La inteligencia artificial (IA) ha protagonizado el panorama tecnológico reciente, seduciendo a gigantes empresariales, expertos y hasta inversores. Es tan marcado su impacto que se rumorea en pasillos de las bolsas del mundo que cualquier empresa centrada en soluciones basadas en IA podría ser el próximo gran éxito. No obstante, más allá de los rumores, la revolución de la IA en la web es palpable. Con gigantes como ChatGPT, que abrió las puertas a una avalancha de soluciones generativas de IA como DALL-E, Bard y Claude, estamos ante una reconfiguración total del espacio digital.
Más allá de las aplicaciones cotidianas, la IA amenaza con rediseñar fundamentalmente el centro de datos convencional. Para entender su impacto, es esencial diferenciar dos cargas de trabajo en IA: entrenamiento e inferencia.
Entrenamiento vs. Inferencia: ¿Qué Son y Por Qué Importan?
El mundo de la IA no es homogéneo. Las aplicaciones emergentes de IA se dividen principalmente en dos tareas: entrenamiento e inferencia. El entrenamiento implica educar al algoritmo con vastos conjuntos de datos, enriqueciendo su capacidad para hacer inferencias. Una vez entrenado, el algoritmo entra en la fase de inferencia, donde analiza datos para generar predicciones o respuestas.
Cada fase tiene requisitos distintos. El entrenamiento, por ser intensivo en datos, necesita de GPUs de alto rendimiento, colocadas lo más cerca posible de las fuentes de datos. Esto lleva a racks más densos, aumentando el consumo energético y la generación de calor. En contraste, la fase de inferencia es menos demandante, aunque sigue necesitando una energía considerable.
Reconfiguración de los Centros de Datos: ¿Qué Esperar?
El entrenamiento de IA plantea desafíos singulares para los centros de datos tradicionales. A diferencia de las operaciones típicas que buscan redundancia y durabilidad, el entrenamiento de IA tiene hambre de energía, refrigeración y conectividad ultrarrápida. Y aquí radica un cambio conceptual: la redundancia puede no ser esencial para el entrenamiento de IA.
ChatGPT-3, por ejemplo, fue entrenado usando 1,024 GPUs en un periodo de 34 días, lo que requiere un entorno intensivo. En este panorama, los centros de datos necesitarán adaptarse para ofrecer la máxima potencia y velocidad posible, relegando a un segundo plano las preocupaciones tradicionales de redundancia.
En Resumen
La adopción masiva de la IA está redefiniendo la tecnología como la conocemos. Mientras las empresas continúan experimentando y adoptando soluciones basadas en IA, los centros de datos se encuentran en el epicentro de este cambio, requiriendo adaptarse rápidamente para mantenerse al día. Con la promesa de una revolución en la forma en que procesamos y entendemos los datos, solo el tiempo dirá cómo evoluciona esta simbiosis entre la IA y los centros de datos.
Imagen de ¿Qué es un centro de datos?
