Las cargas de trabajo de inteligencia artificial están llevando a los centros de datos a nuevos límites en todo el mundo. Para mantenerte a la vanguardia, descubre las tres fases que aceleran la implementación de centros de datos listos para IA.
Los Centros de Datos Impulsados por IA: Disrupción en Tiempo Real
No hace mucho tiempo, las discusiones sobre la inteligencia artificial (IA) eran teóricas, experimentales y especulativas, con empresas pensando y hablando sobre pruebas de concepto y posibilidades futuras. Sin embargo, hoy en día, la IA se está convirtiendo rápidamente en la piedra angular de la transformación empresarial en todo el mundo.
Esta tecnología se está utilizando para todo, desde automatizar tareas rutinarias hasta generar nuevas ideas para productos y servicios, y se espera que su impacto solo se acelere.
Según el informe "State of AI" de McKinsey, el 65% de las organizaciones a nivel mundial ya habían integrado la IA en al menos una función comercial el año pasado (frente al 50% en 2023). Mientras tanto, IDC estima que la creación global de datos alcanzará los 175 ZB este año, impulsada en gran medida por las cargas de trabajo de IA, el aprendizaje automático y el procesamiento de datos en tiempo real.
A medida que el mercado de los centros de datos explota, la IA será el motor clave de crecimiento. Está remodelando la infraestructura física que soporta la transformación digital. A medida que las cargas de trabajo de IA llegan a tu centro de datos, ¿está tu infraestructura lista para ellas?
La IA en el Centro de Datos: Disrupción en Tiempo Real
Las aplicaciones modernas de IA están llevando al límite el diseño actual de los centros de datos. Desde la gestión de cargas de trabajo internas que utilizan algoritmos de aprendizaje automático hasta la mejora de la eficiencia energética y la seguridad a través de modelos predictivos, la IA está impulsando un nuevo nivel de inteligencia operativa.
Impulsando esta transformación se encuentran los centros de datos de alta densidad equipados con clústeres de GPU capaces de gestionar cargas de trabajo masivas en paralelo para el entrenamiento y la inferencia de modelos.
Pero esta no es una transición de "una talla única". Cada región, organización e instalación tiene un ritmo de adopción diferente, lo que hace esencial comprender cómo están evolucionando los centros de datos de IA.
Infraestructura de Centros de Datos de IA: Una Perspectiva Global
Si bien la industria de los centros de datos está madurando rápidamente, la adopción de la IA varía significativamente según la región. Por ejemplo:
- Norteamérica posee más del 40% de la cuota de mercado global de centros de datos, y se espera que su capacidad aumente 2.5 veces en los próximos años.
- Países como Irlanda, Dinamarca y Alemania están emergiendo como centros de datos, impulsados por políticas fiscales favorables, una conectividad robusta y un enfoque en la sostenibilidad.
- Se espera que la región de Asia-Pacífico registre la tasa de crecimiento más alta (CAGR del 13.3% de 2025 a 2030), liderada por China, Japón, India y Singapur.
A medida que estos ecosistemas evolucionan, también debe hacerlo la infraestructura subyacente.
3 Fases de Implementación de Centros de Datos Impulsados por IA
La integración de la IA en las operaciones del centro de datos generalmente se desarrolla en tres fases:
- Preparación de datos: Durante esta fase, la IA recopila datos de diversas fuentes como bases de datos, API, registros, imágenes, videos, sensores y otras fuentes que pueden o no ser en tiempo real. Luego, estos datos se etiquetan/categorizan; se eliminan los errores y se convierten a un formato que los modelos de IA entienden. Esta es la base de la precisión y el rendimiento del modelo.
- Entrenamiento: Los sistemas de IA comienzan a enseñar al modelo de IA cómo debe completarse una tarea utilizando la fase de preparación de datos. La red neuronal del modelo de IA aprende los datos, su composición, su patrón y su relación. Esto también se conoce como la fase de aprendizaje profundo. Esta fase exige entornos de centros de datos de alta densidad, ricos en GPU, para procesar cargas de trabajo de IA con una latencia mínima.
- Inferencia/Autonomía: Aquí es donde el modelo de IA comienza a integrarse perfectamente con los ecosistemas externos, el mundo exterior con nuevos datos. Aquí es donde se toman las decisiones y predicciones finales. Aquí es también donde la infraestructura de IA requerirá cableado, flujos de datos en tiempo real y sistemas profundamente integrados.
Superando los Desafíos de Infraestructura para Soportar Centros de Datos Impulsados por IA
Para lograr la autonomía de la IA, se deben abordar varios desafíos fundamentales.
- Densidad de puertos y espacio en el rack Las cargas de trabajo de IA a menudo dependen de clústeres de GPU interconectados a través de enlaces de alta velocidad y baja latencia. Esto lleva a una alta densidad de puertos, lo que aumenta significativamente los requisitos de espacio y refrigeración. Los diseños de rack tradicionales no pueden seguir el ritmo. Sin una infraestructura diseñada específicamente, el mismo hardware destinado a acelerar la IA puede convertirse en un cuello de botella.
- Selección de medios de cableado Elegir entre cobre y fibra ya no es un debate técnico, es estratégico. Las redes de IA exigen un alto ancho de banda y baja latencia en distancias más largas. La fibra es generalmente preferida en entornos de alto rendimiento, pero solo cuando se planifica e instala correctamente. Los errores aquí pueden provocar la degradación de la señal y la pérdida de rendimiento, especialmente en áreas con mucho ruido y alta interferencia.
- Convergencia de TI y BAS/BMS Los centros de datos habilitados para IA requieren una integración fluida y en tiempo real en todos los sistemas del edificio, lo que hace esencial la convergencia de TI con los sistemas de automatización de edificios (BAS) y los sistemas de gestión de edificios (BMS). Sin embargo, esta integración a menudo se ve obstaculizada por la infraestructura heredada, los protocolos de control dispares y las áreas de espacio gris pasadas por alto que albergan sistemas de soporte críticos como unidades UPS, enfriadores, distribución de energía y controles de HVAC. Para que la IA optimice la energía, la refrigeración y la seguridad en tiempo real, estos componentes del espacio gris deben unificarse e interconectarse de manera confiable a través de un cableado bien planificado. De lo contrario, la supervisión fragmentada y la mala conectividad pueden provocar problemas significativos de rendimiento y tiempo de in inactividad.
El Caso para la Acción: Construir de Forma Inteligente, Construir Ahora
No hay tiempo que perder. A medida que la IA continúa impregnando los modelos de negocio, las expectativas de los clientes y los flujos de trabajo digitales, los centros de datos deben mantenerse al día. Abordar estos desafíos es innegociable para la competitividad a largo plazo.
Las decisiones de infraestructura que tomes hoy determinarán si tu centro de datos puede escalar con la rápida evolución de las tecnologías de IA de mañana.
Modernizar para la IA significa preparar tu infraestructura para el futuro. Nuestras soluciones completas de conexión ofrecen un portafolio integral diseñado para los entornos de centros de datos de IA más exigentes.
¿Estás listo para diseñar un centro de datos preparado para la IA que funcione bajo presión? Te ayudaremos a construir la infraestructura que impulse el futuro.
Esta es una traducción y adaptación del texto original publicado en: https://www.belden.com/blog/ai-driven-data-centers-build-the-backbone-of-our-digital-future y cuenta con todos los derechos reservados.
