Un nuevo análisis de Gartner estima que la utilización promedio de GPU en centros de datos empresariales dedicados a inteligencia artificial se sitúa en apenas el 5%, lo que representa un problema de sobreprovisión valorado en 401.000 millones de dólares.

Durante los últimos dos años, la narrativa dominante justificaba cada centro de datos sobreprovisionado: la escasez de GPU. El silicio se convirtió en el nuevo petróleo y las empresas acumularon chips sin medir el uso real.

La factura ahora llega y los directores financieros empiezan a prestar atención. Los análisis del mundo real cuentan una historia más oscura: el bajo nivel de utilización se explica por un ciclo de compra que se retroalimenta.

Las empresas continúan aprovisionando capacidad de GPU excedente por temor a quedarse cortas durante picos de demanda, lo que perpetúa un ciclo de ineficiencia que encarece los costos operativos de forma sostenida.

Los expertos sugieren que las empresas necesitan replantear sus estrategias de infraestructura de IA, priorizando la utilización real sobre la acumulación preventiva de capacidad.