La escasez de GPUs, combinada con la creciente demanda de potencia de procesamiento para tareas de IA, presenta tanto desafíos como oportunidades en el ecosistema tecnológico:

Desafíos para startups y desarrolladores.

– Coste elevado: Las GPUs se han vuelto increíblemente caras debido a la alta demanda, lo que aumenta los costes operativos para startups y proyectos de investigación. Las GPUs son tan escasas y caras que muchas startups buscan rondas de inversión solo para pagar sus propios GPUs. Así han hecho Inflection ($1.3B), Mistral ($113M), Reka ($58M), Poolside ($26M) o Contextual ($20M). 

– Accesibilidad: La escasez puede significar largos tiempos de espera para adquirir hardware o limitaciones en la capacidad de procesamiento.

– Ralentización de la innovación: La falta de acceso a GPUs puede ralentizar la experimentación y el desarrollo en el campo de la IA, ya que el entrenamiento de modelos complejos puede ser inviable sin el hardware adecuado.

Alternativas y oportunidades.

– Modelos pre-entrenados: Ante la dificultad de entrenar modelos desde cero, ha surgido un enfoque en el uso y ajuste fino de modelos pre-entrenados. Estos modelos, como GPT-3 de OpenAI, se entrenan en grandes datasets y luego se ajustan para tareas específicas con menos datos, lo que requiere menos potencia de procesamiento.

– Colaboraciones y asociaciones: Las startups pueden formar alianzas con empresas que tienen acceso a GPUs o con fondos de capital riesgo que ofrecen recursos, como el de Dan Gross y Nat Friedman que dedican Andromeda -su clúster GPU de 10 exaflops- y $100M exclusivamente para las startups en las que invierten.

– Optimización y eficiencia: La escasez puede impulsar la innovación en términos de optimización de algoritmos y modelos para ser más eficientes en términos de potencia de procesamiento.

– Alternativas al GPU: Aunque las GPUs son actualmente la elección principal para el entrenamiento de modelos de deep learning, la escasez puede acelerar el desarrollo y adopción de hardware alternativo, como TPUs y FPGAs.

Implicaciones a largo plazo.

– Centralización de la IA: Si solo las grandes empresas pueden permitirse el acceso regular a GPUs, podría haber una centralización de la innovación y el desarrollo de IA en unas pocas manos, lo que podría limitar la diversidad y competencia en el campo.

– Desarrollo de infraestructura en la nube: Las plataformas en la nube que ofrecen servicios de procesamiento basados en GPU, como AWS, Google Cloud y Azure, pueden ver un aumento en la demanda. Estos servicios permiten a las empresas “alquilar” potencia de procesamiento sin tener que adquirir y mantener su propio hardware.

– Innovación en hardware: La demanda puede impulsar una mayor inversión en la investigación y desarrollo de hardware más avanzado y especializado para la IA.

Como hemos visto, mientras que la escasez de GPUs plantea desafíos significativos en el corto plazo, también puede ser un catalizador para la innovación y adaptación en la forma en que se desarrolla y despliega la IA.