La inteligencia artificial llega a los centros de datos y al Edge Computing

En el dinámico panorama empresarial actual, los centros de datos se han convertido en la piedra angular de un mundo interconectado. Sin embargo, el auge imparable de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) está moldeando profundamente su diseño y funcionamiento, presentando tanto oportunidades como desafíos sin precedentes para el futuro de la industria. 

“El sector de los centros de datos tendrá que planificar y gestionar cuidadosamente los problemas medioambientales y normativos mientras sigue invirtiendo en fuentes de combustible renovables y energéticamente eficientes para mitigar las restricciones energéticas y apoyar el crecimiento del mercado” asegura Marta Sánchéz, vicepresidenta de Secure Power para Sur América en Schneider Electric.

Analicemos el impacto de la IA en los centros de datos, los retos que surgen y las soluciones innovadoras que están surgiendo para navegar por esta nueva era de transformación tecnológica.

El impacto transformador de la IA en los centros de datos y el edge computing

La integración de la IA en los centros de datos está generando un impacto significativo en diversos aspectos:

1. Aumento del Consumo Energético:

Las cargas de trabajo intensivas en IA se caracterizan por un alto consumo de energía, lo que se estima representará entre el 15% y el 20% del consumo total de energía en los centros de datos para el año 2028. Esta demanda energética exige soluciones innovadoras para optimizar la eficiencia y la sostenibilidad.

2. Crecimiento Exponencial de la Demanda:

El uso cada vez mayor de tecnologías basadas en IA y ML está impulsando una demanda récord de centros de datos a nivel global. Las empresas buscan ampliar su capacidad informática para albergar las aplicaciones y servicios de IA que están revolucionando industrias enteras.

3. Huella Energética Significativa:

Los centros de datos modernos albergan servidores y equipos de alta densidad que demandan una gran cantidad de energía para el procesamiento. Esta alta demanda energética, junto al aumento del consumo por la IA, presenta un desafío crucial para la sostenibilidad del sector.

4. Tráfico de Datos en Auge:

La creciente demanda de servicios digitales, computación en la nube y almacenamiento de datos, impulsada por la IA, contribuye al rápido crecimiento del tráfico de información. Los centros de datos deben estar preparados para manejar este aumento exponencial de datos de manera eficiente y segura.

5. Cargas de Trabajo Complejas:

Los modelos de IA de aprendizaje profundo, que son la base de muchas aplicaciones de IA de vanguardia, requieren importantes recursos informáticos para entrenarse. Estos modelos complejos ponen a prueba la capacidad de procesamiento de los centros de datos actuales.

Desafíos para los centros de datos en la era de la IA

Si bien la IA presenta oportunidades inmensas, también plantea desafíos importantes para los centros de datos:

1. Limitaciones de la Infraestructura Energética:

Las infraestructuras de red anticuadas limitan la capacidad de los centros de datos para expandirse y satisfacer la creciente demanda de energía. La actualización de estas infraestructuras es esencial para soportar las cargas de trabajo intensivas de IA.

2. Preocupaciones Medioambientales:

La huella energética de los centros de datos, amplificada por el consumo de la IA, genera preocupación por el impacto ambiental. La industria debe adoptar soluciones sostenibles para reducir su impacto en el planeta y contribuir a un futuro más verde.

3. Necesidad de Escalabilidad:

Los centros de datos necesitan adaptarse rápidamente para satisfacer las necesidades en constante evolución de la IA. La escalabilidad de la infraestructura y los recursos es esencial para seguir el ritmo de la innovación y la demanda del mercado.

Soluciones innovadoras para centros de datos del futuro

Para superar estos desafíos y prosperar en la era de la IA, los centros de datos deben adoptar soluciones innovadoras:

1. Diseño de Infraestructura Escalable:

Schneider Electric, líder global en soluciones de energía y automatización, ofrece orientación sobre las mejores prácticas para adoptar un diseño de infraestructura escalable y flexible que pueda soportar las cargas de trabajo intensivas de IA. Esta infraestructura debe ser adaptable a las necesidades cambiantes del negocio y preparada para el futuro.

2. Adopción de Fuentes de Energía Renovables:

Los centros de datos deben invertir en fuentes de energía renovables y energéticamente eficientes, como la energía solar y eólica, para mitigar las restricciones energéticas, reducir su huella de carbono y contribuir a la sostenibilidad ambiental.

3. Automatización Impulsada por IA:

La automatización impulsada por IA puede optimizar las operaciones de los centros de datos, reducir las cargas de trabajo manuales, mejorar la eficiencia energética, acelerar la detección y resolución de problemas, y liberar recursos valiosos para tareas más estratégicas.

La IA está revolucionando los centros de datos, impulsando una nueva era de innovación y transformación. Adaptarse a las demandas de la IA requiere que el sector adopte soluciones innovadoras que optimicen la eficiencia energética, la escalabilidad y la sostenibilidad. Schneider Electric está comprometida a ayudar a los centros de datos a navegar