¿Qué es un “centro de datos inteligente con inteligencia artificial”?
La inteligencia artificial es el tema más popular en la industria tecnológica en 2023. Tras años de desarrollo, las herramientas de OpenAI se han vuelto famosas, lo que ha generado numerosas preguntas sobre las repercusiones a largo plazo de esta tecnología, así como sobre los cambios inmediatos que podría generar. En el sector de los centros de datos, la atención se centra en la infraestructura necesaria para respaldar la inteligencia artificial. Existe un consenso general de que la inteligencia artificial aumentará la demanda de espacio en los centros de datos, especialmente por parte de grandes clientes o aquellos con capacidades masivas. Además, los medios de comunicación de la industria señalan el surgimiento de una nueva categoría de instalaciones: los “centros de datos inteligentes con inteligencia artificial”, que se espera remodelen todo el mercado.
A mayor escala, parece que la inteligencia artificial se ha convertido en víctima del patrón habitual que aparece cuando surge un nuevo avance tecnológico: el alarmismo mediático. Aunque la inteligencia artificial está preparada para provocar cambios significativos en el panorama tecnológico global, creemos que hay demasiado alarmismo sobre los efectos de la inteligencia artificial específicamente en la industria de los centros de datos. Para comprender los efectos a largo plazo, primero debemos dar un paso atrás y definir qué es un centro de datos inteligente con inteligencia artificial, o en términos más simples, cómo serán los centros de datos del futuro.
La ola de alarmismo y su impacto en la comprensión de los centros de datos futuros
El rasgo interesante de la gran ola de alarmismo, al igual que con la inteligencia artificial, es que nos empuja a explorar lo que es posible, lo que es razonable y lo que es pura ficción. En lo que respecta al impacto de la inteligencia artificial en los centros de datos, la verdadera pregunta que surge es: “¿Cómo serán los centros de datos en el futuro?”. Hasta ahora, parece que la inteligencia artificial finalmente ha logrado la alta densidad de la que la industria de los centros de datos ha hablado durante más de una década.
Las previsiones indican que podría surgir una nueva categoría de instalaciones (centros de datos dedicados a la inteligencia artificial), pero a corto plazo, la mayoría de los proveedores de servicios de centros de datos parecen capaces de adaptarse a los requisitos de alta densidad utilizando sus diseños actuales. A largo plazo, es probable que los despliegues de unidades de procesamiento gráfico (GPU) sigan elevando las densidades a niveles aún mayores, y algunos proveedores ya están pensando en rediseñar las instalaciones para cumplir con estos requisitos. Sin embargo, es probable que los centros de datos inteligentes con inteligencia artificial tengan efectos que vayan más allá de la densidad, incluyendo la refrigeración de las instalaciones, las redes y la gestión de los centros de datos.
Alta densidad en los centros de datos inteligentes
El sector de los centros de datos ha experimentado una demanda creciente de espacio en los últimos años, impulsada principalmente por los proveedores de servicios en la nube. Desde 2020, la necesidad de servicios en la nube ha aumentado notablemente, lo que ha llevado a los proveedores a ampliar su infraestructura para atender a los usuarios finales. Entre finales de 2021 y principios de 2022, surgió una nueva ola de demanda, pero con una diferencia notable: las empresas ahora exigen instalaciones que ofrezcan mayores cantidades de energía por pie cuadrado.
Los proveedores de servicios coinciden en que la carga de trabajo que requiere la inteligencia artificial necesita una infraestructura de alta densidad a nivel de centro de datos. Esto indica que la nueva demanda puede atribuirse al creciente interés por la inteligencia artificial. Sin embargo, a corto plazo, la mayoría de los proveedores de centros de datos no se han visto obligados a rediseñar por completo sus instalaciones. Por ejemplo, algunos proveedores afirman que ya son capaces de alojar despliegues de hasta 50 kW por rack.
A pesar de esto, la mayoría de los proveedores coinciden en que el rediseño probablemente será necesario durante los próximos cinco años, ya que se espera que las densidades de los racks sigan aumentando con la aparición de sistemas que consumen más energía.
Desafíos de refrigeración: un tema urgente
Uno de los principales problemas relacionados con los centros de datos de alta densidad es el exceso de calor generado por las nuevas generaciones de servidores de alto rendimiento. Con el aumento de la densidad de los racks, resulta indispensable adoptar nuevos métodos de refrigeración. En la actualidad, los sistemas de refrigeración por aire siguen siendo los más comunes, pero la refrigeración líquida ha comenzado a captar la atención.
Según una encuesta reciente realizada por 451 Research titulada Voice of the Enterprise: Datacenters, Datacenter Infrastructure 2023, el 43 % de los responsables de la toma de decisiones en tecnología de la información declaró que utiliza un sistema de refrigeración por aire y planea seguir utilizándolo durante los próximos cinco años. Mientras tanto, el 51 % indicó que utiliza sistemas de refrigeración por aire, pero planea migrar a la refrigeración líquida en el mismo periodo. De estos, el 31 % planea hacerlo en un plazo de 12 meses, el 17 % entre dos y cuatro años, y el 4 % en un plazo de cinco años.
En cuanto a aquellos que ya han comenzado a utilizar la refrigeración líquida, las opciones más populares incluyen la refrigeración por inmersión (34 %), la refrigeración directa al chip (19 %) y una combinación de ambas (47%).
Aunque la refrigeración por inmersión requiere cambios radicales en el diseño de las instalaciones actuales, los proveedores parecen inclinarse por otras opciones que se pueden implementar con mayor rapidez.
Redes: la base para el funcionamiento de la inteligencia artificial
La inteligencia artificial depende de un alto tráfico entre componentes. El trabajo exige un procesamiento paralelo, donde las unidades de procesamiento gráfico (GPU), las unidades centrales de procesamiento (CPU) y la memoria operan de forma independiente, y el trabajo debe esperar al elemento más lento. Por esta razón, las redes se consideran un importante cuello de botella para el rendimiento de la inteligencia artificial.
Según la encuesta Voice of the Enterprise: Artificial Intelligence and Machine Learning, Infrastructure 2023, el 45 % de los encuestados indicó que necesita redes de alto rendimiento para optimizar el rendimiento de las cargas de trabajo de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Esto supera a cualquier otro recurso de infraestructura, incluidos los aceleradores en la nube (37 %) y los servidores más rápidos (36 %).
Gestión de centros de datos mediante inteligencia artificial
Con el aumento de la demanda de racks de mayor densidad y la evolución de los métodos de refrigeración, gestionar eficazmente el espacio del centro de datos se vuelve cada vez más importante. La inteligencia artificial puede utilizarse como parte de la solución al “problema” que ella misma provoca, ya que de hecho ya se emplea para identificar problemas de infraestructura dentro de los centros de datos.
Empresas como Google y Huawei utilizan sistemas de gestión de infraestructura de centros de datos (DCIM) para controlar la refrigeración e identificar los puntos calientes y fríos dentro de las instalaciones. Esto ayuda a mantener una temperatura uniforme y garantiza la eficiencia de las unidades de refrigeración.
Beneficios y desafíos futuros
Beneficios futuros de la inteligencia artificial en los centros de datos
- Mejora de la eficiencia energética:
El consumo de energía representa uno de los mayores desafíos a los que se enfrentan los centros de datos. Mediante el uso de la inteligencia artificial, el consumo energético se puede monitorizar y analizar con mayor precisión. Los sistemas inteligentes pueden ajustar automáticamente el consumo de energía en función de la carga actual, lo que reduce el desperdicio y logra una mayor eficiencia en las operaciones diarias. - Consecución de los objetivos de sostenibilidad ambiental:
En consonancia con la tendencia global hacia la sostenibilidad, la inteligencia artificial puede contribuir a reducir las emisiones de carbono de los centros de datos. Los sistemas inteligentes son capaces de identificar las áreas donde se puede mejorar la eficiencia y reducir la dependencia de las fuentes de energía tradicionales, al tiempo que respaldan el uso de fuentes de energía renovables como la solar y la eólica. - Automatización de procesos:
La inteligencia artificial puede ejecutar numerosas tareas rutinarias de forma independiente, como la supervisión de equipos, la predicción de fallos y el ajuste del entorno de trabajo dentro de los centros de datos. Esto reduce la necesidad de intervención humana y garantiza la continuidad de las operaciones sin interrupciones. - Reducción de los costes operativos:
Gracias a las capacidades de la inteligencia artificial para optimizar el uso de recursos y reducir la necesidad de mantenimiento de emergencia, los proveedores de servicios pueden reducir significativamente los costes operativos. Por ejemplo, un sistema de gestión inteligente puede detectar problemas de forma temprana y evitar que se conviertan en fallos importantes, lo que ahorra tiempo y dinero. - Optimización de la eficiencia operativa:
La inteligencia artificial ayuda a gestionar eficazmente los flujos de datos y a mejorar el rendimiento de las redes, lo que se traduce en una mejor latencia y una mayor productividad. Asimismo, permite predecir los patrones de comportamiento de los dispositivos y de la infraestructura, lo que facilita una mejor gestión de los recursos.
Desafíos futuros de la inteligencia artificial en los centros de datos
- Escasez de mano de obra cualificada:
Si bien la inteligencia artificial ofrece soluciones innovadoras, el funcionamiento de estos sistemas requiere habilidades técnicas avanzadas. El sector se enfrenta a una escasez de personal cualificado para desarrollar y gestionar tecnologías inteligentes, lo que hace indispensable invertir en formación y desarrollo de habilidades. - Elevado coste inicial:
La adopción de sistemas de inteligencia artificial requiere inversiones iniciales considerables para desarrollar la infraestructura y adquirir equipos avanzados. Esto puede representar un obstáculo para las pequeñas y medianas empresas, a las que les puede resultar difícil asumir dichos costes. - Desafíos relacionados con la ciberseguridad:
Con una mayor dependencia de la inteligencia artificial, aumenta la necesidad de proteger estos sistemas frente a ciberataques. Los sistemas inteligentes, a pesar de su eficacia, pueden convertirse en el objetivo de piratas informáticos que buscan acceder a datos sensibles. - Compatibilidad con los sistemas tradicionales:
Muchos centros de datos todavía utilizan sistemas heredados, por lo que la integración entre tecnologías antiguas y nuevas supone un desafío considerable. Se requiere el diseño de estrategias para garantizar la compatibilidad y aprovechar al máximo las inversiones anteriores. - Riesgos asociados a la dependencia excesiva de la automatización:
a pesar de las ventajas de la automatización, confiar plenamente en los sistemas inteligentes puede dejar vacíos en caso de fallos imprevistos. Deben existir planes de contingencia para gestionar emergencias y garantizar la continuidad del negocio. - Desafíos éticos y regulatorios:
con el desarrollo de la inteligencia artificial, surgen interrogantes sobre la privacidad, la gestión de datos y el uso responsable de la tecnología. Esto exige el establecimiento de normativas y políticas claras para prevenir el uso indebido de dichas tecnologías.
El futuro: combinar beneficios y abordar los desafíos
Para hacer frente a estos desafíos y garantizar el máximo aprovechamiento de los beneficios, los proveedores de servicios de centros de datos deben:
- Invertir en la formación de la mano de obra: desarrollar las habilidades de los equipos técnicos y prepararlos para gestionar tecnologías inteligentes.
- Adoptar estrategias flexibles: que permitan la adaptación a los rápidos cambios tecnológicos.
- Fomentar la colaboración con organismos gubernamentales: para establecer un marco normativo que fomente la innovación al tiempo que proteja los datos y garantice la privacidad.
- Centrarse en la innovación sostenible: logrando un equilibrio entre el desarrollo técnico y la preservación del medio ambiente.
A pesar de los desafíos, la adopción de la inteligencia artificial en los centros de datos ofrece enormes oportunidades para mejorar las operaciones, reducir los costes y respaldar la sostenibilidad. La clave radica en adoptar un enfoque estratégico y equilibrado que potencie la capacidad de los centros de datos para hacer frente a las exigencias del futuro.
