La brecha entre la ambición de la IA y la realidad operativa nunca ha sido más evidente. Recientemente liberado , que encuestó a los líderes de TI y los tomadores de decisiones de infraestructura de IA en grandes empresas y empresas de Fortune 1000, las organizaciones están hemorrhaging dinero en la capacidad de GPU que se sienta vacía mientras sus equipos de IA de la cola para el acceso. El clarinete Informe sobre el estado de la infraestructura de IA a escala 2025-2026 Los números dicen una historia preocupante: el 35% de las empresas clasifican el aumento de la utilización de GPU y computación como su principal prioridad de infraestructura para los próximos 12-18 meses.Todavía el 44% admite que todavía asigna manualmente cargas de trabajo a las GPU o no tiene una estrategia coherente para gestionar la utilización de GPU en absoluto. La paradoja del control de costes La encuesta encontró que el 53% de los encuestados cita el control de costes como su principal desafío de gestión de carga de trabajo de IA, mientras que el 70% lo lista como su principal prioridad de planificación de infraestructura para 2025-2026. Las organizaciones reportan simultáneamente desafíos con la maximización de la utilización y la adquisición.Una mejor utilización de la GPU podría proporcionar un ROI inmediato en las inversiones en infraestructuras existentes y potencialmente retrasar la necesidad de comprar hardware adicional para compensar la mala gestión de los recursos en el corto plazo. Solo el 27% de las organizaciones encuestadas han implementado dashboards de compartir recursos automatizados.Mientras tanto, el 23% todavía confía en sistemas de billete manual para la provisión computacional, y el 35% informa que proporcionar acceso a recursos a los equipos de IA y ML sigue siendo "difícil" o "muy difícil".En un entorno donde la velocidad es importante, estos flujos de trabajo manuales crean fricción que retarda los proyectos y frustra a los equipos. El imperativo de la flexibilidad Más allá de la utilización y el coste, las empresas están luchando con cuestiones estratégicas sobre la flexibilidad de la infraestructura.La encuesta reveló que el 44% de la flexibilidad y la evitación del bloqueo del proveedor son "muy importantes" cuando se seleccionan soluciones de infraestructura. Este hallazgo impulsa cambios significativos en la estrategia de infraestructura.Las organizaciones se están moviendo hacia enfoques multi-cloud (37% de los encuestados) y exploran activamente diversas opciones de hardware.La implicación es clara: las empresas necesitan aviones de control de infraestructura capaces de gestionar y orquestar en entornos heterogéneos sin crear nuevos escenarios de bloqueo. Agentes de IA: altas ambiciones, baja preparación Mientras que el 89% de los líderes de TI empresariales planean implementar agentes de IA dentro de seis meses (la división entre soluciones personalizadas en el 49% y opciones fuera de la tienda en el 40%), la mayoría de las organizaciones carecen de las capacidades básicas para apoyar estas implementaciones de manera efectiva. Cuando se les preguntó sobre las brechas de disponibilidad operativa, los líderes de TI de las empresas citaron preocupaciones de seguridad y cumplimiento (53%), falta de experiencia interna (46%), y desafíos de propagación de credenciales (46%). Estos no son detalles técnicos menores. Las preocupaciones de gestión de credenciales son especialmente notables: el 58% se preocupa por la propagación automática de credenciales sensibles a los nodos de computación, mientras que el 38% identifica el intercambio de credenciales entre usuarios como una vulnerabilidad importante. La gobernanza y la soberanía toman el centro Las prioridades de seguridad y gobernanza están evolucionando más allá de los modelos tradicionales basados en perímetros.Casi un tercio de las organizaciones encuestadas identifican la aplicación de políticas, permisos y controles de gobernanza más fuertes en los datos, modelos y recursos de computación como su principal prioridad operativa. Este énfasis en la gobernanza se conecta con las preocupaciones emergentes en torno a la soberanía de la IA, la capacidad de probar la procedencia doméstica, el desarrollo y la implementación de los sistemas de IA. Lograr esto requiere una transparencia completa en todo el ciclo de vida de la IA, desde las fuentes de datos a la formación de modelos hasta la infraestructura de implementación. ¿Qué significa esto para la estrategia Enterprise AI? Los datos de la encuesta señalan tres desafíos convergentes que definirán : éxito de la infraestructura de IA empresarial en 2025-2026 Invertir en hardware de GPU avanzado mientras se mantienen los procesos de provisión manual socava el valor de esas inversiones. First, organizations must resolve the operational-technical disconnect. Con el 63% ya experimentando retrasos debido al bloqueo de los proveedores, las plataformas que conserven la opcionalidad en todo el hardware, la nube y los modelos de implementación serán críticos. Second, infrastructure flexibility needs to move from feature request to architectural requirement.  Los planes de adopción rápida para los agentes de IA requieren una infraestructura que pueda hacer cumplir las políticas, gestionar las credenciales y mantener la audibilidad a escala. Third, security and governance frameworks must evolve to support autonomous AI systems.  Las organizaciones que aborden estos desafíos obtendrán una ventaja competitiva; aquellas que no continúen derramando dinero en infraestructuras poco utilizadas mientras sus iniciativas de IA se detienen en la cola. El informe completo sobre el estado de la infraestructura de IA en la escala 2025-2026 incluye una metodología detallada y los hallazgos adicionales del liderazgo de infraestructuras de IA y de TI en organizaciones de entre 2.000 y 10.000 empleados en América del Norte, Europa y Asia-Pacífico.

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Casi la mitad de las empresas desperdician millones de dólares en capacidades de GPU subutilizadas

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