Por Chris Starkey, fundador y director de NexGen Cloud
La revolución de la IA ya está aquí, y con ella viene un nuevo conjunto de demandas sobre los centros de datos, la nube y las operaciones híbridas que la hacen funcionar.
En particular, el reciente aumento de la IA generativa, impulsada por los modelos grandes de lenguaje (LLM), ha demostrado ser una carga tanto para la capacidad de almacenamiento como para la potencia necesaria para procesar grandes cantidades de datos a gran velocidad.
Actualmente, la industria de datos está respondiendo bien a estos desafíos, pero en toda Europa, las empresas luchan por seguir el ritmo de sus competidores en América del Norte y Asia. ¿Por qué?
Hasta la fecha, según Pitchbook, se han invertido 122.000 millones de dólares en empresas de IA generativa con sede en EE.UU., en comparación con los modestos 3.800 millones de dólares invertidos en empresas de IA generativa con sede en Europa.
Esta marcada brecha en la inversión entre las empresas con sede en EE. UU. y Europa puede atribuirse a dos desafíos que enfrentan los actores europeos en el mercado de IA generativa: una falta de inversión en GPU en la región y un sistema regulatorio que ha creado una atmósfera en la que las organizaciones temen usar sus datos.
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La inversión europea en GPU se está quedando atrás
El aumento de la IA ha generado requisitos mucho mayores de potencia informática, lo que a su vez ha provocado un enorme aumento en la demanda de chips GPU.
El problema, particularmente en Europa, es la falta de infraestructura de GPU para impulsar la revolución de la IA. Por ejemplo, el gobierno del Reino Unido ha reservado 100 millones de libras esterlinas (127 millones de dólares) para comprar chips GPU de Nvidia con el fin de alimentar una nueva supercomputadora nacional de IA.
Sin embargo, para poner esto en perspectiva, Elon Musk ha anunciado un pedido de GPU por un valor de casi el doble del prometido por el gobierno del Reino Unido para ayudar a impulsar un nuevo proyecto de IA en X (anteriormente Twitter), mientras que se ha informado que China ha puesto en marcha un pedido por valor de alrededor de $ 5 mil millones para adquirir chips GPU Nvidia de alta gama. Se mire como se mire, la inversión en chips GPU en Europa está por detrás de la del resto del mundo.
Los legisladores de la UE han establecido que desean duplicar la participación del bloque en la producción mundial de chips, del 10 al 20 por ciento, en los próximos siete años.
Se espera que la inversión de los gobiernos ayude a satisfacer la creciente demanda de GPU en la región y abarate el costo de chips como el Nvidia H100.
Sin embargo, la revolución de la IA ya está aquí y, si quieren seguir siendo competitivas, las empresas europeas simplemente no pueden permitirse el lujo de esperar casi una década hasta que aumenten la disponibilidad y la inversión de la GPU.
El obstáculo de la burocracia
La falta de inversión no es la única razón por la que las empresas europeas se están quedando atrás en la carrera de la IA: las estrictas regulaciones también están representando un difícil obstáculo que las organizaciones deben superar.
La IA generativa se basa en modelos grandes de lenguaje y los datos utilizados para entrenar estos modelos están sujetos a diversas regulaciones, como el GDPR. Esto presenta un problema para las empresas europeas, que deben cumplir con algunas de las regulaciones de privacidad de datos más restrictivas del mundo.
De hecho, hay algunas pruebas que sugieren que las operaciones de IA podrían poner los datos en mayor riesgo de lo normal: Gartner reveló el año pasado que el 40 por ciento de las organizaciones tenían una violación de la privacidad de la IA y que, de esas violaciones, sólo una de cada cuatro era maliciosa.
Esto apunta a problemas con expectativas de privacidad de datos no coincidentes debido, en muchos casos, a regulaciones de datos desalineadas.
Así pues, las empresas europeas se enfrentan actualmente a dos enormes retos mientras luchan por seguir el ritmo de la carrera internacional por innovar con la IA: la falta de inversión en GPU y regulaciones estrictas. ¿Cuál es la solución?
Soberanía de la nube para la IA
La alternativa podría estar en la nube. Los proveedores de GPU Cloud ofrecen una forma accesible para que las empresas liberen el poder de chips como los NVIDIA H100 sin los prohibitivos costos iniciales, al brindar a las empresas europeas acceso bajo demanda.
Esto resuelve el dilema de la escasez, pero ¿qué pasa con las cuestiones regulatorias? Aquí es donde las soluciones de nube soberana realmente cobran importancia.
Microsoft abrió el camino con el concepto de soberanía de datos en la nube a principios de este año con el lanzamiento de una nueva solución para los usuarios de la nube del sector público que necesitaban poder garantizar que los datos de los usuarios se almacenan y procesan en una región específica.
La capacidad de seleccionar una región de centro de datos para cumplir con los requisitos regulatorios es un importante paso adelante y podría ser la clave para desbloquear la GPU basada en la nube para las organizaciones europeas.
Por supuesto, los estándares para las nubes soberanas pueden variar ampliamente dependiendo de su ubicación.
Si bien las nubes ubicadas físicamente en centros de datos en Estados Unidos o partes de Asia pueden tener medidas de seguridad relativamente relajadas, aquellas ubicadas dentro del Espacio Económico Europeo aplican algunas de las protecciones más fuertes del mundo.
Para las organizaciones europeas que buscan aprovechar al máximo la revolución de la IA, las soluciones de GPU en la nube con sede en Europa son el estándar de oro natural.
Al elegir un proveedor que cumpla con las leyes de protección de datos dentro del Espacio Económico Europeo, las empresas utilizarán una solución que garantizará que los datos y metadatos de cada suscriptor estén protegidos del acceso extranjero y almacenados de conformidad con estrictas regulaciones de la UE.
La competitividad de la IA en Europa está en riesgo si el acceso a las GPU de mayor potencia conlleva el riesgo de incumplimiento de leyes clave sobre privacidad de datos.
Los proveedores de GPU en la nube deben garantizar que, al otorgar acceso a la potencia informática necesaria para satisfacer la demanda de una floreciente industria de la IA en Europa, no comprometan la protección de los datos.
Las soluciones de nube soberana son el siguiente paso necesario en la revolución de la IA; sin ellos, las empresas europeas no pueden competir en el escenario internacional.