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Aliyun, de Alibaba, sube los precios de sus servicios de computación y almacenamiento para IA
El 18 de marzo, Alibaba Cloud anunció subidas de precios en sus ofertas de potencia de cálculo y almacenamiento para IA, con aumentos de hasta el 34 % en algunos productos. Este cambio indica que el coste de la infraestructura en la nube para la era de los modelos de IA a gran escala está entrando ahora en una fase de ajuste dinámico del mercado.
La revisión de precios afecta a líneas de productos clave, como las tarjetas de computación básicas y el almacenamiento de alto rendimiento. Productos como las tarjetas de computación Tenxun Zhenwu 810E registraron subidas de precios que oscilaron entre el 5 % y el 34 %, mientras que la solución de almacenamiento de archivos CPFS (Intelligent Computing Edition), diseñada para escenarios de IA, subió un 30 %. Alibaba Cloud atribuye estos cambios principalmente al aumento de la demanda global de IA y al consiguiente incremento de los costes de la cadena de suministro.

Un factor importante detrás de esta medida es el crecimiento exponencial del uso de Token. Los datos indican que la plataforma «Bailian» de Model as a Service (MaaS) de Alibaba Cloud registró su tasa de crecimiento más alta hasta la fecha durante el primer trimestre de este año. En consecuencia, Alibaba Cloud está dirigiendo estratégicamente sus escasos recursos de computación de IA hacia el negocio de Token para dar prioridad a las necesidades de inferencia de modelos grandes y desarrollo de aplicaciones.
Desde una perspectiva sectorial, a medida que la IA generativa pasa de la investigación y el desarrollo a un despliegue generalizado, la escasez de recursos informáticos se está propagando desde los fabricantes de chips (en la fase inicial) hasta los proveedores de servicios en la nube (en la fase final). La estrategia de precios de Alibaba Cloud no solo refleja el actual equilibrio entre la oferta y la demanda de potencia de cálculo, sino que también demuestra cómo los proveedores de servicios en la nube están utilizando los ajustes de precios para optimizar la asignación de recursos y gestionar los retos que plantean la alta concurrencia y el rápido crecimiento de las llamadas a las API de modelos.
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