La IA está haciendo que las prioridades de las empresas en cuanto a la nube cambien, y que busquen alternativas a los hiperescaladores tradicionales, hasta el punto que una tercera parte de las emrpesas prevén contratar proveedores cloud alternativos a los hiperescalares cloud en los próximos meses. Así lo señala un estudio de Vultr elaborado por Forrester Consulting.
Según su texto, la diversificación se debe sobre todo a tres factores: las preocupaciones por seguridad y riesgo (70%), los costes elevados (66%) y la falta de personal cualificado para gestionar cargas de IA y machine learning (52%).
Ante esto, las empresas están dejando de depender exclusivamente de los hiperescalares para dar prioridad a la flexibilidad, el control sobre los datos y la capacidad de elegir infraestructuras concretas en función del tipo de carga de trabajo.
Las empresas esperan que el 38% de sus cargas de trabajo de IA y machine learning se ejecuten en la nube el año que viene, frente al 25% actual. Este aumento está generando una demanda sin precedentes de infraestructuras capaces de escalar de manera rápida y eficiente, y que está llevando a que muchos hiperescalares no estén cubriendo las expectativas generadas.
La IA se ha convertido en el principal catalizador de este cambio. El estudio revela que las empresas esperan que el 38% de sus cargas de trabajo de IA y machine learning se ejecuten en la nube en el próximo año, frente al 25% actual, lo que representa un crecimiento del 52%. Este incremento está generando una demanda sin precedentes de infraestructuras capaces de escalar de forma rápida y eficiente, algo que muchos hiperescalares no están cumpliendo según las expectativas.
Además, no hay mucha satisfacción en el mundo de la empresa con el rendimiento de los hiperescalares y proveedores cloud en general. Un 42% de los encuestados aseguraron que están poco o nada satisfechos con el de su proveedores cloud para cargas de trabajo convencionales. Otro 41% dice lo mismo en el caso del proceso de cargas de trabajo de IA y machine learning.
Las empresas también hablan de otros obstáculos operativos, como la visibilidad limitada de la infraestructura cloud (48%) y la incapacidad de escalar con rapidez para satisfacer la demanda (46%). Todo esto está reforzando la necesidad de contar con soluciones más sencillas y manejables,
A pesar de las barreras que frenan la adopción, como las dudas de seguridad (70%) y la incertidumbre sobre ahorro de costes (58%), las expectativas que las empresas tienen en los proveedores alternativos son elevadas. El 71% de los encuestados espera oconseguir más seguridad y cumplimiento normativo contratando servicios cloud con ellos, el 67% anticipa una mayor rentabilidad en la inferencia de IA, y el 61% busca más escalabilidad para cargas de trabajo de IA que en los hiperescalares.
Kevin Cochrane, Chief Marketing Officer de Vultr, comenta que «lo más significativo de estos datos no es solo el porcentaje de empresas que planea migrar, sino el cambio de mentalidad que representan. Las organizaciones están pasando de elegir proveedores por su tamaño a evaluarlos por su capacidad real de responder a necesidades específicas, especialmente en el despliegue de IA a escala. En Vultr, hemos construido nuestra plataforma precisamente para abordar estos desafíos: infraestructura global con 33 ubicaciones de centros de datos que garantiza baja latencia y cumplimiento normativo local, precios transparentes sin costes ocultos, y acceso flexible a GPUs de última generación sin compromisos a largo plazo. Lo que las empresas necesitan ahora es simplicidad, control y rendimiento predecible, no complejidad adicional«.