Infraestructura para IA cambia las reglas del desarrollo de centros de datos

La adopción acelerada de la inteligencia artificial (IA) ha transformado la forma en que se diseñan, construyen y operan los centros de datos, así lo plantea un informe elaborado por Vertiv, que analiza las principales fuerzas macro y tendencias tecnológicas que influyen en la infraestructura digital crítica.

El documento señala que las nuevas cargas de trabajo de IA y de cómputo de alto rendimiento elevan de manera significativa los requerimientos de densidad de potencia y la velocidad de despliegue de las denominadas fábricas de IA. Esta presión recae sobre los esquemas tradicionales de energía, refrigeración y operación.

“El sector de centros de datos sigue evolucionando rápidamente en cómo diseña, construye, opera y da servicio a estas instalaciones, respondiendo a las demandas de densidad y velocidad de despliegue de las fábricas de IA”, afirmó Scott Armul, director de producto y tecnología de Vertiv.

De acuerdo con el informe, esta transformación responde a varias fuerzas macro, entre ellas se encuentran la densificación extrema asociada a la IA y al cómputo de alto rendimiento; el escalamiento acelerado en potencia, con centros de datos que se implementan a mayor escala y en menos tiempo; la concepción del centro de datos como una unidad integral de cómputo; y la diversificación del silicio, que exige infraestructura compatible con una gama creciente de chips y arquitecturas.

“Observamos fuerzas tecnológicas cruzadas, incluida la densificación extrema, que impulsan tendencias transformadoras como arquitecturas de energía en corriente continua de alto voltaje y refrigeración líquida avanzada, esenciales para lograr el escalamiento a gigavatios crítico para la innovación en IA”, señaló Armul.

“La generación de energía en sitio y la tecnología de gemelos digitales también contribuirán a acelerar la adopción de IA”.

Tendencias que redefinen los centros de datos

A partir de estas fuerzas macro, el informe identifica cinco tendencias que influyen en el desarrollo y la operación de los centros de datos.

1. Preparación para cargas de IA

La mayoría de los centros de datos actuales depende de esquemas híbridos de distribución eléctrica en corriente alterna y corriente directa, los cuales incluyen varias etapas de conversión y generan ineficiencias.

El aumento en la densidad de potencia presiona este modelo. El informe indica que las arquitecturas de corriente directa de alto voltaje reducen la corriente, el tamaño de los conductores y el número de conversiones. Estas arquitecturas también concentran la conversión de energía en la sala blanca. A medida que los estándares maduren, este tipo de soluciones puede ganar mayor adopción, en especial en instalaciones con generación eléctrica en sitio y microrredes.

2. IA distribuida

Las inversiones iniciales en centros de datos de IA se han enfocado en soportar la adopción masiva de herramientas basadas en grandes modelos de lenguaje. Sin embargo, Vertiv plantea que la entrega de servicios de inferencia depende de los requisitos específicos de cada organización. En sectores altamente regulados, como finanzas, defensa y salud, estos requisitos pueden orientar el uso de entornos privados o híbridos, debido a consideraciones de seguridad, almacenamiento de datos y latencia.

3. Aceleración de la autonomía energética

La generación de energía en sitio ha sido un componente clave de la resiliencia operativa de los centros de datos durante décadas. No obstante, los desafíos generalizados de disponibilidad eléctrica crean condiciones para una adopción más amplia de esquemas de autonomía energética, en particular en centros de datos orientados a IA. El informe destaca que la inversión en generación en sitio, mediante turbinas de gas natural y otras tecnologías, responde principalmente a estos desafíos de disponibilidad.

4. Diseño y operación con apoyo de gemelos digitales

El aumento en la densidad y complejidad de las cargas de trabajo de IA incrementa la presión por desplegar centros de datos en plazos más cortos. El uso de gemelos digitales permite mapear y especificar estas instalaciones de forma virtual. Esta práctica integra la TI y la infraestructura digital crítica como un solo sistema. De acuerdo con el informe, este enfoque puede reducir el tiempo por token hasta en 50% cuando los centros de datos operan como unidades integrales de cómputo.

5. Refrigeración líquida adaptativa

Las cargas de trabajo de IA aceleran la adopción de la refrigeración líquida en los centros de datos. El informe señala que la inteligencia artificial también puede optimizar estos sistemas mediante herramientas de monitoreo, control y predicción de fallas. Esta combinación tiene el potencial de mejorar la confiabilidad operativa y el tiempo de actividad del hardware de alto valor y de las cargas de trabajo asociadas.

Vertiv concluye que estas tendencias reflejan una transformación estructural de los centros de datos, impulsada por la expansión de la inteligencia artificial y por la necesidad de infraestructura capaz de escalar en potencia, eficiencia y resiliencia operativa.