Por Martin Olsen, VP de Estrategia y Planificación Global de Productos de Vertiv
Nos hemos acostumbrado a llamar «computadoras» a cosas que, hasta hace poco, eran solo objetos cotidianos. Los automóviles son el ejemplo más conocido. Con más código que un avión de combate y más silicio que acero en algunos casos, se han convertido en computadoras sobre ruedas, algunos incluso autoconducidos. Lo mismo se aplica a refrigeradores inteligentes, relojes, termostatos y sí, incluso lavadoras.
Sin embargo, paradójicamente, no extendemos la misma dignidad digital a los entornos que albergan la computación. Aunque los centros de datos están construidos específicamente para gestionar la infraestructura de TI, todavía a menudo se reducen a bienes raíces, vistos como «edificios» por los equipos de instalaciones y como «computación» por los equipos de TI, con poco término medio. Esto ya no es sostenible.
El centro de datos como la siguiente unidad de computación
Aquí es donde la IA, y particularmente la computación acelerada, se convierte en el punto de inflexión. La creciente densidad de las cargas de trabajo de IA, impulsada por modelos con billones de parámetros y clusters de GPU que consumen más de 100kW por rack, está forzando a repensar las abstracciones tradicionales.
Jensen Huang, CEO de NVIDIA, ha argumentado que el centro de datos en sí mismo es ahora la unidad de computación. Es una evolución convincente: Chip → Servidor → Rack → Fila → Sala → Centro de Datos. Cada capa es una máquina más integrada y optimizada, no un ensamblaje suelto de partes.
451 Research y otros han ido más allá, sugiriendo que pensemos en el centro de datos como una máquina, no un edificio, la siguiente unidad de computación. Y las máquinas tienen planos, especificaciones de tolerancia y métricas de rendimiento. Son diseñadas. Medidas. Ajustadas. Repetibles.
La dramática expansión en el entrenamiento de IA por grandes proveedores de nube y LLM (grandes modelos de lenguaje) ha comenzado a mover la aguja y ha llevado a un aumento en las densidades de potencia de los racks que finalmente ha hecho que los argumentos basados en la física para la refrigeración líquida – donde la TI y la térmica están estrechamente integradas – sean más persuasivos. La innovación también está ocurriendo en la entrega y distribución de energía para acoplarse más estrechamente con la TI.
Vertiv ha estado específicamente liderando esta convergencia de TI/OT en varios frentes, incluso a través de sus estrechas asociaciones tecnológicas con fabricantes de chips líderes, incluido NVIDIA. Recientemente presenté la visión de Vertiv sobre el concepto del centro de datos como la siguiente unidad de computación en el evento GTC de NVIDIA en San José, California, en una sesión conjunta con la firma de analistas IDC. Los atributos centrales de esa idea incluyen:
- El centro de datos en general se asemeja a una placa de circuito impreso. Eso es energía, refrigeración y servicios de TI todos fusionados juntos, entregando más del 20 % más de eficiencia energética, 30 % más de eficiencia espacial, implementado en la mitad del tiempo con un ahorro del 25 % en el costo total de propiedad.
- Otro elemento clave es que este enfoque maneja cargas de trabajo dinámicas. Es como un equipo de boxes donde el auto entra para una parada y todo está sincronizado para recargar y cambiar neumáticos. Demasiado es un desperdicio, muy poco y la carrera está perdida. Es lo mismo para las GPU prediciendo energía y refrigeración por adelantado.
Vertiv lanzó recientemente una arquitectura de referencia completa de 7MW de la plataforma NVIDIA GB200 NVL72, desarrollada conjuntamente con NVIDIA. La arquitectura de referencia acelera la implementación de la plataforma NVIDIA GB200 NVL72 refrigerada por líquido a escala de rack y admite hasta 132kW por rack. Vertiv continúa su estrecha colaboración con NVIDIA en infraestructura de IA de próxima generación, incluidas las próximas plataformas GPU presentadas en el evento insignia GTC 2025 de NVIDIA.
Además del argumento de que los centros de datos deberían considerarse como unidades de computación, existe un impulso relacionado para clasificar los centros de datos optimizados para IA como “Fábricas de IA” e incluso los sitios de hiperescala más grandes como “Gigafábricas de IA”. Curiosamente, también continúa la narrativa del centro de datos como un edificio, aunque dedicado a la fabricación de IA a escala
NVIDIA también está trabajando con Vertiv y otros para cumplir con este futuro de Fábrica de IA a través de tecnología avanzada de gemelos digitales – Omniverse Blueprint Avanza el Diseño y Simulación de Fábricas de IA– así como el uso potencial de agentes de IA para ir más allá incluso de la promesa de Gestión de Infraestructura de Centro de Datos (DCIM) de hace casi una década.
La convergencia es inevitable
El camino hacia los centros de datos autoconducidos comienza a parecerse al camino hacia los automóviles autoconducidos: más largo de lo esperado, pero definitivamente en marcha. La computación se está convirtiendo en infraestructura. La infraestructura se está volviendo inteligente. Y el centro de datos está evolucionando de edificio a máquina.
Si los llamamos edificios, fábricas o computadoras eventualmente se convertirá en semántica. Lo que importa es reconocer en lo que se han convertido: sistemas inteligentes e interconectados diseñados para entregar IA a escala.
