Los últimos años han estado marcados por un crecimiento en el interés e inversión de herramientas de inteligencia artificial (IA) en el rubro de la tecnología empresarial.
Dado que hay tantas aplicaciones prácticas para esta tecnología, no sorprende que la IA admita casos de uso generalizados, que van desde la atención médica y las ciencias de la vida hasta la fabricación de semiconductores y chips, la automoción, los servicios financieros y más.
Si bien las herramientas de IA como ChatGPT han dominado los titulares en los últimos meses, la realidad es que la IA ha estado presente desde hace mucho tiempo. Sin embargo, la última ola de herramientas generativas de inteligencia artificial ampliamente accesibles está dando como resultado más datos generados por máquinas que nunca, y esto está impulsando el crecimiento sin precedentes de datos no estructurados en todo el mundo.
De hecho, IDC predice que para 2025, la cantidad total de datos digitales creados globalmente aumentará a 175 zettabytes (desde aproximadamente 40 zettabytes en 2019). Esta estimación en realidad puede considerarse conservadora, dado el aumento de datos generados por IA que estamos viendo hoy.
Todos estos factores de crecimiento generan una nueva ecuación: mayores volúmenes de datos y la aceleración de la IA significan una mayor oportunidad para que las empresas conviertan esta información en inteligencia procesable.
Meta en alianza con Pure Storage
Muchas empresas ya están aplicando estas mejores prácticas para embarcarse en sus viajes de IA. Meta, por ejemplo, quería ayudar a sus investigadores de IA a crear nuevos y mejores modelos de IA que puedan aprender de billones de ejemplos, trabajar en cientos de idiomas diferentes, analizar textos, imágenes y videos juntos sin problemas, desarrollar nuevas herramientas de realidad aumentada y mucho más. Como resultado, la empresa se propuso crear su AI Research SuperCluster (RSC), con la intención de ser la supercomputadora de IA más rápida del mundo.
Meta eligió Pure Storage porque necesitaba un socio que pudiera ofrecer capacidades de almacenamiento robustas y escalables para potenciar RSC. Con los sistemas FlashArray y FlashBlade de Pure Storage, RSC tiene un rendimiento incomparable para analizar rápidamente datos estructurados y no estructurados, respaldado por la base de rendimiento, confiabilidad, flexibilidad y sustentabilidad de Pure Storage. RSC allanará el camino hacia la creación de tecnologías para la próxima gran plataforma informática de Meta, el metaverso, donde las aplicaciones y productos impulsados por IA desempeñarán un papel importante.
¿Cómo pueden las empresas tener éxito con los proyectos de IA?
Para potenciar la IA y el análisis de datos basado en IA, las organizaciones necesitan una infraestructura de almacenamiento de datos flexible, confiable, eficaz y, quizás lo más importante, sostenible.
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El rendimiento es clave porque la IA se basa en enviar cantidades masivas de datos a las GPU, una y otra vez. Cuanto más rápido lo hagan las organizaciones, más rápidos y mejores resultados obtendrán. Los recursos de IA (GPU, científicos de datos) son costosos y tienen una gran demanda, por lo que mantenerlos esperando para acceder a los datos puede generar una factura considerable. Tan importante como alimentar las GPU es acelerar todos los flujos de trabajo de preparación y conservación de datos, ayudando a recopilar y procesar los datos en primer lugar.
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La flexibilidad surge ya que la IA es fácilmente el espacio de evolución más rápida en tecnología: las herramientas, las técnicas, los conjuntos de datos y los casos de uso evolucionan todos los días. Como resultado, es fundamental invertir en opciones de tecnología e infraestructura que permitan a las organizaciones adaptarse rápidamente a los cambios.
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La confiabilidad y los controles empresariales son más importantes que nunca para las organizaciones con entornos de IA. Estos son entornos de misión crítica, y cualquier tiempo de inactividad puede generar costos exorbitantes. Como resultado, la disponibilidad y la fiabilidad son esenciales. Además, los proyectos de IA suelen ser grandes proyectos en expansión y muy automatizados. Tener controles en torno a las cuotas, la seguridad y la facilidad de gestión es fundamental.
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Por último, pero ciertamente no menos importante, está una de las preocupaciones más apremiantes del planeta, la sostenibilidad.
¿Por qué las empresas necesitan ejecutar la IA de manera sostenible?
Las estimaciones actuales tienen centros de datos que representan entre el 1 y el 4% de todo el consumo mundial de energía. De hecho, en algunos países, la expansión del centro de datos se ha detenido porque no pueden acceder a la energía adecuada. La IA no irá a ninguna parte y, en general, será una herramienta abrumadoramente positiva para la humanidad, ayudándonos a automatizar tareas repetitivas, tratar enfermedades de manera más efectiva y comprender mejor nuestro mundo a través de los patrones climáticos y meteorológicos.
Sin embargo, desde una perspectiva ambiental, solo aumenta las preocupaciones sobre el consumo de energía y la huella de carbono. A raíz de este inmenso desafío y oportunidad, la construcción de una infraestructura tecnológica eficiente y sostenible para la IA es fundamental para mitigar el calentamiento global y los peores impactos del cambio climático.
