La carrera de la IA ya está en marcha, y aquellos con zapatillas para correr están obsesionados con dos variables: potencia y computación, pero nadie habla de la tercera, y eso es lo que decide quién llega primero.
Para finales de año, los cinco principales hiperescaladores –Meta, Apple, Microsoft, Amazon y Alphabet (Google)– habrán invertido colectivamente casi 600 mil millones de dólares en infraestructura habilitada para IA, como centros de datos, y algunas estimaciones pondrán en línea dos instalaciones de centros de datos por semana para mantener el ritmo de la demanda.
Sólo en Estados Unidos hay actualmente más de 3.000 centros de datos en funcionamiento y otros 1.500 ya están en desarrollo.
Fundador y director ejecutivo de Taara.
Y casi ninguno de ellos puede cumplir su promesa, porque estamos construyendo ciudades sin carreteras. Las conversaciones sobre la infraestructura de IA todavía tienden a comenzar y terminar dentro de los centros de datos, pero el verdadero trabajo de la IA ocurre dentro de ellos.
Los grupos de formación necesitan intercambiar grandes cantidades de datos. La inferencia se está acercando a los usuarios, distribuyendo las cargas de trabajo entre entornos de borde, plataformas de nube y centros regionales. Nada de esto funciona sin una conexión rápida, confiable y de alta capacidad, y ahí es donde comienza a surgir el verdadero cuello de botella.
Las redes creadas para mover datos no están a la altura de los cálculos creados para generarlos.
El pisapapeles más caro del mundo
Los chips de IA representan algunos de los activos más valiosos de la infraestructura moderna, con miles de millones invertidos en GPU y aceleradores diseñados para impulsar el entrenamiento y la inferencia a escala. Pero a diferencia de las inversiones de capital tradicionales, su valor no se mantiene.
En algunos casos, estos chips pueden perder hasta el 90% de su valor en 48 meses, ya que el ritmo de la innovación los vuelve obsoletos casi tan rápido como se implementan. Esto ejerce mucha presión sobre las empresas para extraer valor lo más rápido posible.
Y ahí es donde realmente se manifiesta la dependencia. No genera resultados de cálculo por sí solo. Necesita ser alimentado de forma continua y rápida por canales de datos que conecten sistemas, entornos y usuarios.
A medida que las cargas de trabajo de IA se distribuyan más y proliferen los centros de datos, esa dependencia solo se intensificará. Debido a que la inferencia es tan sensible a la latencia, no puede ejecutarse en grandes ubicaciones centralizadas; a menudo debe ocurrir en entornos de borde, centros regionales y plataformas en la nube dentro del mismo flujo de trabajo.
Al mismo tiempo, el tráfico de máquina a máquina está aumentando a medida que los modelos y dispositivos se comunican, actualizan y responden en tiempo real. Todo esto ejerce una presión sin precedentes sobre las conexiones entre sistemas, y cuando esas conexiones fallan, el rendimiento se ve afectado, aumenta la latencia y se producen costosas inactividades informáticas.
Las fichas no fallan. por red
No podemos abrirnos camino a través de la brecha de infraestructura
Durante décadas, la fibra ha sido la columna vertebral de la conectividad global y seguirá siendo importante durante muchos años más. Es confiable, de alta potencia y probado. Pero su escalabilidad es lenta, su implementación es costosa y depende de cronogramas de construcción que no coinciden con el ritmo de la innovación en IA.
Incluso con una mayor financiación y permisos simplificados, la brecha es demasiado amplia. Según la Fiber Broadband Association, Estados Unidos habrá desplegado más de 159 millones de millas de fibra para 2025, pero aún se necesitan 213 millones de millas adicionales para cumplir con los requisitos de rendimiento, escalabilidad y seguridad de las cargas de trabajo impulsadas por IA.
Las necesidades de IA evolucionan a lo largo de meses; La expansión de la fibra se produce durante el año. El futuro de la conectividad no puede quedar enterrado bajo tierra.
Electrón a fotón: un nuevo modelo de acoplamiento
Cada cambio tecnológico importante se ha definido por la forma en que se mueve la información. Los electrones se mueven a través del alambre de cobre. La luz se mueve a través de fibra de vidrio. Ahora, a medida que la IA lleva la infraestructura al límite, está surgiendo un nuevo enfoque que elimina el medio por completo.
La comunicación óptica inalámbrica utiliza haces de luz estrechos e invisibles para transportar datos entre puntos fijos, estableciendo enlaces directos de alta capacidad que se comportan como fibra sin las limitaciones que conlleva.
En lugar de transmitir señales tan ampliamente como los satélites, estos sistemas crean conexiones precisas punto a punto que pueden transportar datos a lo largo de varios kilómetros con la coherencia y el rendimiento que exigen las cargas de trabajo de IA.
Donde la infraestructura tradicional está definida por la geografía, los permisos y los ciclos de construcción de varios años, los enlaces basados en luz se pueden implementar en horas y reconfigurarse a medida que evolucionan los requisitos.
Esto abre un modelo fundamentalmente diferente de expansión de red, donde se puede agregar capacidad exactamente donde se necesita, ya sea conectando centros de datos en una ciudad, uniendo infraestructura a través de terrenos difíciles o aumentando la densidad y la elasticidad de la densidad de demanda.
Para los hiperescaladores que compiten por extraer valor de los activos informáticos que se deprecian, los operadores bajo presión para expandirse sin tiempo para implementar nuevo cable y las empresas que no pueden esperar años para que llegue la capacidad, ese nivel de flexibilidad no puede llegar lo suficientemente pronto.
La conectividad definirá la próxima fase de crecimiento de la era de la IA
La escala de la inversión en IA no muestra signos de desaceleración. En todo caso, se está acelerando, con gobiernos, hiperescaladores y empresas compitiendo para asegurar la infraestructura que necesitan para competir.
Pero la próxima fase de esta construcción no estará definida por cuántos centros de datos estarán en línea, qué tan inteligente será el próximo modelo de IA o qué tan poderosa será la próxima generación de chips. Se definirá por la eficacia con la que estos recursos puedan vincularse, coordinarse y ponerse en funcionamiento.
Porque sin la capacidad de transferir datos de forma rápida, fiable y a escala, incluso los sistemas de IA más avanzados tendrán dificultades para cumplir sus promesas.
La conectividad ya no es una capa de soporte situada debajo de la computación y el almacenamiento. Es la base sobre la que descansa todo lo demás.
Con los límites de la infraestructura tradicional cada vez más claros, se está empezando a adoptar un enfoque diferente en el que los datos no viajan sólo a través de cables bajo nuestros pies o a través de satélites en órbita propensos a latencia, sino utilizando lo que ya tenemos: la luz. Sólo tenemos que seguirlo.
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