La IA en los centros de datos: un viaje de largo recorrido que acaba de empezar

  • Opinión
Schneider Victor Gago

En el mundo de la ciencia ficción, las historias de inteligencia artificial (IA) suelen plantear futuros distópicos en los que la tecnología supera a la humanidad, como ocurre en la emblemática escena de Blade Runner (1982), donde se explora la delgada línea entre lo humano y lo artificial. Aunque estas narrativas pueden resultar fascinantes, la IA contemporánea es muy diferente, y tan solo estamos realizando los primeros pasos de un largo camino, hacia herramientas que harán nuestra vida más eficiente y nuestras decisiones más inteligentes.

Hoy, la IA se centra en tareas como la búsqueda de información, el análisis predictivo, la automatización de flujos de trabajo o los gemelos digitales. Estas tecnologías no quieren reemplazar a las personas, sino potenciar su capacidad para aprender, resolver problemas y optimizar procesos. En otras palabras, la IA está aquí para colaborar con nosotros, no para suplantarnos.

El camino hacia una IA más avanzada

Más allá de lo que hace actualmente la IA, lo que resulta aún más interesante es su potencial futuro, que es enorme, en aplicaciones como la atención médica personalizada y el transporte autónomo, pasando por la fabricación automatizada. Pero esto no ocurrirá de la noche a la mañana ni sin una infraestructura adecuada. Desarrollar modelos avanzados de IA, como los modelos de lenguaje (LLM), requiere una potencia de procesamiento que los centros de datos “tradicionales” no pueden ofrecer.

En este sentido, crear centros de datos específicos para la IA es fundamental para las demandas actuales y futuras de estas tecnologías. Estos centros cuentan con clústers que combinan equipos y servidores específicos, con GPU, DPU y CPU de alto rendimiento, diseñados para entrenar modelos de IA a una escala sin precedentes.

Otro tema a tener en cuenta es que, a medida que la IA se implementa más cerca de los usuarios a través del edge computing, los centros de datos deben adaptarse para ofrecer una baja latencia y eficiencia energética al procesar datos en tiempo real.

Una revolución en los centros de datos: más cerca del usuario

Surge el concepto de edge AI. Este enfoque permite ejecutar modelos entrenados en ubicaciones más cercanas a los usuarios finales, reduciendo los costes en la transferencia de datos, mejorando la velocidad de respuesta y minimizando la latencia. Este cambio no solo es estratégico para la expansión de la IA, sino también para garantizar beneficios tangibles en sectores como la industria, la salud y el transporte.

Los centros de datos tradicionales deben evolucionar para gestionar este nuevo paradigma. La adopción de micro data centers y tecnologías específicas para procesar datos en tiempo real será clave para maximizar el impacto de la IA en aplicaciones cotidianas.

IA e infraestructura: una relación simbiótica

El desarrollo de la IA depende tanto de algoritmos avanzados como de una infraestructura robusta. En este momento, la demanda de capacidad en centros de datos específicos para IA está superando a la oferta. Las empresas están construyendo instalaciones más eficientes y sostenibles, que puedan dar respuestas a estas tecnologías.

Construir infraestructuras de IA que sean accesibles, eficientes y respetuosas con el medio ambiente será tan importante como los avances tecnológicos en sí mismos.

La IA está aquí para ayudarnos a alcanzar nuevos niveles de eficiencia, creatividad y sostenibilidad. La construcción de infraestructuras adecuadas y la comprensión de su potencial real serán los pilares que guíen este interesante camino hacia el futuro.

 

Por Víctor Gago, IT & ET Channel Sales Manager de Secure Power en Schneider Electric Iberia