La evolución de los centros de datos en tiempos de IA

Aunque los centros de datos existen desde mediados del siglo XIX, fue hasta los años ochenta cuando estas infraestructuras se convertirían en la base del mundo moderno. Actualmente, y de forma silenciosa, los data centers siguen cambiando: conozca los centros de datos para IA y cómo se diferencian de los tradicionales.

Los centros de datos son la base del mundo digital; sobre ellos funcionan casi todos los servicios digitales y tecnológicos actuales, desde las redes sociales hasta las transacciones de comercio electrónico. Así ha sido durante décadas, pero al igual que muchas otras tecnologías, la IA los está transformando y se trata de una relación simbiótica: sin centro de datos no hay IA y la IA está cambiando los centros de datos.

Antes de entrar en detalle en las diferencias entre los centros de datos tradicionales y los nuevos, especialmente diseñados para potenciar la IA, empecemos hablando de cifras. Los centros de datos en general son un mercado inmenso que se prevé pasará de 269.790 millones de dólares en 2025 a 584.860 millones de dólares en 2032, según proyecciones de Fortune Business Insight.

Y detrás del crecimiento de este mercado, el gran impulsor es la inteligencia artificial. Según Market.us, el tamaño del mercado global de centros de datos especializados en IA alcanzará un valor de 157.300 millones de dólares en 2034, frente a los 14.300 millones de dólares de 2024.

Se trata de una revolución que no solo ha transformado centros de datos tradicionales, también ha impulsado la construcción de nuevos data centers especializados, y su auge es tanto que han vuelto a poner de moda una vieja discusión: el empleo de la energía nuclear para la generación de electricidad de la siempre hambrienta IA.

Energía y algunas diferencias

Los centros de datos tradicionales son instalaciones diseñadas para albergar sistemas informáticos, equipos de telecomunicaciones y sistemas de almacenamiento. Su objetivo es asegurar la disponibilidad de las operaciones de TI y el hardware de forma segura y eficiente. Estos centros soportan operaciones de TI de propósito general, como alojamiento web y bases de datos.

En contraste, los centros de datos de IA son instalaciones construidas o actualizadas para entrenar, desplegar y ofrecer aplicaciones y servicios de inteligencia artificial. En esencia, la principal diferencia en un centro de datos de IA reside en su hardware de alto rendimiento. Estas instalaciones contienen unidades de procesamiento gráfico (GPU) y unidades de procesamiento de tensores (TPU).

Estos «aceleradores de IA» están diseñados para procesar conjuntos de datos masivos de IA y aprendizaje automático (ML) mediante la ejecución de operaciones complejas en paralelo. Las cargas de trabajo de IA se caracterizan por picos de demanda y un consumo de energía superior. Mientras los gabinetes tradicionales (racks) consumen 5-10 kW, los racks de IA con GPU pueden requerir de 15 kW a 50 kW. Este aumento en el consumo de energía se traduce en un incremento de la generación de calor.

Enfriamiento y conectividad

El calor generado por los centros de cómputo de IA hace que los métodos de enfriamiento por aire tradicionales sean insuficientes. Esto requiere la adopción de soluciones de gestión térmica avanzadas, principalmente el enfriamiento líquido.

Los tipos principales incluyen el enfriamiento líquido directo al chip, que aplica refrigerantes a los componentes que generan más calor, y el enfriamiento por inmersión líquida, que sumerge el hardware en un fluido dieléctrico.

Otro cambio radica en la red. El entrenamiento de IA requiere el movimiento rápido de grandes cantidades de datos, haciendo que las redes de alto ancho de banda y latencia ultrabaja sean críticas, y donde existen algunas opciones como la NVLink de Nvidia, que facilita la comunicación directa de GPU a GPU; UALink, un estándar abierto para escalar clústeres de hasta 1.024 aceleradores de IA; y Compute Express Link (CXL), que permite la comunicación coherente entre CPU, GPU y otros aceleradores.

El software también presenta diferencias y está orientado a la automatización, orquestación y eficiencia a gran escala, apoyado en algoritmos de inteligencia artificial tanto para su propia administración como para soportar cargas extremadamente exigentes y dinámicas.

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