LinkedIn ha decidido no ampliar este año fiscal sus centros de datos ni aumentar su inversión en GPUs, en un movimiento que contrasta con el gasto agresivo de otras grandes tecnológicas en infraestructura para inteligencia artificial. Los ejecutivos de la red social profesional, propiedad de Microsoft, afirman que lograron duplicar la eficiencia de uso de sus GPUs en los últimos seis meses mediante optimizaciones en toda la cadena de IA, lo que les permite asumir nuevas funciones de IA generativa sin crecer en capacidad de cómputo ni almacenamiento.
La decisión, que abarca el ejercicio fiscal iniciado el mes pasado y que concluirá en junio de 2026, incluye ya el encarecimiento de los chips de memoria y de los servidores, cuyo precio se ha triplicado en los últimos meses, según explicó Raghu Hiremagalur, director de tecnología de infraestructura de LinkedIn. El responsable de ingeniería, Erran Berger, calificó de "atrevida" la apuesta por mantener la huella de cómputo estable mientras se lanzan productos más exigentes.
Entre las técnicas aplicadas figuran la destilación de modelos, la redistribución de cargas entre CPUs y GPUs, la reasignación dinámica de tareas y la optimización del software en procesadores Nvidia. Estas medidas han supuesto un ahorro estimado de 24 millones de dólares en los últimos doce meses, equivalentes a unas 1.100 GPUs operando un año completo, según la compañía. Aunque la cifra es modesta frente a los 18.000 millones de dólares de facturación anual de LinkedIn, los directivos destacan que libera recursos para nuevos proyectos y refuerza la disciplina financiera. Analistas del sector enmarcan la estrategia en una transición del "comprar más" al "hacer más" en la economía de los modelos generativos.