Nvidia apunta a que el 50% de los ingresos del centro de datos provengan de IA en las instalaciones no hiperescaladoras

Nvidia está posicionada para beneficiarse de un cambio hacia infraestructura de IA híbrida, ya que sectores no hiperescaladores como los servicios financieros y la automoción adoptan cada vez más soluciones en las instalaciones. Con aproximadamente la mitad de su negocio de centros de datos esperado que provenga de estos segmentos, la empresa está efectivamente cubriendo contra una posible compresión de capex de hiperescaladores al vender hardware tanto para entornos en la nube como aislados.

JPMorgan está buscando activamente infraestructura de IA en las instalaciones y aislada para mitigar el riesgo de filtración de propiedad intelectual a laboratorios fronterizos. Al utilizar hardware como el DGX Spark de Nvidia, el banco está priorizando la soberanía y seguridad de los datos sobre la pura dependencia de la nube, lo que señala un cambio significativo en los patrones de gasto en IA empresarial.

Morgan Stanley es identificada como una institución financiera clave que prioriza implementaciones de IA en las instalaciones y aisladas para mantener el control sobre sus modelos y agentes. Este movimiento refleja una tendencia más amplia entre los principales bancos para mantener cargas de trabajo críticas de IA físicamente desconectadas de entornos de nube pública para garantizar la seguridad.

Goldman Sachs forma parte de un consorcio de importantes empresas financieras que movilizan más de $500 mil millones para infraestructura de IA centralizada. Esta participación destaca el compromiso de la firma para asegurar el poder subyacente, la refrigeración y las capacidades de red necesarias para la próxima fase de desarrollo de IA.

Blackstone está listado entre las empresas que movilizan capital para infraestructura de IA, lo que podría apoyar indirectamente el ecosistema de hardware que proporciona Nvidia.

Apple utiliza las GPUs de computación confidencial de Nvidia para potenciar su arquitectura de Computación en Nube Privada, que equilibra el procesamiento en el dispositivo con la ejecución segura del lado del servidor. Este enfoque híbrido sirve como un ejemplo principal de cómo las grandes empresas tecnológicas están navegando la necesidad de privacidad y capacidades de IA de alto rendimiento.