmos simples a modelos avanzados aumenta significativamente los requisitos de energía, la adopción de la IA agente, conocida por sus capacidades avanzadas de toma de decisiones, genera preocupación sobre el consumo de energía, según afirma un nuevo estudio.
A encuesta SambaNova Systems, en una muestra de más de 2000 líderes empresariales de EE. UU. y Europa, encontró que el 70 % de los líderes empresariales son conscientes de los importantes requisitos de energía para los modelos de capacitación para herramientas de IA, pero solo el 13 % realiza un seguimiento del consumo de energía de su IA. sistemas.
Al mismo tiempo, el 37,2% de las organizaciones enfrentan una presión cada vez mayor por parte de las partes interesadas para mejorar la eficiencia energética, y el 42% espera que estas demandas aumenten.
Desafíos con los requisitos energéticos 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 los identifica como un problema urgente.
Afortunadamente, el 77,4% de las empresas están explorando activamente formas de reducir el consumo de energía optimizando sus modelos, adoptando hardware energéticamente eficiente 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 organizaciones expuestas a costos crecientes y presiones de sostenibilidad.
“Los hallazgos revelan una cruda realidad: las empresas se apresuran a adoptar la IA, pero no están preparadas para gestionar su impacto energético”, afirmó Rodrigo Liang, director ejecutivo de SambaNova Systems.
“Sin un enfoque proactivo hacia un consumo de energía y hardware de IA más eficiente, especialmente frente a la creciente demanda de los flujos de trabajo de IA, corremos el riesgo de socavar el progreso que la IA promete lograr”, añadió.
“Para 2027, mi expectativa es que más del 90% de los líderes estarán preocupados por los requisitos de energía de la IA. A medida que las empresas incorporen la IA, abordar la eficiencia energética y la preparación de la infraestructura será fundamental para el éxito a largo plazo”.
