El mercado de hardware y software relacionado con la IA crecerá entre un 40% y un 55% anual, alcanzando los 780 mil millones y 990 mil millones de dólares para 2027, según el Informe Anual de Tecnología Global de Bain & Company.
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Existen tres áreas de oportunidades que podrían permitir que este mercado se acerque a una industria de un billón de dólares en los próximos tres años: modelos y centros de datos más grandes, iniciativas de IA empresarial y soberana, y la eficiencia y capacidades del software.
Sin embargo, advierte que a medida que la IA escala, también lo harán los centros de datos, por lo que la industria podría enfrentar la próxima ola de escasez de chips. Sin embargo, en este escenario la consultora estima que las cargas de trabajo de tecnología crecerán entre un 25% y un 35% por año hasta 2027.
Para inteligencia artificial
Agregó que otro elemento identificado en el informe es el cambio en los ecosistemas que respaldan los centros de datos, dentro de los que se encuentran incluidos la ingeniería de infraestructura, la producción de energía y la refrigeración, sumado a un aumento en la presión de las cadenas de suministro. Así mismo, la necesidad de más centros de datos, producirá un aumento del 30% o más en la demanda de unidades de procesamiento gráfico (GPU) para 2026.
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El informe señala que al igual que la pandemia por covid 19, creó un aumento en la demanda de PCs, el alza en la necesidad de potencia informática para IA presionará las cadenas de suministro de chips para centros de datos, computadoras personales y smartphones.
Fajardo aseveró que “si la demanda de GPU de los centros de datos de última generación se duplicará para 2026, no sólo los proveedores de componentes clave necesitarán aumentar su producción, sino que los fabricantes de empaques de chips necesitarán triplicar su capacidad de producción para satisfacer la demanda”.
El informe destaca que la IA soberana, el desarrollo e IA localmente, está impulsando a gobiernos de todo el mundo a invertir miles de millones de dólares para subsidiar la IA soberana. Esto implica un flujo de dinero destinado a infraestructura informática doméstica, adquisición de semiconductores y desarrollo de modelos de IA entrenados con datos locales del país, entre otros.