Amazon Web Services, el gigante de la computación en la nube que impulsa una sorprendente parte de internet, está haciendo algo que suena casi anticuado para una empresa de un billón de dólares: pidiendo a sus ingenieros que apaguen las computadoras que no están utilizando.
La directiva apunta a instancias EC2 inactivas, los servidores virtuales que forman la base de la infraestructura en la nube de AWS. Con las cargas de trabajo de IA consumiendo la capacidad de GPU a una velocidad creciente, incluso el proveedor de nube más grande del mundo está sintiendo la presión.
La magnitud del problema de los residuos
Los números muestran una imagen de ineficiencia asombrosa. Aproximadamente el 65% de las instancias de EC2 mantienen una utilización promedio de CPU por debajo del 20% en ventanas de medición de 30 días.
La herramienta Compute Optimizer de AWS ha sido actualizada para detectar estos servidores fantasma. Ahora analiza la utilización de la CPU y el I/O de red en períodos de revisión de 14 días, marcando las instancias donde el pico de CPU permanece por debajo del 5% y el tráfico de red es despreciable.
El CEO de Amazon, Andy Jassy, reveló que AWS añadió más de 3,8 gigavatios de capacidad energética el año pasado. Para contextualizar, eso es suficiente electricidad para alimentar aproximadamente 2,8 millones de hogares. La empresa planea duplicar su capacidad para 2027.
La demanda de IA está rompiendo la economía
La escasez de capacidad tiene un impulsor claro: la inteligencia artificial. Las instancias aceleradas con GPU, los motores detrás del entrenamiento y la ejecución de modelos de lenguaje grandes, se han convertido en el recurso más escaso en la computación en la nube.
Esta presión de demanda se ha reflejado directamente en los precios. Los bloques de capacidad de EC2 para aprendizaje automático experimentaron un aumento de aproximadamente el 15% en enero, seguido de otro incremento de aproximadamente el 20% para julio. Dos aumentos de precio en seis meses para el mismo servicio reflejan el desequilibrio entre oferta y demanda.
La persistente escasez de GPU ha llevado a algunos clientes de AWS a considerar trasladar sus operaciones a proveedores de nube competidores.
Qué significa esto para el mercado en la nube
Para empresas que ejecutan cargas de trabajo en AWS, la trayectoria de precios merece ser monitoreada de cerca. Dos aumentos significativos en los precios de los bloques de capacidad de ML dentro de un solo año sugieren que las empresas altamente dependientes del procesamiento de IA basado en la nube deberían presupuestar para una continua escalada de costos.
La cifra del 65% de subutilización no es solo un problema de AWS. Refleja hábitos generalizados en la industria de sobreaprovisionar recursos, ya que siempre ha sido más fácil iniciar una nueva instancia que ajustar correctamente el tamaño de una existente.
El plan de Amazon para duplicar su capacidad de centros de datos para 2027 representa uno de los mayores proyectos de infraestructura en la historia corporativa. Pero entre ahora y entonces, la empresa parece adoptar un enfoque de “cinturón y tirantes”: construir más capacidad mientras simultáneamente extrae mayor utilidad de lo que ya existe.