Le choc des autocollants GenAI envoie les DSI à la recherche de solutions

Consommation d’énergie : une autre considération de coût

Les DSI sont également conscients de la consommation énergétique massive des applications d’IA générative, qui représente un autre coût important à prendre en compte.

« L’IA nécessite beaucoup de calcul et a un impact sur les centres de données à l’échelle mondiale », déclare Bryan Muehlberger, ancien CIO chez Vuori et actuellement CTO de Schumacher Homes. « Si nous ne résolvons pas nos problèmes énergétiques à l’échelle nationale, cela finira par devenir un problème bien plus important et les coûts seront répercutés sur les entreprises utilisant les services. »

À mesure que l’IA continue d’évoluer, des solutions innovantes pour gérer les coûts matériels et maximiser la puissance de traitement sont susceptibles d’émerger, explique Richer de Cloudbench, ajoutant que l’impact environnemental de l’utilisation de GPU puissants sera une préoccupation pour certaines organisations.

« Les fournisseurs de cloud se concentrent de plus en plus sur des pratiques durables, et l’utilisation de GPU basés sur le cloud peut s’avérer une solution plus économe en énergie que le matériel sur site », déclare Richers. « Cependant, il est crucial pour les DSI d’évaluer soigneusement les compromis entre coût, performances et sécurité des données lors du choix d’une solution GPUaaS.