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Construcción de centros de datos de IA sostenibles y escalables: consideraciones clave de diseño

Howard17 Jun. 2025Lectura de 1 minutos

El rápido avance de la inteligencia artificial (IA) ha dado paso a una era en la que los centros de datos no son solo centros de almacenamiento, sino la columna vertebral de la innovación impulsada por la IA. A medida que los modelos de IA se vuelven cada vez más complejos e intensivos en datos, la demanda de infraestructuras de centros de datos de IA robustas, escalables y sostenibles nunca ha sido más crítica. Sin embargo, este auge plantea retos relacionados con el consumo energético, el impacto medioambiental y la escalabilidad de las infraestructuras. Este artículo examina los principales retos y esboza consideraciones estratégicas de diseño cruciales para construir centros de datos de IA que sean sostenibles y escalables.
¿Por qué invertir en centros de datos de IA sostenibles y escalables?
No es sorprendente que la inteligencia artificial sea un tema central en la conferencia Data Center World 2024. Sin embargo, la agenda del Congreso Mundial de Centros de Datos 2025 muestra un cambio notable de enfoque: de la IA en sí hacia la infraestructura necesaria para respaldar y escalar esta tecnología. La conferencia pondrá énfasis en áreas críticas como la disponibilidad y confiabilidad de la energía, el diseño de centros de datos, las soluciones de refrigeración y la sostenibilidad, todos elementos esenciales para habilitar la IA moderna y la computación de alto rendimiento.
Al mismo tiempo, una infraestructura de IA escalable es clave para responder a la creciente demanda de esta tecnología. Las arquitecturas modulares de centros de datos y la computación en el borde son tendencias clave que permiten una expansión flexible y un procesamiento local más rápido. Estas estrategias permiten gestionar una amplia variedad de cargas de trabajo de IA mientras se reduce la latencia. Los centros de datos de IA han evolucionado hasta convertirse en activos estratégicos que impulsan la innovación y aportan valor a largo plazo mediante una infraestructura sostenible y preparada para el futuro.
3 desafíos clave en la construcción de centros de datos de IA
Demanda energética exponencial y presión ambiental
Los centros de datos de IA implican una enorme carga energética. Entrenar modelos a gran escala como GPT-4 puede consumir tanta electricidad como cientos de hogares estadounidenses en el mismo período. La Agencia Internacional de la Energía (IEA) proyecta que el consumo energético global de los centros de datos podría duplicarse para 2026, superando los 1,000 TWh anuales. Más allá de la electricidad, las preocupaciones ambientales también abarcan el uso de agua: las instalaciones de hiperescala pueden consumir hasta 5 millones de galones diarios para refrigeración. Incluso gigantes tecnológicos como Microsoft y Google, a pesar de usar energía renovable y refrigeración líquida, destacan la magnitud del reto de construir infraestructura de IA sostenible.
Escalabilidad y limitaciones de infraestructura
A medida que proliferan las aplicaciones de IA, los centros de datos deben escalar para satisfacer las crecientes necesidades computacionales. Sin embargo, escalar no es tan simple como agregar más servidores o GPUs. La verdadera escalabilidad requiere un rediseño integral de toda la pila de infraestructura—cómputo, red y almacenamiento—cada uno con sus propias limitaciones. Uno de los desafíos más críticos está en la red. Las cargas de trabajo de IA, especialmente el entrenamiento distribuido de modelos con clústeres de GPU, generan un tráfico este-oeste masivo. Sin interconexiones de alto rendimiento y baja latencia, el movimiento de datos se convierte en un cuello de botella que reduce la eficiencia y el rendimiento del entrenamiento.
Complejidad en la asignación de recursos y eficiencia operativa
Incluso con hardware de última generación, muchos centros de datos tienen dificultades para utilizar los recursos de manera eficiente. Los sistemas de energía y refrigeración rara vez están optimizados para ajustarse a las demandas dinámicas del entrenamiento e inferencia de IA. Según un informe de Cisco, hasta un 40% del consumo energético de un centro de datos puede atribuirse a ineficiencias en los sistemas de refrigeración y suministro de energía. Además, sin una orquestación inteligente y telemetría en tiempo real, los operadores corren el riesgo de infrautilizar costosos clústeres de GPU o de sobredimensionar infraestructuras que permanecen inactivas.
5 estrategias de diseño para construir centros de datos de IA
Adopción de tecnologías avanzadas de refrigeración
Los métodos tradicionales de refrigeración por aire se están volviendo insuficientes para las cargas de trabajo modernas de IA. Los centros de datos están adoptando tecnologías avanzadas de refrigeración líquida, como la refrigeración directa al chip y la inmersión, que ofrecen una eficiencia de disipación de calor mucho mayor. Estas soluciones no solo mejoran el rendimiento térmico, sino que también reducen el PUE (eficacia del uso de energía), lo que las hace ideales para clústeres de IA de alta densidad.
Integración de fuentes de energía renovable
La transición hacia energías renovables es fundamental para lograr la sostenibilidad. La energía eólica y solar se encuentran entre las fuentes renovables más escalables y rentables. Proveedores de nube líderes como Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure y Google Cloud han invertido fuertemente en parques solares y eólicos a gran escala para alimentar sus centros de datos de hiperescala.
Optimización de recursos basada en IA
La optimización de recursos impulsada por IA permite a los centros de datos operar con mayor eficiencia al predecir patrones térmicos, ajustar dinámicamente los sistemas de refrigeración y gestionar las cargas de trabajo de forma inteligente. Estas tecnologías también equilibran las cargas entre servidores para evitar la infrautilización de recursos y trasladan tareas de alto consumo energético a periodos con mayor disponibilidad de energía renovable.
Diseño modular y flexible de la arquitectura
Construir un centro de datos de IA escalable y resiliente comienza con una arquitectura de red modular y flexible. La arquitectura Spine-Leaf, ampliamente adoptada, proporciona una estructura de alto rendimiento y sin bloqueos que garantiza comunicaciones de baja latencia y gran ancho de banda, fundamentales para las cargas de IA. Utilizar una topología en capas TOR–Leaf–Spine mejora la flexibilidad del despliegue y la redundancia, permitiendo una distribución eficiente del tráfico y una mejor capacidad de aislamiento de fallos. Además, adoptar estándares abiertos y arquitecturas escalables asegura compatibilidad y preparación para el futuro.
Optimización de la infraestructura de red
Una infraestructura de red robusta es esencial para gestionar el alto volumen de datos que implican las cargas de trabajo de IA. Tecnologías como RoCEv2 desempeñan un papel clave al permitir una transmisión de datos de baja latencia y sin pérdidas, lo cual es fundamental para sincronizar el entrenamiento distribuido de IA entre clústeres de GPU. Combinado con interconexiones de alta velocidad como 400G, 800G o incluso 1.6T, RoCEv2 reduce significativamente la congestión de red y garantiza una comunicación eficiente entre GPUs, acelerando la convergencia de modelos de IA y mejorando el rendimiento general.
Portafolio de switches para IA de FS: redes de alto rendimiento para centros de datos de IA
FS ofrece un sólido portafolio de switches de IA de 400G y 800G, impulsados por los chipsets Broadcom de última generación —Tomahawk 3/4/5—. Diseñados para redes de IA basadas en RoCEv2, estos switches ofrecen latencia ultrabaja (tan baja como <1 μs), alto rendimiento (hasta 51.2 Tbps) y son compatibles con funciones clave como PFC, ECN, GLB/DLB, MLAG, EVPN-VXLAN, entre otras. Todos los switches de FS operan con PicOS®, garantizando operaciones de red estables y seguras. Además, la plataforma de gestión AmpCon-DC ofrece capacidades desde el Día 0 hasta el Día 2+ para administrar los switches de centros de datos con PicOS®, facilitando la provisión, monitoreo, solución de problemas y mantenimiento, para una mayor utilización de recursos y menores costos operativos.
La serie de switches de 800G está pensada para despliegues a gran escala y representa una plataforma de configuración fija de nueva generación, ideal para desempeñar funciones de spine, leaf y borde. Estos switches ofrecen interfaces 800/400/200/100GbE de alta densidad, flexibles y rentables para conectividad intra-fabric IP, así como conectividad 400/200GbE de alta densidad para tarjetas NIC en casos de uso de IA/aprendizaje automático.
Por su parte, la serie de switches de 400G está diseñada como switches de alto radix para equipos de red de gran ancho de banda. Admiten acceso flexible a puertos de 400/200/100GbE, lo que los hace ideales para cargas de trabajo de entrenamiento/inferencia de IA de tamaño medio con opciones de despliegue versátiles. Son la mejor opción para la implementación de centros de datos de IA, así como para roles de backbone y super backbone en estructuras IP.
A continuación, se presenta el portafolio de switches PicOS® para HPC/IA que ofrece FS:
model
Switch Chip
Ports
Switching Capacity
feature
N9600-64OD
BCM78900 Tomahawk 5
64 x OSFP 800G
51.2 Tbps
ROCEv2, PFC, ECN, GLB, MLAG, EVPN-VXLAN, Telemetry capability
N8650-32OD
BCM78902 Tomahawk 5
32 x OSFP 800G
25.6 Tbps
N9550-64D
BCM56990 Tomahawk 4
64 x QSFP-DD 400G
25.6 Tbps
RoCEv2, PFC, ECN, DLB, MLAG
N8610-64D
BCM56990 Tomahawk 4
64 x QSFP-DD 400G
25.6 Tbps
N8610-32D
BCM56993 Tomahawk 4
32 x QSFP-DD 400G
12.8 Tbps
N9550-32D
BCM56980 Tomahawk 3
32 x QSFP-DD 400G
12.8 Tbps
Conclusión
A medida que la inteligencia artificial sigue transformando las industrias, el futuro de los centros de datos dependerá de encontrar un equilibrio cuidadoso entre el avance tecnológico y la sostenibilidad. Construir una infraestructura de IA que ofrezca un alto rendimiento y, al mismo tiempo, sea responsable con el medio ambiente será clave para el éxito a largo plazo.
FS Inc. es un proveedor confiable de productos y soluciones TIC para clientes empresariales en todo el mundo. La empresa se especializa en HPC, centros de datos, entornos empresariales y telecomunicaciones, ofreciendo desarrollo de productos y diseño de soluciones adaptados a las necesidades profesionales de los clientes. Gracias a sus equipos dedicados de I+D y pruebas, expertos técnicos integrales, un sistema sólido de cadena de suministro, centros de almacenamiento globalizados y una plataforma de compra conveniente, FS ofrece una amplia gama de productos, soluciones y servicios TIC altamente eficientes y centrados en el cliente, para clientes de sectores verticales e industriales en todo el mundo, incluyendo ISP, telecomunicaciones, retail, educación, entre otros.
Al integrar las tecnologías escalables y eficientes de FS, las organizaciones pueden acelerar la innovación en IA mientras promueven un futuro digital más verde y sostenible. Contáctanos hoy mismo para descubrir nuestras soluciones de alto rendimiento.