La inteligencia artificial ya no es un experimento de laboratorio ni una promesa lejana. Su uso masivo en aplicaciones de consumo, servicios empresariales y entornos de investigación está generando un volumen de tráfico sin precedentes en las redes. Según un informe global de Ciena y Heavy Reading, casi un tercio de los proveedores de servicios de comunicaciones (CSP) cree que, en solo tres años, más de la mitad del tráfico de larga distancia en sus redes provendrá de aplicaciones de IA. En el caso de las redes metropolitanas, la previsión no se queda atrás: el 49 % de los encuestados espera que la IA suponga al menos el 30 % del tráfico.
El impacto es tan profundo que apenas un 16 % de los operadores considera que su red óptica está “muy preparada” para afrontar este reto. La mayoría admite que aún queda trabajo por hacer para garantizar que sus infraestructuras soporten la demanda que implican modelos de IA cada vez más complejos y procesos como el entrenamiento y la inferencia a gran escala.
El reto de la capacidad y la latencia
La IA no solo demanda mucho ancho de banda, sino que también exige latencias bajas y constantes. En flujos críticos —por ejemplo, el entrenamiento de modelos distribuidos o la ejecución de inferencias en tiempo real— una mínima congestión puede suponer pérdidas de rendimiento significativas.
El informe de Ciena subraya que los CSP prevén un incremento notable en la contratación de servicios de alta capacidad de onda (100G, 400G y hasta 800G) para empresas que usan IA, superando incluso a opciones como la fibra oscura. Un 74 % espera que el mayor crecimiento de tráfico venga de clientes corporativos, por delante incluso de hiperescalares y grandes proveedores de nube pública.
Sin embargo, el camino hacia una infraestructura realmente preparada no es trivial. Los operadores identifican restricciones de capex (38 %), estrategias de negocio poco adaptadas (38 %) y la gestión compleja de redes (32 %) como los principales obstáculos para escalar y optimizar sus redes ópticas frente a la nueva era de tráfico.
De la preocupación a la acción: el papel del operador de infraestructura privada
Si bien el debate se ha centrado mucho en los grandes operadores globales, el desafío también afecta a proveedores de infraestructura privada y especializada. En este contexto, empresas como Stackscale (Grupo Aire) —con foco en cloud privado, servidores bare-metal de alto rendimiento y soluciones como PrivateGPT— están posicionándose como socios estratégicos para empresas que necesitan controlar y optimizar el tráfico de IA dentro de sus propios entornos.
A diferencia de la nube pública generalista, donde los recursos se comparten masivamente, un entorno privado o dedicado permite aislar cargas de trabajo de IA, evitar interferencias con otras aplicaciones y establecer políticas de priorización que garanticen un rendimiento consistente.
La visión desde Stackscale: anticiparse al colapso
David Carrero, cofundador de Stackscale, explica que el crecimiento del tráfico de IA no es un fenómeno puntual, sino una tendencia sostenida:
“El tráfico generado por IA no es algo transitorio: se trata de flujos exigentes, continuos y, muchas veces, impredecibles. En Stackscale hemos diseñado nuestras infraestructuras con redes sobredimensionadas, redundantes y con capacidad agregada superior a 4 Tb/s, lo que nos permite aislar cargas de IA en entornos exclusivos y garantizar que no compitan con otras aplicaciones críticas”.
La estrategia de Stackscale combina servidores bare-metal preparados para GPU con redes de baja latencia y almacenamiento en red de alto rendimiento. Esto no solo facilita el entrenamiento y la inferencia de modelos complejos, sino que también permite aplicar un control fino sobre cómo circula el tráfico.
“Nuestros clientes pueden beneficiarse de segmentación de tráfico, niveles de prioridad y monitorización en tiempo real. Además, al operar desde centros de datos en Madrid y Ámsterdam, podemos ofrecer baja latencia en Europa y cumplir requisitos de soberanía y localización de datos, algo clave cuando se trata de IA y procesamiento de información sensible”.
Controlar el tráfico de IA: medidas concretas
Frente a la avalancha de datos que se avecina, Carrero identifica tres pilares fundamentales para cualquier organización que quiera mantener el control:
- Segmentación y aislamiento de cargas
Asignar entornos y redes dedicadas para el tráfico de IA evita que aplicaciones críticas —como bases de datos de producción o servicios de cliente— sufran degradaciones de rendimiento. - Priorización inteligente
Utilizar técnicas de QoS (Quality of Service) para dar prioridad a flujos críticos, como entrenamientos distribuidos, frente a procesos menos sensibles a la latencia. - Monitorización avanzada y respuesta en tiempo real
Implementar sistemas que permitan detectar cuellos de botella y redirigir tráfico de forma dinámica. Esto es especialmente importante en entornos multi-sede o híbridos.
El riesgo de no actuar
Ignorar el impacto del tráfico de IA puede derivar en interrupciones, aumento de costes y pérdida de competitividad. Un modelo de IA interrumpido en mitad de un entrenamiento puede costar miles de euros en tiempo y energía, mientras que una latencia inconsistente en procesos de inferencia en producción puede afectar directamente a la experiencia del usuario final.
Para Carrero, el momento de actuar es ahora:
“El reto no es solo escalar ancho de banda, sino hacerlo de forma predecible y segura. En Stackscale ayudamos a empresas a construir infraestructuras de IA con la misma filosofía que aplicamos al cloud privado: control total, rendimiento garantizado y soporte directo 24/7. En un mercado cada vez más dominado por la IA, eso marca la diferencia”.
La oportunidad de convertir el reto en ventaja competitiva
Mientras muchos ven el crecimiento del tráfico de IA como una amenaza, otros lo interpretan como una oportunidad para diferenciarse. Proveedores capaces de garantizar SLAs específicos para cargas de IA y ofrecer entornos optimizados para GPU y alto ancho de banda podrán atraer a un segmento de clientes dispuesto a pagar por rendimiento y predictibilidad.
En este sentido, Carrero concluye:
“Si gestionamos bien el tráfico de IA y aseguramos que tiene su propio carril dedicado, podemos no solo evitar problemas, sino ofrecer valor añadido a nuestros clientes. Con PrivateGPT y entornos bare-metal GPU, estamos preparados para que las empresas lleven sus proyectos de IA al máximo nivel”.
Preguntas frecuentes (FAQ)
1. ¿Por qué la IA genera tanto tráfico en redes y servidores?
Porque los modelos de IA, especialmente los de última generación, requieren mover grandes volúmenes de datos para entrenar, validar e inferir resultados. Esto incluye tanto datos estructurados como no estructurados, que circulan entre centros de datos, nube y dispositivos de borde.
2. ¿Qué diferencia hay entre una infraestructura pública y una privada para IA?
En una infraestructura pública, los recursos son compartidos y el tráfico puede verse afectado por otras cargas no relacionadas. En una privada o dedicada, como la que ofrece Stackscale, los recursos están reservados exclusivamente para el cliente, lo que garantiza un mayor control y rendimiento.
3. ¿Qué papel juegan las GPU en la optimización de tráfico de IA?
Las GPU aceleran el procesamiento, reduciendo el tiempo que los datos necesitan estar en tránsito. Esto, combinado con redes de alta capacidad, permite manejar más tráfico en menos tiempo.
4. ¿Cómo puede una empresa prepararse para el aumento del tráfico de IA?
Adoptando medidas como la segmentación de redes, priorización de flujos críticos, monitorización continua y colaboración con proveedores especializados en infraestructura de alto rendimiento.
vía: Revista Cloud
