Los centros de datos deben verse como las siguientes unidades lógicas de computación a medida que la infraestructura de TI y las instalaciones se acoplan más estrechamente impulsadas por las demandas de cargas de trabajo de IA.
Nos hemos acostumbrado a llamar a cosas “ordenadores” que, hasta hace poco, eran solo objetos cotidianos. Los coches son el ejemplo más conocido. Con más código que un jet de combate y más silicio que acero en algunos casos, se han convertido en ordenadores sobre ruedas, algunos incluso autónomos. Lo mismo se aplica a frigoríficos inteligentes, relojes, termostatos y sí, incluso lavadoras.
Sin embargo, paradójicamente, no ampliamos la misma dignidad digital a los mismos entornos que alojan el cálculo. Aunque los centros de datos están diseñados específicamente para gestionar la infraestructura de TI, a menudo siguen siendo reducidos a bienes inmuebles, vistos como “edificios” por los equipos de instalaciones y como “computación” por los equipos de TI, con poco terreno medio.
Eso ya no es sostenible.
El centro de datos como la siguiente unidad de computación
Aquí es donde la IA, y especialmente la computación acelerada, se convierte en el punto de inflexión. La creciente densidad de cargas de trabajo de IA, impulsada por modelos con billones de parámetros y clústeres de GPU que extraen más de 100kW por rack, está forzando un replanteamiento de las abstracciones tradicionales.
Jensen Huang, CEO de NVIDIA, ha argumentado que el centro de datos en sí es ahora la unidad de computación. Esa es una evolución convincente: Chip → Servidor → Rack → Fila → Sala → Centro de datos. Cada capa es una máquina más integrada y optimizada, no un conjunto suelto de piezas.
451 Research y otros han ido más allá, lo que sugiere que pensamos 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. Están diseñados. Medido. Afinado. Repetible.
La drástica expansión en la formación de IA por parte de grandes proveedores de cloud y LLM ha comenzado a cambiar de rumbo y ha llevado a un aumento en las densidades de potencia de rack que finalmente ha hecho que los argumentos basados en la física para la refrigeración líquida, donde la TI y la tecnología térmica están estrechamente integradas, sean más persuasivos. La innovación también se está produciendo en la distribución y entrega de energía para que se relacione más estrechamente con la TI.
Vertiv ha estado liderando específicamente esta convergencia de TI/OT en varios frentes, incluso a través de sus estrechas asociaciones tecnológicas con los principales fabricantes de chips, incluida NVIDIA. Recientemente presenté la opinión de Vertiv sobre el concepto de 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 general se asemeja a una placa de circuito impreso. Eso significa que los servicios de alimentación, refrigeración y TI se fusionan entre sí, ofreciendo más de un 20 % más de eficiencia energética, un 30 % más de eficiencia de espacio, implementados en la mitad de tiempo con un ahorro del 25 % en el coste total de propiedad.
- Otro elemento clave es que este enfoque maneja cargas de trabajo dinámicas. Es como un equipo de boxes donde el coche se acerca para hacer una parada en el boxes y todo está sincronizado para rellenar y cambiar neumáticos. Si es demasiado, se desperdicia; si es insuficiente, la carrera está perdida. Lo mismo ocurre con las GPU que predicen la energía y la refrigeración que se avecinan.
Vertiv ha lanzado recientemente una arquitectura de referencia completa de 7MW de la plataforma NVIDIA GB200 NVL72, desarrollada conjuntamente con NVIDIA. La arquitectura de referencia acelera el despliegue de la plataforma a escala de rack refrigerada por líquido NVIDIA GB200 NVL72 y admite hasta 132kW por rack. Vertiv continúa su estrecha colaboración con NVIDIA en la infraestructura de IA de próxima generación, incluidas las próximas plataformas de GPU presentadas en el evento insignia de NVIDIA GTC 2025.
Además del argumento de que los centros de datos deben considerarse como unidades de computación, existe un impulso relacionado para clasificar los centros de datos optimizados para la IA como “fábricas de IA” e incluso los centros de hyperscale más grandes como “gigafábricas de IA”. Curiosamente, también continúa la narrativa del centro de datos como un edificio, aunque uno dedicado a la “fabricación” de IA a escala.
“Estamos orgullosos de profundizar en nuestra colaboración con NVIDIA para permitir centros de datos impulsados por IA de hoy y de mañana. Como líder en infraestructura crítica de alimentación y refrigeración, Vertiv está en una posición única para admitir la plataforma NVIDIA GB200 NVL72”.
Giordano Albertazzi, CEO de Vertiv
“Con las tecnologías de refrigeración y alimentación de clase mundial de Vertiv, NVIDIA puede hacer realidad nuestra visión de reinventar la computación y construir un nuevo sector de fábricas de IA que produzcan inteligencia digital para beneficiar a todas las empresas y sectores”.
Jensen Huang, CEO de NVIDIA
NVIDIA también está trabajando con Vertiv y otros para cumplir con este futuro de la fábrica de IA a través de la tecnología digital doble avanzada, Omniverse Blueprint avanza en el diseño y la simulación de la fábrica de IA, así como el posible uso de agentes de IA para ir más allá incluso del sobrepeso de la gestión de infraestructura de centros de datos (DCIM) prometido hace casi una década.
La convergencia es inevitable
El camino hacia los centros de datos autónomos está empezando a parecerse al camino hacia los coches autónomos, más de lo esperado, pero mucho más adelante. La computación se está convirtiendo en infraestructura. La infraestructura se está volviendo inteligente. Y el centro de datos está evolucionando de edificio a máquina.
Tanto si los llamamos edificios, fábricas u ordenadores, finalmente se convertirán en semántica. Lo importante es reconocer lo que se han convertido: sistemas inteligentes e interconectados diseñados para ofrecer IA a escala.
