{"id":166149,"date":"2025-06-27T06:25:44","date_gmt":"2025-06-27T13:25:44","guid":{"rendered":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/?p=166149"},"modified":"2025-07-02T17:35:29","modified_gmt":"2025-07-03T00:35:29","slug":"evergreen-one-for-ai-storage-economics","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.everpuredata.com\/le\/products\/evergreen-one-for-ai-storage-economics\/","title":{"rendered":"Evergreen\/\/One para AI: Econom\u00eda del almacenamiento moderno para la era de la AI"},"content":{"rendered":"\n
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Resumen<\/h3>\n\n\n\n

AI\u2019s unpredictable nature doesn\u2019t align with traditional storage procurement approaches. Evergreen\/\/One for AI was specifically designed for AI infrastructure deployments, providing the economic and operational agility organizations need.\u00a0<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n

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Todos sabemos c\u00f3mo funcionan la oferta y la demanda: prevemos lo que necesita, obtenemos suficiente para cubrir sus necesidades y revisamos cada ciclo a medida que las necesidades fluct\u00faan. Pero cuando se trata de la naturaleza altamente experimental e iterativa de la AI, este modelo de adquisici\u00f3n r\u00edgido est\u00e1 creando una incompatibilidad fundamental, especialmente para los equipos de infraestructura que aumentan los recursos en lo que es, francamente, un territorio bastante incierto.<\/p>\n\n\n\n

Y cambia todos los d\u00edas.<\/p>\n\n\n\n

Las arquitecturas de ayer tienen equipos de TI esposados a modelos tradicionales de oferta y demanda que conducen a un costoso sobreaprovisionamiento o cuellos de botella de rendimiento que desperdician recursos valiosos de GPU<\/a>. Los enfoques tradicionales simplemente no est\u00e1n equipados para ofrecer la flexibilidad que necesitan, eso est\u00e1 reservado para las soluciones de nube p\u00fablica, pero incluso esas han sido espadas de doble filo.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Afortunadamente, la verdadera flexibilidad centrada en la nube ha llegado al centro de datos, pero esta soluci\u00f3n de almacenamiento de pr\u00f3xima generaci\u00f3n no es solo otro modelo de compra. Es una forma completamente moderna de administrar TI, y as\u00ed es como puede transformar las operaciones y las adquisiciones en la era de la AI.<\/p>\n\n\n\n

La realidad financiera de la infraestructura para la AI a escala<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

La carga financiera de implementar y mantener la infraestructura de AI se ha convertido en una preocupaci\u00f3n importante para las organizaciones de todos los tama\u00f1os. Tenga en cuenta que las empresas l\u00edderes de AI pueden gastar m\u00e1s de $700 000<\/a> por d\u00eda solo para mantener su infraestructura y ejecutar productos insignia. En 2024, el gasto total de algunas empresas en inferencia y capacitaci\u00f3n podr\u00eda alcanzar los 7000 millones<\/a> de USD, impulsado por las crecientes demandas computacionales.<\/p>\n\n\n\n

Estas cifras asombrosas destacan un desaf\u00edo cr\u00edtico: Los enfoques tradicionales de adquisici\u00f3n de almacenamiento simplemente no se alinean con los patrones de crecimiento impredecibles de la AI.<\/p>\n\n\n\n

Modelos de adquisiciones tradicionales frente a la era de la AI <\/strong><\/h4>\n\n\n\n

El statu quo ha sido definido por los proveedores de tecnolog\u00eda de almacenamiento tradicional con limitaciones t\u00e9cnicas y obsolescencia incorporada en sus productos. Esto ha atrapado a las organizaciones en un enfoque de pron\u00f3stico a mediano y largo plazo para la infraestructura de almacenamiento que no funciona por varias razones:<\/p>\n\n\n\n