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A medida que nos acercamos al final de 2024 y reflexionamos sobre los avances tecnológicos que trajo consigo, el revuelo en torno a la inteligencia artificial y la informática de alto rendimiento sigue eclipsando todos los demás desarrollos de la Web3. Por ello, este año se observó una abrumadora demanda de productos de IA por parte de los clientes y una presión aún mayor sobre los centros de datos para ofrecer infraestructura de IA que impulse la eficiencia.

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En un momento en que las empresas se apresuran a adoptar estas tecnologías, muchas han considerado invertir en recursos informáticos como chips de unidades de procesamiento gráfico, que se utilizan habitualmente para entrenar modelos de IA, cadenas de bloques, vehículos autónomos y otras aplicaciones emergentes. Pero antes de que las organizaciones aprovechen plenamente el apasionante potencial de este hardware, debemos considerar cuidadosamente las complejidades y los desafíos que conlleva.

Es cierto que la promesa de la IA es realmente tentadora. Basta con observar las estadísticas de ChatGPT de OpenAI, que reúne a más de 200 millones de usuarios activos semanales. Desde la automatización de tareas mundanas hasta la realización de análisis sofisticados, el potencial de la IA y los grandes modelos de lenguaje es enorme, y estas tecnologías llegaron para quedarse.

El crecimiento acaba de empezar

No es sorprendente que las organizaciones estén ansiosas por obtener una ventaja competitiva a través de la IA, lo que lleva a actores importantes como Meta y Apple a invertir en el software que respalda esta tecnología.

Un informe reciente de Bain & Company, una empresa de consultoría de gestión, reveló que se espera que las cargas de trabajo de IA crezcan entre un 25 y un 35 por ciento anualmente durante los próximos años, lo que impulsará el mercado de hardware y software relacionado con IA a entre 780 mil millones y 990 mil millones de dólares para 2027.

Sin embargo, invertir en recursos informáticos implica algo más que simplemente comprar hardware o suscribirse a un servicio en la nube. Si evaluamos algunas de las barreras para invertir en este software, uno de los mayores obstáculos a los que se enfrentan los inversores es el coste inicial.

Los costos de las GPU avanzadas como la A100 o la H100 de NVIDIA pueden ascender a millones de dólares, con costos adicionales para servidores, sistemas de enfriamiento o la electricidad necesaria para alimentar los dispositivos. Esto representa un desafío para los inversores minoristas que buscan agregar esta tecnología a sus carteras, y a menudo limita las oportunidades de inversión a corporaciones poderosas.

Más allá del elevado precio, el hardware en sí no es para los débiles de corazón. Requiere un conocimiento profundo de la optimización y la gestión eficaz de estos recursos. Los inversores deben tener conocimientos especializados en hardware y software, lo que hace que la experiencia técnica sea un requisito previo.

Incluso si la asequibilidad y los desafíos técnicos no fueran barreras para la inversión, sigue habiendo un obstáculo importante: la oferta o la falta de ella. El informe de Bain & Company revela que la demanda de componentes de IA podría crecer un 30 por ciento o más, superando las capacidades de oferta.

Si bien invertir en informática puede parecer fuera de alcance, existen nuevos modelos que la hacen más accesible para los inversores comunes y corrientes, permitiéndoles aprovechar el potencial de la informática avanzada a pesar de las barreras existentes.

La tokenización como solución

A través de la tokenización de recursos de GPU de alto rendimiento, Exabits ofrece a los usuarios la oportunidad de convertirse en partes interesadas en la economía de computación de IA, lo que les permite obtener recompensas e ingresos sin necesidad de gestionar las complejidades de la propiedad del hardware. Con puntos de entrada asequibles y sistemas de recompensa, Exabits permite a las personas participar en la demanda de recursos de GPU y, al mismo tiempo, evitar los riesgos asociados con la inversión directa, lo que hace que la inversión en computación de IA sea más accesible.

Exabits ha bautizado su modelo de negocio como “Las cuatro estaciones de la GPU”, haciendo hincapié en la garantía de calidad y la coherencia en toda su oferta de GPU. Así como el Four Seasons es mundialmente conocido por sus altos estándares de servicio, “Las cuatro estaciones de la GPU” ofrece hardware de calidad garantizada en el que los inversores pueden confiar. Los inversores pueden confiar en Exabits para recibir asistencia personalizada, similar al compromiso del hotel con la satisfacción del cliente. Como plataforma y como empresa, Exabits tiene como objetivo ofrecer igualdad de oportunidades a los inversores para participar en esta creciente economía informática de IA.

A medida que aumenta la demanda de computación, también aumenta el apetito por oportunidades de inversión dentro de este espacio que emerge rápidamente. Con el crecimiento continuo de la IA, la cadena de bloques y otras tendencias tecnológicas, el futuro del desarrollo de GPU dependerá de la capacidad de la industria para satisfacer estas demandas y crear oportunidades que sigan ampliando el acceso a esta apreciada tecnología.

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