En 2023, la inteligencia artificial (IA) ha alcanzado un hito significativo en la historia de la humanidad, convirtiéndose en una poderosa herramienta que está transformando nuestra forma de vivir y trabajar. Esta tecnología no solo está presente en nuestras actividades diarias, sino que también está impulsando cambios estructurales en múltiples industrias, marcando el comienzo de una nueva era en la automatización y optimización de procesos.

A medida que el acceso a la IA se ha masificado a lo largo del año, la demanda de infraestructura tecnológica ha crecido exponencialmente. Satisfacer esta demanda requiere recursos, no solo económicos, sino también estratégicos y logísticos. Como responsables de tecnología, debemos enfocarnos en tres pilares fundamentales: consumo energético, refrigeración y ubicación del procesamiento de la información.

 1. Consumo energético: Un desafío creciente

El consumo de energía eléctrica ha aumentado drásticamente con la evolución de los procesadores. Los avances en IA, particularmente con el uso intensivo de GPUs (unidades de procesamiento gráfico), han incrementado la demanda de energía de forma significativa. Estas unidades, esenciales para soportar los algoritmos complejos de aprendizaje profundo, requieren un suministro constante y robusto de energía. 

Por lo tanto, la ubicación geográfica de los centros de datos se ha vuelto crítica. Es fundamental elegir lugares con acceso confiable y abundante a fuentes de energía. Además, es necesario planificar un correcto dimensionamiento del centro de datos, anticipando las necesidades energéticas futuras y asegurando que el suministro pueda escalar conforme la tecnología lo requiera.

2. Refrigeración: Más potencia, más calor

El aumento en la potencia de procesamiento también genera una mayor cantidad de calor. Actualmente, el costo anual promedio para enfriar servidores mediante sistemas de aire es de alrededor de 255 USD por unidad. Si bien los sistemas de enfriamiento por aire son adecuados hoy en día, estamos acercándonos rápidamente al punto en que tecnologías más avanzadas serán necesarias.

El enfriamiento líquido emerge como una alternativa viable para los centros de datos del futuro. Este método no solo mejora la eficiencia en la disipación del calor, sino que también puede reducir el impacto ambiental al permitir un uso más responsable de la energía. Implementar esquemas de enfriamiento líquido será esencial para gestionar de manera eficiente el creciente consumo energético de los servidores, manteniendo al mismo tiempo la sostenibilidad de las operaciones.

3. Ubicación del procesamiento: Un nuevo paradigma

El último pilar clave es lo que denomino la “ubicación del procesamiento de la información”. Tradicionalmente, se ha creído que la mayor parte del procesamiento de datos debe ocurrir en centros de datos centralizados. Sin embargo, este paradigma está cambiando. 

La creciente demanda por respuestas rápidas, junto con la proliferación de dispositivos IoT, puntos de venta y sucursales, está impulsando el movimiento hacia arquitecturas de procesamiento más distribuidas. Las futuras infraestructuras tecnológicas serán híbridas, con nodos de procesamiento distribuidos fuera de los centros de datos tradicionales. Esto permitirá una mayor agilidad y velocidad de respuesta, al tiempo que garantiza que la información clave sea procesada y resguardada de forma segura en la nube o en centros de datos centralizados.

Conclusión:

En resumen, la adopción masiva de la inteligencia artificial nos enfrenta a nuevos desafíos en términos de infraestructura tecnológica. El consumo energético, el enfriamiento y la ubicación del procesamiento de la información son pilares críticos que los líderes de tecnología deben considerar cuidadosamente. Al diseñar estrategias que aborden estos aspectos, garantizaremos que nuestras organizaciones estén preparadas para aprovechar al máximo el potencial de la IA, mientras nos mantenemos alineados con los principios de sostenibilidad y eficiencia operativa.