Columna de Opinion

A medida que crece la adopción de la IA, la infraestructura crítica debe escalar para mantenerse al día

La inteligencia artificial impulsa una nueva era en las organizaciones, exigiendo infraestructuras adaptadas, estrategias claras y colaboración para sostener su crecimiento acelerado.

Por Alex Sasaki, vicepresidente de ventas de Vertiv LATAM.

La IA es una herramienta poderosa para transformar los procesos organizacionales en todas las áreas; recursos humanos, legal, cadena de suministro, I&D, marketing, entre otros. Una encuesta de IDC muestra que más de un tercio de los líderes tecnológicos creen que la GenIA ya está alterando su negocio, y el 88% espera que tenga al menos un impacto moderado en su negocio para finales del año 2025. El estudio también destaca que los CIO desempeñarán un papel estratégico al desarrollar hojas de ruta integrales, estructuras de gobernanza y modelos económicos de IA que alineen las inversiones en TI con los objetivos empresariales para impulsar un crecimiento responsable.

¿Cuándo comenzar el camino hacia la IA?

No basta con adoptar la IA por tendencia, sino que las industrias deben identificar dónde la IA puede generar impacto medible dentro del negocio. Hay que preguntarse: ¿Podemos optimizar nuestras rutas de logística? ¿Mejorar la ciberseguridad? ¿Aumentar la eficiencia comercial?

Para lograr una adopción exitosa de la IA, es importante que su infraestructura crítica esté preparada, de modo que las implementaciones de IA no se ralenticen ni saturen las cargas de trabajo. En cuanto a la implementación, las empresas pueden optar por:

Los centros de datos deben evolucionar para soportar cargas de trabajo intensivas en IA, con infraestructuras energéticas y de refrigeración más robustas y eficientes.
Los centros de datos deben evolucionar para soportar cargas de trabajo intensivas en IA, con infraestructuras energéticas y de refrigeración más robustas y eficientes.
  • Modernización (Retrofit): modernizar centros de datos heredados con plataformas aceleradas por GPU y aplicaciones optimizadas para IA, además de aprovechar infraestructura digital crítica avanzada y escalable en energía y refrigeración para aplicaciones mixtas.
  • Nueva construcción (New Build): comenzar con diseños creados específicamente para las intensas demandas de energía y refrigeración de la IA. Esto permite una mayor eficiencia, soporta cargas de trabajo de alta densidad y prepara la infraestructura para el futuro. Opciones de energía alternativas como celdas de combustible y baterías de nueva generación pueden mejorar la resiliencia y optimizar las emisiones de carbono, mientras que la refrigeración líquida puede proporcionar una eliminación de calor eficiente para estas aplicaciones densas.

Independientemente del camino que elijas —modernización o nueva construcción— la clave es alinear tu infraestructura con las demandas de rendimiento de la IA mediante soluciones escalables y flexibles. El diseño intencional y la modernización permiten que tus sistemas soporten computación acelerada a gran escala, evitando cuellos de botella y minimizando inversiones desperdiciadas.

Según IDC, el 88% de los líderes tecnológicos espera que la inteligencia artificial tenga un impacto significativo en sus negocios antes de que finalice 2025.
Según IDC, el 88% de los líderes tecnológicos espera que la inteligencia artificial tenga un impacto significativo en sus negocios antes de que finalice 2025.

Impacto de la alta densidad en la infraestructura crítica

Las demandas de procesamiento de la GenAI dependen de GPUs y CPUs de alto rendimiento, lo que está aumentando la densidad de los entornos de cómputo y ejerciendo nueva presión sobre la infraestructura digital crítica que soporta estas cargas intensas.

En el nuevo videopodcast What is next? with Vertiv, el gerente regional de ventas de NVIDIA LATAM, Guilherme Fuhrken, explica que, aunque las plataformas aceleradas por GPU reducen la cantidad de servidores físicos necesarios para una tarea, las cargas de trabajo de IA aún consumen significativamente más potencia de cómputo que las aplicaciones tradicionales.

Como resultado, los centros de datos deben adaptarse para soportar densidades de energía mucho más altas. Los sistemas basados en GPU ofrecen ventajas clave: reducen costos operativos, disminuyen el uso de espacio, aceleran el despliegue y mejoran la eficiencia energética. La transición de sistemas basados solo en CPU a sistemas acelerados por GPU puede ahorrar más de 40 teravatios-hora de energía al año según la producción de trabajo, equivalente al consumo eléctrico de casi 5 millones de hogares en EE. UU.

La IA permite optimizar rutas de logística, aumentar la eficiencia comercial y fortalecer la ciberseguridad en múltiples industrias.
Infraestructura crítica: la IA permite optimizar rutas de logística, aumentar la eficiencia comercial y fortalecer la ciberseguridad en múltiples industrias.

Sin embargo, esta eficiencia también presenta desafíos: las operaciones de IA exigen mucha más potencia de cómputo que las cargas anteriores, llevando la densidad energética a nuevos extremos. Las proyecciones de la industria muestran densidades que alcanzarán 1 MW para finales de la década. Mantener el ritmo de este cambio requiere importantes mejoras en la entrega de energía, sistemas de refrigeración y diseño de instalaciones.

Las soluciones de energía y refrigeración de alta densidad están ahora diseñadas específicamente para soportar la próxima generación de GPUs, permitiendo que las cargas de trabajo intensivas en cómputo de IA se ejecuten de forma segura, con máximo rendimiento y alta disponibilidad.

Colaboración para responder a la IA

Con este nuevo escenario que plantea la IA, donde ya se observan centros de datos con 100,000 GPUs, es necesario proporcionar sistemas de suministro de energía confiables y de alta densidad, así como una disipación de calor eficiente para soportar la próxima generación de cómputo. Esto requiere colaboración entre fabricantes de chips, diseñadores de infraestructura, compañías de servicios públicos y operadores de centros de datos, para crear un ecosistema capaz de integrar infraestructura crítica y TI.

Infraestructura crítica. La refrigeración líquida es clave para disipar el calor generado por aplicaciones de IA de alta densidad y mantener el rendimiento operativo.
Infraestructura crítica: la refrigeración líquida es clave para disipar el calor generado por aplicaciones de IA de alta densidad y mantener el rendimiento operativo.

Reconociendo los beneficios de asociaciones más estrechas en la industria, Vertiv se unió a la red de socios de NVIDIA para ofrecer su experiencia y abordar los desafíos que presenta la computación acelerada. Vertiv integrará sus soluciones de energía y refrigeración con las plataformas modernas de NVIDIA para ayudar a los clientes a satisfacer las necesidades de aplicaciones intensivas en cómputo y apoyar el desarrollo e implementación de infraestructura de IA en todo el mundo.

Debemos recordar que, aunque los centros de datos tradicionales no fueron diseñados para cargas de más de 100 kW por rack, eso no significa que deban quedar obsoletos. Con estrategias de actualización centradas en la infraestructura energética, pueden adaptarse para soportar implementaciones de alta densidad y cargas mixtas, incluidas las requeridas por la IA avanzada y otras aplicaciones intensivas en cómputo.

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