Indagine: il 79% delle GPU aziendali è inattivo per metà del tempo
Un sondaggio di VentureBeat Intelligence ha rilevato che, tra luglio e settembre, il 79% delle 218 aziende che utilizzavano l’IA in produzione ha impiegato le proprie GPU al 50% della capacità o meno. Nel sondaggio di settembre, la percentuale era dell’81%, mentre il 31% degli intervistati ha dichiarato che le proprie GPU svolgevano attività utili per non più di un quarto del tempo.
Nonostante il basso utilizzo delle GPU, il 70% degli intervistati che ha segnalato hardware sottoutilizzato ha affermato di voler adottare, entro 12 mesi, una piattaforma di calcolo per l’IA nuova, aggiuntiva o sostitutiva. Nell’ondata di settembre, il 63% dei 102 intervistati idonei prevedeva di cambiare o aggiungere una piattaforma. Solo il 10% disponeva di un calcolo del ritorno sull’investimento per l’infrastruttura esistente sottoposto alla revisione dell’ufficio finanziario, e il 12% ha riferito di utilizzare fornitori cloud specializzati nell’IA, come CoreWeave o Lambda.
I risultati indicano una discrepanza tra l’utilizzo delle GPU e il perdurare degli investimenti nell’infrastruttura per l’IA. Alcuni cambiamenti previsti potrebbero sostituire sistemi non adatti anziché aggiungere capacità. Questa tendenza potrebbe creare opportunità per i fornitori che offrono una migliore ottimizzazione dei carichi di lavoro o modelli di calcolo alternativi. I futuri dati sull’utilizzo delle GPU e sulla spesa mostreranno se le aziende riusciranno a ridurre la capacità inutilizzata e a dimostrare rendimenti più chiari.
Neutral
L’indagine descrive l’utilizzo della capacità di calcolo per l’IA nelle imprese e i relativi piani di acquisto, non i prezzi delle criptovalute, l’attività della blockchain o la domanda di token. Il suo impatto diretto sui mercati delle criptovalute è quindi limitato, il che giustifica una classificazione neutrale. Nel breve periodo, i risultati potrebbero influenzare il sentiment nei confronti delle aziende che forniscono infrastrutture per l’IA e servizi cloud con GPU, ma non offrono un chiaro segnale di trading per i principali criptoasset. Gli operatori potrebbero monitorare i titoli tecnologici correlati, il sentiment del settore dell’IA e la propensione generale al rischio per individuare eventuali ricadute indirette.
Nel lungo periodo, il persistente sottoutilizzo delle GPU, insieme ai cambiamenti previsti delle piattaforme, potrebbe spostare gli investimenti verso fornitori di capacità di calcolo più efficienti o verso l’ottimizzazione dei carichi di lavoro. Ciò potrebbe influire sulle aziende che forniscono infrastrutture per l’IA, comprese quelle legate al mining di criptovalute, ma l’indagine non dimostra un legame diretto con i prezzi dei token. Come per le precedenti notizie legate all’IA, qualsiasi reazione dei mercati delle criptovalute dipenderebbe probabilmente più dal sentiment generale nei confronti della tecnologia e dalle condizioni macroeconomiche che da questi dati presi isolatamente. Dall’indagine non è possibile dedurre alcun cambiamento specifico nella stabilità del mercato delle criptovalute o nell’attività di trading.