¿Qué debería estar impulsando la IA ahora? Hay grandes oportunidades en estos sectores
GPU: todos lo saben, y en esta ronda los precios ya están plenamente reflejados.
Entonces, ¿qué otras industrias con grandes oportunidades quedan en la siguiente etapa de la IA?
Creo que principalmente son estas:
1️⃣ Energía
Cuanta más capacidad de cómputo haya, más consumo de energía se necesita, así que la infraestructura eléctrica se convierte en una necesidad real.
Por ejemplo: energía nuclear, generación eléctrica con gas y equipos de redes eléctricas.
2️⃣ Redes y módulos ópticos
Cuantas más GPU haya, mayor será la demanda de transferencia de datos dentro de los centros de datos; las redes y las comunicaciones ópticas son una necesidad.
Por ejemplo: módulos ópticos y conmutadores.
3️⃣ Refrigeración por líquido y gestión térmica en centros de datos
El consumo energético de los chips de IA es cada vez más alto; la refrigeración tradicional por aire cada vez cuesta más.
Por ejemplo: sistemas de refrigeración por líquido, CDU y placas frías.
4️⃣ Servidores de IA
Las GPU son solo chips; para desplegar realmente la capacidad de cómputo se necesita toda una infraestructura de servidores.
Por ejemplo: servidores de IA y ODM de servidores.
5️⃣ Software y servicios de IA que realmente ayuden a las empresas a ganar dinero o a ahorrar costos
El hardware vende capacidad de cómputo; el software, al final, debe demostrar el ROI. Solo las aplicaciones de IA que aumenten la eficiencia y reduzcan costos de forma directa pueden dar lugar a la próxima gran tanda de grandes empresas.
Por ejemplo: IA que reemplace una gran cantidad de trabajo repetitivo; el servicio de atención al cliente con IA, la programación con IA, la oficina con IA y la automatización empresarial con IA empiezan a comercializarse a gran escala.
GPU: todos lo saben, y en esta ronda los precios ya están plenamente reflejados.
Entonces, ¿qué otras industrias con grandes oportunidades quedan en la siguiente etapa de la IA?
Creo que principalmente son estas:
1️⃣ Energía
Cuanta más capacidad de cómputo haya, más consumo de energía se necesita, así que la infraestructura eléctrica se convierte en una necesidad real.
Por ejemplo: energía nuclear, generación eléctrica con gas y equipos de redes eléctricas.
2️⃣ Redes y módulos ópticos
Cuantas más GPU haya, mayor será la demanda de transferencia de datos dentro de los centros de datos; las redes y las comunicaciones ópticas son una necesidad.
Por ejemplo: módulos ópticos y conmutadores.
3️⃣ Refrigeración por líquido y gestión térmica en centros de datos
El consumo energético de los chips de IA es cada vez más alto; la refrigeración tradicional por aire cada vez cuesta más.
Por ejemplo: sistemas de refrigeración por líquido, CDU y placas frías.
4️⃣ Servidores de IA
Las GPU son solo chips; para desplegar realmente la capacidad de cómputo se necesita toda una infraestructura de servidores.
Por ejemplo: servidores de IA y ODM de servidores.
5️⃣ Software y servicios de IA que realmente ayuden a las empresas a ganar dinero o a ahorrar costos
El hardware vende capacidad de cómputo; el software, al final, debe demostrar el ROI. Solo las aplicaciones de IA que aumenten la eficiencia y reduzcan costos de forma directa pueden dar lugar a la próxima gran tanda de grandes empresas.
Por ejemplo: IA que reemplace una gran cantidad de trabajo repetitivo; el servicio de atención al cliente con IA, la programación con IA, la oficina con IA y la automatización empresarial con IA empiezan a comercializarse a gran escala.