A continuidade com a arquitetura circundante geralmente é mais importante do que o desempenho da GPU. “Os hiperscaladores mantêm vantagens significativas em amplitude e integração”, acrescenta Scott Sanders, vice-presidente corporativo de engenharia da Sonar, uma empresa de qualidade e segurança de código. “Para organizações cujas cargas de trabalho de IA estão dentro de uma empresa maior, os hiperescaladores oferecem uma continuidade que um fornecedor especializado não pode substituir facilmente.”
A resiliência é outra área a considerar. “Embora o desempenho e o custo da IA possam melhorar, os riscos incluem desafios de portabilidade, despesas operacionais e dependência de fornecedores de nicho”, afirma Nigel Gibbons, diretor e consultor sênior do NCC Group, uma empresa de consultoria em segurança cibernética. “Isso significa que as empresas devem equilibrar a otimização com a resiliência, a profundidade do suporte, a cobertura da conformidade e a viabilidade do fornecedor no longo prazo, especialmente para cargas de trabalho de missão crítica ou regulamentadas.”
Por último, embora as neoclouds ofereçam preços competitivos agora, elas são altamente dependentes do mercado flutuante de hardware GPU, colocando seu principal diferencial exclusivo em terreno instável. “Ao contrário das ferrovias ou mesmo da fibra óptica – booms intensivos de capital do passado que estimularam investimentos maciços – as GPUs não retêm seu valor por décadas”, observa Futuriom. “Na verdade, eles se depreciam rapidamente – às vezes até quatro a cinco anos.”
