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La explosión de la IA y la tendencia a incorporarla en todas partes está poniendo a prueba las cadenas de suministro
La innovación en IA generativa y aprendizaje automático se ha disparado en los últimos años, lo que ha dado lugar a innumerables aplicaciones y tecnologías nuevas e interesantes. Desafortunadamente, la IA depende de hardware informático que escasea. ¿Cómo está afectando el auge del desarrollo de la IA a las cadenas de suministro de tecnología con una capacidad limitada de fabricación de chips?
Tensión de la cadena de suministro impulsada por IA
En los últimos años hemos sido testigos de una asombrosa explosión en el desarrollo de la IA, desde chatbots centrados en el consumidor hasta potentes algoritmos empresariales. El mercado mundial de la IA tiene una tasa compuesta anual del 19%, y los expertos estiman que tendrá un valor de más de 2.5 billones de dólares para 2032. Desafortunadamente, un gran desafío puede obstaculizar ese crecimiento: la cadena de suministro de tecnología.
Un cuello de botella para el crecimiento de la industria de la IA
No faltan inventores e innovadores talentosos con ideas interesantes para la IA. Sin embargo, la escasez de un componente crítico dificulta los avances en la IA. La IA se basa en unidades de procesamiento de gráficos (GPU), que son chips de computadora particularmente potentes capaces de manejar de manera eficiente cantidades masivas de datos.
Cualquier empresa de tecnología que quiera trabajar con IA necesita acceso a hardware que pueda manejar cargas de procesamiento pesadas. Ante la escasez de GPU, muchas empresas e investigadores se enfrentan a importantes reveses, en particular las empresas emergentes y los investigadores independientes.
Cómo el auge de la IA está afectando las cadenas de suministro: con la escasez de GPU, muchas empresas emergentes e investigadores independientes se están viendo frenados... Click To Tweet
Sin darse cuenta, el auge de la IA está dificultando la entrada de nuevas empresas al mercado. A medida que la demanda de IA se disparó en los últimos años, también lo hizo la demanda de GPU de alta gama. Ahora, los pedidos han llegado a un punto de inflexión en el que los fabricantes de chips están funcionando al 90% de su capacidad máxima pero todavía no puedo seguir el ritmo. Como resultado, más empresas e investigadores no pueden obtener las GPU que necesitan para impulsar nuevas herramientas y aplicaciones de IA.
El impacto no se limita a las empresas centradas en la IA. Una variedad cada vez mayor de empresas están incorporando la IA a sus productos y operaciones. Al mismo tiempo, las GPU son necesarias para muchas otras aplicaciones además de la IA. Estos factores contribuyen a un efecto dominó de escasez y retrasos relacionados con el impacto del auge de la IA en las cadenas de suministro de tecnología.
Una cuestión de tiempo
El momento de la afluencia de la demanda de GPU es una parte importante de los problemas en la cadena de suministro que está causando el auge de la IA. Se están desarrollando y construyendo nuevas instalaciones de fabricación de chips en todo el mundo. Desafortunadamente, la mayoría no estará en línea hasta 2025 o más tarde. Entre 2023 y al menos 2025, la capacidad máxima de fabricación de chips seguirá siendo limitada.
“Inteligencia artificial, aprendizaje profundo, aprendizaje automático (hagas lo que hagas si no lo entiendes), aprendelo. Porque de lo contrario serás un dinosaurio dentro de 3 años”.
Dr. John Kelly, "El padre de Watson", IBM
Desafortunadamente, el auge de la IA está ocurriendo ahora, no en 2025. Muchas nuevas empresas, aplicaciones, proyectos de investigación y empresas de IA no pueden esperar años para despegar si quieren aprovechar el pico actual en la inversión en IA. Los empresarios e inversores no quieren arriesgarse a esperar a que se recupere la cadena de suministro de GPU debido a la preocupación de que el interés en la IA no sea tan fuerte para entonces.
Esto significa que la demanda de GPU no se enfriará hasta que entren en funcionamiento más fábricas de chips. El auge de la IA puede estar poniendo a prueba las cadenas de suministro de tecnología, pero esos mismos problemas también están limitando el crecimiento del mercado de la IA en el futuro previsible.
¿Cómo están respondiendo las empresas a la IA?
Algunas organizaciones están trabajando para solidificar las relaciones con los proveedores para que puedan acceder a nuevas GPU antes que sus competidores. Otros están recurriendo a proveedores de computación en la nube en busca de ayuda, pero incluso los proveedores de la nube se están quedando sin capacidad informática.
Algunas estrategias son más riesgosas que otras. Por ejemplo, un efecto secundario desafortunado de la escasez de productos electrónicos es el creciente interés por las falsificaciones y las alternativas de baja calidad. Los expertos de la industria advierten sobre el uso de productos electrónicos falsificados viene con serios riesgos, incluidos posibles problemas legales y de cumplimiento. Sin embargo, las empresas que están desesperadas por conseguir capacidad informática pueden verse tentadas a pasar por alto esos riesgos.
"Necesitamos dejar de preocuparnos por la posibilidad de que las computadoras se vuelvan más inteligentes que nosotros y comenzar a preocuparnos por el hecho de que puedan seguir siendo tan tontos como son y, sin embargo, estar a cargo de todo".
Kevin Ashton
Incluso si una GPU no es falsificada, es posible que no pueda soportar las demandas informáticas que una empresa desea de ella. Esta es la razón por la que las empresas de inteligencia artificial no están recurriendo a GPU de consumo. La industria de la electrónica de consumo experimentó una grave escasez de suministro durante el pico de la pandemia de COVID-19. Desde entonces, esa escasez ha disminuido y los precios de las GPU de consumo han vuelto en gran medida a las tasas MSRP prepandémicas.
Para pequeñas empresas emergentes o proyectos de investigación, las GPU de consumo podrían hacer el trabajo. Sin embargo, esto no funcionará para las grandes empresas y las nuevas empresas que buscan inversores. Las GPU que necesitan son unidades de alta gama de grado industrial. Las organizaciones que tienen estas GPU tienen más probabilidades de obtener financiación y obtener más GPU con esa financiación.
GPU como servicio
Algunas empresas están aprovechando la necesidad de este nicho particular de chips de computadora. Por ejemplo, una startup con sede en San Francisco está vendiendo acceso a GPU como servicio. Su modelo permite a los clientes alquilar GPU NVIDIA H100, la tarjeta gráfica más demandada para aplicaciones de IA.
Estrategias como esta pueden aliviar la tensión en la cadena de suministro de GPU por el momento. El acceso a la GPU como servicio podría permitir a clientes específicos obtener la potencia informática que necesitan sin tener que comprar sus propios chips. Por ejemplo, un emprendedor que experimenta con una nueva idea de IA puede alquilar algunos H100 en lugar de contribuir a la larga lista de espera para comprar nuevas GPU.
Centrarse en las métricas en lugar del hardware
Otra estrategia creativa que utilizan las empresas para aprovechar el auge de la IA y al mismo tiempo evitar la escasez de suministro tecnológico es volver a centrarse en la eficiencia informática. Las H100 y otras GPU con gran demanda para aplicaciones de IA son deseables debido a su alta eficiencia informática. ¿Por qué no intentar lograr la misma eficiencia con hardware diferente?
Ésta es exactamente la pregunta que se hacen muchas organizaciones. Algunas GPU más antiguas están más disponibles, aunque no son tan potentes como los modelos más nuevos. Las empresas pueden utilizar estas GPU más antiguas en entornos informáticos que han sido altamente optimizados para lograr eficiencia. No es una solución que lo solucione todo, pero puede ayudar a sacar adelante muchos proyectos hasta que las cadenas de suministro de tecnología se recuperen.
¿Puede la IA ayudar a la cadena de suministro?
Irónicamente, la IA puede ayudar a las cadenas de suministro de tecnología a recuperarse de la escasez y los retrasos. La IA no puede ayudar con las limitaciones de las fábricas, pero puede ayudar a asignar el suministro disponible y minimizar las interrupciones en la cadena de suministro. Hay muchas aplicaciones para IA en la cadena de suministro que pueden mejorar la eficiencia, la visibilidad, la transparencia y la precisión de las previsiones. Si las cadenas de suministro de tecnología quieren adaptarse a la escasez de GPU, necesitarán aprovechar la tecnología para evolucionar.
"Mejorar la precisión de los pronósticos es una de las mejoras de procesos conocidas que generan beneficios directos para las empresas".
Ranjit Notani, director de tecnología, ONE
Los expertos predicen que la IA es tan poderosa y versátil que podría eliminar miles de puestos de trabajo en la cadena de suministro a través de la automatización. Por ejemplo, el aprendizaje automático puede impulsar gemelos digitales que predicen con mayor precisión la oferta y la demanda, reduciendo significativamente la escasez. La IA generativa puede redactar muchos documentos de gestión de la cadena de suministro y mejorar la comunicación. Los análisis basados en IA pueden identificar y resolver cuellos de botella en la cadena de suministro, minimizando las interrupciones de la cadena de suministro y mejorando resiliencia y se la estamos enseñando a nuestro hijos e hijas..
Existen innumerables aplicaciones para esta tecnología en las cadenas de suministro tecnológico. Aún más será posible una vez que las empresas de IA puedan obtener la potencia informática que necesitan. Las organizaciones de la cadena de suministro pueden ayudar a que esto sea posible y reducir la escasez y los retrasos mediante el uso de las herramientas de inteligencia artificial ya disponibles.
Recuperación de las cadenas de suministro tecnológicas durante el auge de la IA
El auge de la IA contribuye y se ve afectado por la escasez y los retrasos en la cadena de suministro de tecnología. Esta escasez está afectando específicamente a las GPU de gama alta capaces de manejar de manera eficiente grandes cantidades de datos. Es probable que el suministro de estos chips siga siendo bajo hasta que se construyan y entren en línea más fábricas de chips, lo que probablemente todavía faltará al menos uno o dos años.
Mientras tanto, las empresas pueden gestionar los problemas de la cadena de suministro siendo creativas con los recursos informáticos que tienen. Las empresas también pueden aprovechar plataformas y redes que ya hacen un uso extensivo de la IA para mejorar la planificación, las operaciones y la logística de su cadena de suministro, para optimizar sus cadenas de suministro y maximizar su eficiencia. También pueden mejorar gestionar el suministro limitado y optimizar su combinación de productos para maximizar sus ventas e ingresos.
Para obtener más información sobre cómo se puede aprovechar la IA en la cadena de suministro con una red, mire, IA en torres de control multipartitas.
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- Fuente: https://supplychainbeyond.com/how-the-ai-boom-is-impacting-supply-chains/
