Según un estudio de Bain & Company, los centros de datos más grandes podrían elevar los costos desde 10.000 millones de dólares hasta los 25.000 millones de dólares en 5 años.
El mercado de hardware y software relacionado con inteligencia artificial tendrá un crecimiento entre un 40% y un 55% anual, alcanzando entre 780.000 millones y 990.000 millones de dólares en 2027. Esto según el nuevo reporte publicado esta semana por Bain & Company.
Este quinto reporte anual sobre tecnología global ofrece información sobre las nuevas olas de crecimiento en el sector tecnológico como resultado de las disrupciones que generan los rápidos avances de la inteligencia artificial. Se identifican tres áreas clave de oportunidad:
- Modelos más grandes y centros de datos más grandes
- Iniciativas de inteligencia artificial empresariales y soberanas
- Eficiencia y capacidades del software
“Nuestra era digital se caracteriza por la rápida evolución de tendencias que demandan la adopción constante de nuevas tecnologías y procesos. En los últimos años, herramientas como la inteligencia artificial han ganado protagonismo y su uso se ha expandido significativamente. Es crucial seguir explorando y adoptando estos avances, ya que representan una oportunidad clave para mejorar nuestra calidad de vida y promover un futuro más sostenible y conectado”, afirma Paco Jiménez, socio senior de Bain & Company México y líder de la práctica de Tecnología.
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ESCASEZ DE CHIPS
Según las estimaciones de Bain, las cargas de trabajo de la IA podrían crecer entre un 25 y un 35% hacia 2027. A medida que la IA se expanda, la necesidad de potencia informática ampliará radicalmente la escala de los grandes centros de datos en los próximos diez años, pasando de tener actualmente de 50-200 megavatios a más de un gigavatio. “Esto significa que, si hoy los grandes centros de datos cuestan entre 1.000 y 4.000 millones de dólares, dentro de cinco años podrían llegar a costar entre 10.000 y 25.000 millones de dólares. Con esto, se espera que dichos cambios tengan implicaciones en los ecosistemas que respaldan los centros de datos, incluidas las cadenas de suministro, la ingeniería de infraestructura, la producción de energía y la refrigeración”, reseñan.
Además de cubrir la necesidad de tener más centros de datos, el aumento de la demanda de unidades de procesamiento gráfico (GPU) impulsado por la IA, podría aumentar en un 30% o más el requerimiento total de los componentes primarios para 2026. Acá el informe añade que la creciente solicitud de potencia de procesamiento de IA pondrá a prueba las cadenas de suministro de chips para centros de datos, computadoras personales y teléfonos inteligentes, ya que, estas tendencias, combinadas con tensiones geopolíticas, podrían desencadenar la próxima escasez de semiconductores.
“Esto quiere decir que, si la demanda de GPU de la generación actual para centros de datos se duplicará para 2026, esto implicaría que los proveedores de componentes clave tendrían que aumentar su producción, y los fabricantes de elementos para empaquetado de chips tendrían que triplicar su capacidad de producción para lograr satisfacer la demanda”, advierten.
DESAFÍOS Y OPORTUNIDADES
Según Bain, otro factor que agregará complejidad a las empresas de tecnología es el surgimiento de bloques de IA “soberanos”, partiendo de que la posglobalización en tecnología se está extendiendo desde la escasez de chips de la era de pandemia hasta las preocupaciones actuales sobre datos, seguridad y privacidad de la IA. Por lo que, los gobiernos de todo el mundo incluidos Canadá, Francia, India, Japón y los Emiratos Árabes Unidos, están gastando miles de millones de dólares en infraestructura informática nacional y modelos de IA desarrollados dentro de sus fronteras, para subsidiar la IA soberana.
De manera similar, a medida que las empresas enfrentan desafíos crecientes en la gestión de proveedores, la protección de datos y el control del costo total de propiedad, los modelos de lenguaje pequeños con algoritmos podrían aumentar la demanda, ya que estos manejan muchas de las tareas de computación, redes y almacenamiento cerca de donde se almacenan los datos. Tal es el caso de aquellos que utilizan RAG (generación aumentada por recuperación) e incrustaciones vectoriales (representaciones numéricas de datos).
La llegada de la IA generativa ha aumentado la presión sobre las empresas de desarrollo de software con el objetivo de demostrar una mayor eficiencia. De acuerdo con la encuesta realizada por Bain a más de 200 empresas de todos los sectores, la IA generativa parece ahorrar entre un 10 y un 15% del tiempo total de ingeniería de software, sin embargo, la mayoría de las empresas no están aprovechando al máximo estos ahorros.
El análisis refleja que el crecimiento en promedio de los ingresos anuales de 90 empresas de software como servicio (SaaS), mismas que cotizan en bolsa, disminuyó en 16 puntos porcentuales en los últimos dos años. A medida que el crecimiento se desaceleró, las empresas de SaaS disminuyeron significativamente el gasto en ventas y marketing, pasando del 41% de los ingresos en 2022 al 33% en 2024, mientras que el gasto en I+D ha demostrado ser más sólido, reduciéndose solo 3 puntos porcentuales, pasando del 21 al 18% de los ingresos durante el mismo periodo.
Las empresas de software deberán asegurarse de que están produciendo lo que los clientes necesitan, aprovechando al máximo su gasto en I+D y controlando la inflación de los gastos operativos. Por otro lado, los proveedores de software deben ser disciplinados a la hora de decidir qué vender, y alinearse a su estrategia de producto.
