Si los autos se convirtieron en computadoras, ¿Cuándo lo harán los centros de datos?

Por Martin Olsen, VP de Estrategia y Planificación Global de Productos de Vertiv.

Nos hemos acostumbrado a considerar como “computadoras” objetos que, hasta hace poco, eran simplemente parte de nuestra vida cotidiana. Los automóviles, por ejemplo, se han transformado en máquinas con más código que un avión de combate y más circuitos que acero. Incluso los vehículos autónomos se pueden considerar ahora como computadoras sobre ruedas. Este fenómeno también se extiende a refrigeradores inteligentes, relojes conectados, termostatos e incluso lavadoras.

Sin embargo, paradójicamente, no hemos extendido esa misma dignidad digital a los entornos que albergan la computación. Aunque los centros de datos están diseñados específicamente para gestionar infraestructuras de TI, con frecuencia se les sigue viendo simplemente como “edificios”. Esta visión compartida por los equipos de instalaciones y TI, que los consideran desde perspectivas separadas, ya no es sostenible.

El centro de datos como la nueva unidad de computación

Es aquí donde la inteligencia artificial (IA) y la computación acelerada marcan el punto de inflexión. La creciente complejidad de las cargas de trabajo de IA, impulsadas por modelos con billones de parámetros y clusters de GPU que consumen más de 100 kW por rack, está obligando a reconsiderar las estructuras tradicionales.

Jensen Huang, CEO de NVIDIA, ha sostenido que el centro de datos mismo ha evolucionado para convertirse en la unidad de computación por excelencia. Este cambio es una evolución lógica: de Chip → Servidor → Rack → Fila → Sala → Centro de Datos. Cada capa representa una máquina más integrada y optimizada, no un conjunto disperso de partes.

Investigaciones de 451 Research y otros han ido más allá, sugiriendo que el centro de datos debería ser considerado como una máquina en lugar de un simple edificio. Las máquinas requieren planos, especificaciones y métricas de rendimiento, y deben ser diseñadas, medidas, ajustadas y repetibles.

La expansión de los entrenamientos de IA por parte de grandes proveedores de la nube y modelos de lenguaje a gran escala (LLM) ha impulsado una mayor densidad de potencia en los racks, lo que ha hecho que la refrigeración líquida, con su integración estrecha entre TI y térmica, sea una opción más convincente. También se están produciendo innovaciones en la distribución de energía para alinearse más eficientemente con las necesidades de la TI.

Innovación y convergencia de TI y OT

Vertiv ha estado liderando la convergencia de las tecnologías de TI y OT a través de sus colaboraciones con fabricantes de chips líderes como NVIDIA. Recientemente, presentó su visión sobre el concepto de centro de datos como la siguiente unidad de computación en el evento GTC de NVIDIA, en San José, California, durante una sesión conjunta con IDC. Los principios clave de esta visión incluyen:

El centro de datos debe verse como una placa de circuito impreso, con energía, refrigeración y servicios de TI fusionados. Esta integración podría generar más del 20% de eficiencia energética, 30% de eficiencia espacial y reducir a la mitad el tiempo de implementación, con un ahorro del 25% en el costo total de propiedad.

Este enfoque también es capaz de manejar cargas de trabajo dinámicas. Es similar a un equipo de boxes en una carrera, donde todo está sincronizado para maximizar el rendimiento. Es crucial prever la energía y la refrigeración de forma anticipada para no desperdiciar recursos ni perder eficiencia.

Vertiv ha lanzado recientemente una arquitectura de referencia completa de 7 MW basada en la plataforma NVIDIA GB200 NVL72, diseñada para ser refrigerada por líquido a nivel de rack y que puede soportar hasta 132 kW por rack. La colaboración continua con NVIDIA está allanando el camino para la infraestructura de IA de próxima generación, que será presentada en el evento insignia GTC 2025 de NVIDIA.

El futuro de los centros de datos: de edificio a máquina

Además de argumentar que los centros de datos deben ser considerados como unidades de computación, hay un creciente impulso por clasificar los centros de datos optimizados para IA como “Fábricas de IA” e incluso los grandes centros de hiperescala como “Gigafábricas de IA”. Aunque persiste la narrativa del centro de datos como un edificio, el enfoque está cambiando hacia su papel en la producción de IA a gran escala.

NVIDIA, junto con Vertiv y otros socios, está trabajando en el futuro de estas “Fábricas de IA” mediante tecnologías avanzadas de gemelos digitales, como el “Omniverse Blueprint”, que avanza en el diseño y simulación de estas fábricas, y la posible utilización de agentes de IA para mejorar la gestión de la infraestructura de centros de datos (DCIM), un concepto que comenzó hace casi una década.

La convergencia es inevitable

El camino hacia los centros de datos autoconducidos empieza a parecerse al proceso de desarrollo de los automóviles autónomos: más largo de lo esperado, pero claramente en marcha. La computación está evolucionando hacia una infraestructura inteligente, y los centros de datos están transitando de ser simples edificios a máquinas completamente integradas.

En última instancia, si los llamamos edificios, fábricas o computadoras, será solo una cuestión semántica. Lo que realmente importa es reconocer su transformación en sistemas inteligentes e interconectados, diseñados para ofrecer inteligencia artificial a escala.