Si alguna vez hubo un momento en el que la tecnología definiera el espíritu cultural, es ahora. La innovación en inteligencia artificial (IA) ha sacudido todas las industrias y está alterando la forma en que trabajamos y vivimos de manera fundamental, profunda y probablemente irreversible. Es emocionante, disruptivo y un poco aterrador.
Por supuesto, junto con la creciente adopción de herramientas de IA, han surgido nuevos desafíos, especialmente en la forma en que almacenamos, transmitimos y procesamos datos, y nuestra capacidad para hacerlo.
Los centros de datos trabajan horas extras
No es sorprendente que las aplicaciones de IA sean muy intensivas en energía. En particular, los modelos de aprendizaje profundo requieren mayores requisitos de procesamiento para los centros de datos, ya que el entrenamiento y la ejecución de modelos de IA dependen de una potencia computacional sustancial. Ejecutar estas aplicaciones requiere hardware avanzado como GPUs (circuitos electrónicos especializados que aceleran la representación de gráficos e imágenes) y TPUs (circuitos diseñados para acelerar cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático).
Los centros de datos tradicionales están diseñados con una densidad promedio de cinco a diez kilovatios por rack; el advenimiento de la IA ahora requiere 60 o más kilovatios por rack. Además, las aplicaciones de IA generan mucha más cantidad de datos que otros tipos de cargas de trabajo y, por lo tanto, requieren una capacidad significativa de los centros de datos.
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Los nuevos centros de datos deben construirse con una densidad de potencia mucho mayor; esa es una parte de habilitar la IA. Los centros de datos actuales se están adaptando a estos cambios, aumentando sus capacidades mediante la implementación de soluciones optimizadas de interconexión, computación y almacenamiento, algo que algunos centros de datos heredados y la mayoría de los centros de datos locales tendrían dificultades para lograr a la escala necesaria para mantenerse al día con las últimas herramientas.
Las GPUs y TPUs intensivas en energía generan tanto calor que pueden requerir controles ambientales mejorados, incluidas soluciones de enfriamiento líquido. Este problema de calor es tanto una consideración técnica como ambiental.
Aumento de los beneficios de la colocación
En el pasado, al igual que los grandes bancos tienen grandes bóvedas, las grandes empresas tenían enormes centros de datos construidos específicamente para sus operaciones. El advenimiento de la computación en la nube (AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, etc.) creó una nueva utilidad para que las empresas utilicen estos servicios según la demanda, en lugar de alojarlos en instalaciones propias o comprar «asientos».
Algunas industrias siguen siendo muy tradicionales: las compañías de seguros, los bancos y las empresas de atención médica a menudo mantienen sus servidores muy cerca y los poseen debido a restricciones de seguridad y privacidad de datos. Pero incluso estas empresas han comenzado a depender más del software como servicio (SaaS) y se sienten más cómodas utilizando la nube, así como centros de datos de terceros, para una gama cada vez mayor de servicios.
Las empresas tuvieron que adaptarse a una economía digital autoservicio cuando comenzó la pandemia, lo que resultó en una migración acelerada de cargas de trabajo desde centros de datos privados a la nube y, más recientemente, a una arquitectura de múltiples nubes. Esta transición también ha llevado a modelos híbridos, en los que una empresa tiene algunas aplicaciones que residen en el centro de datos y otras aplicaciones en su nube privada. Uno de los roles de los modernos centros de datos de colocación es proporcionar el enlace entre las nubes privadas y públicas.
Para las empresas que utilizan muchas herramientas de IA, los centros de datos de colocación presentan una opción mucho más eficiente que los centros de datos locales de antaño: proporcionan opciones de conectividad robustas y acceso de baja latencia a los tipos de recursos informáticos potentes en los que estas aplicaciones dependen para el procesamiento en tiempo real, lo que reduce el tiempo de transferencia de datos y acelera el tiempo en la nube.
Y no olvidemos la escalabilidad. Los centros de datos de colocación ofrecen el espacio, la potencia, la capacidad de enfriamiento y la infraestructura necesarios para permitir que las empresas expandan el uso de la IA según lo demanden sus necesidades comerciales. En última instancia, los resultados para las empresas son un mayor rendimiento de la IA, costos reducidos, mayor sostenibilidad, una huella de carbono más pequeña y una mayor flexibilidad en general a medida que más de sus cargas de trabajo se vuelven impulsadas por la IA.
Una mirada hacia el futuro
En mi opinión, la topología óptima para una empresa incluye tener su infraestructura de TI adyacente a la nube, de modo que tenga la capacidad de acceder a esa nube, ya sea para almacenamiento, análisis o IA, al alcance de su mano, con una latencia casi en tiempo real y costos mínimos de transferencia de datos. Esa es una de las razones por las que estamos viendo más arquitecturas de nube distribuida o híbrida; las empresas pueden tener recursos informáticos instantáneos más cerca de sus usuarios finales mientras utilizan cada vez más datos, debido en gran medida a la dependencia de la IA.
Fundamentalmente, sin embargo, las empresas deben considerar su infraestructura de centro de datos con miras a futuro y preparación. Estamos ingresando a un mundo empresarial en el que cada vez más procesos deben ser respaldados por IA, basados en datos y operar de la manera más eficiente posible en períodos de incertidumbre económica y cambio climático generalizado.
En última instancia, cada empresa está, en este momento, en proceso de hibridación, existiendo en un continuo entre la nube completamente privada y la nube completamente pública, y los líderes empresariales deben asegurarse de que su infraestructura de datos y de nube se transforme con los tiempos, ubicándolos donde sea necesario dentro de ese continuo, para no quedarse rezagados.
