Un reciente análisis de Gartner, empresa de insights de tecnología y negocios, sugiere que la infraestructura como servicio optimizada para inteligencia artificial (AI-optimized Infrastructure as a Service o IaaS) está posicionada para convertirse en el nuevo motor de crecimiento disruptivo dentro del ecosistema de infraestructura de IA. Este segmento se proyecta con un incremento significativo, esperando que el gasto de los usuarios finales crezca un 146% para finales de 2025. Según las estimaciones de la firma, el gasto mundial de los usuarios finales en IaaS optimizado para IA alcanzaría los $18.300 millones de dólares al cierre de 2025 y se duplicaría hasta los $37.500 millones en 2026.
El mercado de IaaS optimizado para IA abarca la inversión en recursos de computación de alto rendimiento (HPC), tales como unidades de procesamiento gráfico (GPU), circuitos integrados de aplicación específica (ASIC) y otros aceleradores diseñados para el procesamiento a gran escala de la inteligencia artificial. Expertos señalan que, si bien la IaaS tradicional ha alcanzado la madurez, la infraestructura basada en unidades centrales de procesamiento (CPU) enfrenta limitaciones para satisfacer las demandas de los modelos de IA y GenAI. Estos requieren recursos especializados para el procesamiento paralelo rápido, la baja latencia y el movimiento eficiente de grandes volúmenes de datos. La necesidad de contar con una infraestructura digital flexible y especializada, que pueda manejar estos requisitos computacionales extremos, es un punto clave que las organizaciones buscan abordar.
Dentro de esta tendencia de inversión, se observa un cambio fundamental en las cargas de trabajo que impulsan la demanda: la inferencia se está consolidando como el principal motor. Gartner proyecta que el gasto en inferencia superará al gasto en cargas de trabajo intensivas de entrenamiento de modelos en el año 2026. Se espera que el gasto en aplicaciones centradas en la inferencia alcance los $20.600 millones de dólares en 2026, lo que representaría el 55% del gasto total en IaaS optimizado para IA para ese año, con una proyección de superar el 65% en 2029.
A diferencia del entrenamiento, que implica ciclos de cómputo intensivos y de gran escala durante el desarrollo y las actualizaciones de un modelo, la inferencia opera de manera continua y en tiempo real. Esta es esencial para aplicaciones cotidianas como chatbots, sistemas de recomendación y mecanismos de detección de fraude. El auge de modelos de razonamiento y los avances tecnológicos que han logrado una disminución en el costo de la inferencia, están dirigiendo una mayor proporción de las inversiones hacia la operación de sistemas de IA, una vez que han sido entrenados. Esta tendencia subraya que la capacidad de ejecutar modelos de IA de manera eficiente y en tiempo real, es un factor determinante en la ventaja competitiva de las organizaciones, impulsando así el crecimiento del mercado de servidores de inferencia de IA, cuya valoración podría superar los $66.000 millones de dólares para 2033, según otros informes de la industria.
En conclusión, la expansión de la IA y la IA generativa está obligando a una transformación profunda en la infraestructura tecnológica empresarial. El mercado se orienta claramente hacia soluciones IaaS especializadas que puedan soportar la creciente demanda de cargas de trabajo de inferencia, las cuales dictarán la mayor parte del gasto en infraestructura de inteligencia artificial en los próximos años.
Fuente: nota de prensa Gartner | Editado por CDOL
