A medida que los hiperescaladores y otros operadores de centros de datos aceleran sus esfuerzos para proporcionar las capacidades necesarias para la IA generativa y el entrenamiento de modelos a gran escala, modernizar el centro de datos para la última tecnología de GPU se ha convertido en un desafío decisivo.
El paso a aceleradores de alta gama exige mejoras radicales en energía, refrigeración y conectividad de alta velocidad. Lo que hace apenas unos años se consideraba de vanguardia no es suficiente para soportar las cargas de trabajo de IA actuales, lo que obliga a los operadores a repensar todo, desde el diseño de racks hasta las estrategias térmicas.
Director del centro de datos en Onnec.
La escala de la inversión global refleja este giro. McKinsey estima que el gasto en centros de datos alcanzará los 6,7 billones de dólares para 2030, gran parte del cual estará asociado con instalaciones diseñadas específicamente para la IA.
Sin embargo, la rápida expansión de la industria ya enfrenta obstáculos importantes: cuellos de botella en la cadena de suministro para GPU e interconexiones, restricciones de diseño que limitan la densidad y falta de ingenieros capacitados capaces de soportar construcciones complejas.
Estas presiones han impulsado el surgimiento de proveedores de “neonube” cuyos modelos de negocio giran enteramente en torno a la computación GPU de alto rendimiento.
Una ola de neonubes
Las neonubes se han convertido en una de las fuerzas más dinámicas que están remodelando la infraestructura del centro de datos. A diferencia de los operadores tradicionales, que deben equilibrar las capacidades de IA con mayores demandas de la nube, estas empresas diseñan todo en torno a la aceleración de GPU.
Dado que la demanda de IA generativa crece más rápido de lo que se pueden actualizar los centros de datos existentes, las neonubes están ganando impulso al implementarse a velocidades extraordinarias y ofrecer computación de alto rendimiento a precios competitivos.
La escala y la ambición de estos proyectos no tienen precedentes. Por ejemplo, CoreWeave pasó rápidamente de implementaciones modestas a cientos de miles de GPU por compilación, complementadas con el lanzamiento del sistema GB300 NVL72 de NVIDIA.
Las mejoras en el rendimiento son espectaculares, con una capacidad de respuesta diez veces mayor y mejoras significativas en la eficiencia energética con respecto a las generaciones anteriores. Mientras tanto, la instalación de 230 MW de Nscale en Noruega tiene como objetivo suministrar 100.000 GPU para 2026, alimentadas íntegramente con energía renovable.
Nebius subrayó el nivel de hambre del mercado con un acuerdo multimillonario de infraestructura de GPU con Microsoft, un acuerdo que cambió instantáneamente su posición en el mercado.
La motivación va más allá de una carrera tecnológica por el poder. Los países ven cada vez más la infraestructura de IA como un pilar de la competitividad a largo plazo. Países capaces de desplegar velocidad para atraer inversiones y talento. Quienes avanzan demasiado lentamente corren el riesgo de ver oportunidades en otros lugares.
Barreras de ingeniería
La construcción de una infraestructura preparada para la IA expone las limitaciones incluso de las instalaciones construidas recientemente. Los requisitos de densidad de energía están aumentando considerablemente, mientras que las limitaciones de enfriamiento y ancho de banda a menudo exigen rediseños completos.
Muchos operadores enfrentan la incómoda realidad de que las modernizaciones pueden ser más costosas o más disruptivas de lo esperado, lo que lleva a retrasos en proyectos o expansiones canceladas.
El cambio más notable es el paso de los sistemas tradicionales refrigerados por aire a varios tipos de refrigeración líquida, en particular la directa al chip.
Estos sistemas permiten que los clústeres de GPU densos funcionen dentro de límites térmicos aceptables, pero requieren la consideración de beneficios completamente nuevos, como la distribución de fluidos y el control en los protocolos de protección e integración de energía.
La conectividad presenta otro desafío importante. Las cargas de trabajo de IA dependen de vastos flujos de tráfico de este a oeste entre GPU, lo que lleva al límite las tecnologías de interconexión como InfiniBand y la fibra óptica avanzada.
El suministro de estos componentes es limitado en todo el mundo, mientras que la instalación en sí requiere habilidades especializadas y una cuidadosa coordinación. Los tejidos gruesos de GPU son tan fuertes como el cableado que los sustenta; Las implementaciones mal diseñadas o baratas se convierten rápidamente en puntos críticos de rendimiento.
Este aumento de la complejidad se refleja en términos de requisitos de mano de obra. La construcción de un centro de datos de IA requiere varias veces más mano de obra que los proyectos convencionales, y a menudo involucran equipos con experiencia especializada en fibra, energía y refrigeración.
Equilibrar estas disciplinas manteniendo la velocidad, la calidad y la seguridad se ha convertido en un desafío operativo definitorio de la era de la IA.
Por qué es importante contar con el socio adecuado
Es por eso que los operadores de centros de datos recurren cada vez más a socios confiables que puedan aportar profundidad técnica, experiencia global y escala operativa. Ningún operador, independientemente de su tamaño, puede soportar por sí solo toda la carga de un proyecto de IA.
Los socios sólidos ayudan a cerrar la brecha entre ingeniería, logística, cumplimiento e integración de la fuerza laboral, lo que permite a los operadores moverse rápidamente sin sacrificar la calidad o la resiliencia.
Estos socios contribuyen de varias maneras importantes. Su familiaridad con las arquitecturas de cableado de alta densidad, las soluciones de refrigeración avanzadas y la integración de clústeres de GPU les permite diseñar e implementar actualizaciones que se ajusten a las demandas de los sistemas de IA de próxima generación.
También ayudan a navegar el entorno regulatorio y de permisos local, reduciendo los riesgos que podrían detener o retrasar la construcción. Desde el punto de vista operativo, pueden formar equipos grandes y eficientes con rapidez.
Esto significa buscar, capacitar y coordinar ingenieros y, al mismo tiempo, garantizar la salud, la seguridad y el control de calidad en plazos acelerados.
En resumen, la capacidad de atraer socios con capacidades técnicas profundas y modelos de entrega ágiles puede marcar la diferencia entre un diseño ambicioso en papel y un centro de datos de IA funcional y listo para cargas de trabajo comerciales.
La infraestructura gana la carrera
La carrera por construir centros de datos preparados para la IA ya no se trata de implementar las últimas GPU. Es una prueba de coordinación entre tecnología, regulación, mano de obra y cadena de suministro. Los operadores que combinen un fuerte liderazgo interno con las asociaciones externas adecuadas estarán en la mejor posición para poner en línea capacidades de manera rápida y confiable.
A medida que la demanda global de computación GPU continúa superando la oferta, aquellos que sean capaces de ofrecer infraestructura a gran velocidad garantizarán una ventaja competitiva decisiva. En esta nueva era de IA a hiperescala, la colaboración y las capacidades determinarán quién lidera.
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