Los centros de datos deben verse como las siguientes unidades lógicas de computación a medida que la infraestructura de TI e instalaciones se acopla más estrechamente, impulsada por las demandas de las cargas de trabajo de IA.
Nos hemos acostumbrado a llamar a cosas “computadoras” que, hasta hace poco, eran solo objetos cotidianos. Los vehículos 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, y algunos incluso son autónomos. Lo mismo 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 la computación. Aunque los centros de datos están diseñados específicamente para gestionar la infraestructura de TI, a menudo se reducen a bienes raíces, considerados por los equipos de instalaciones como “edificios” y como “computación” por los equipos de TI, con poco terreno medio.
Esto ya no es sostenible.
El centro de datos como la siguiente unidad de computación
Es aquí donde la IA, y especialmente 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 clústeres de GPU que consumen más de 100 kW por rack, está forzando un replanteamiento de las abstracciones tradicionales.
Jensen Huang, director ejecutivo de NVIDIA, ha argumentado que el centro de datos en sí mismo es ahora la unidad de computación. Esta es una evolución convincente: Chip → Servidor → Rack → Fila → Sala → Centro de datos. Cada capa es una máquina más integrada y optimizada, no un conjunto de piezas sueltas.
451 Research y otros han ido más allá, lo cual sugiere que pensamos en el centro de datos como una máquina, no como un edificio: la siguiente unidad de computación. Y las máquinas tienen planos, especificaciones de tolerancia y métricas de rendimiento. Son diseñados, medidos, calibrados y repetibles.
La drástica expansión en la formación de IA por parte de grandes proveedores de nube y LLM ha comenzado a cambiar la aguja y ha llevado a un aumento en las densidades de potencia de rack, lo cual finalmente ha hecho que los argumentos basados en la física para el enfriemiento líquido, donde la TI y la tecnología térmica están estrechamente integradas, sean más persuasivos. La innovación también está teniendo lugar en la distribución y entrega de alimentación para una unión más estrecha con TI.
Vertiv ha liderado específicamente esta convergencia de TI/TO en varios frentes, incluso a través de sus estrechas asociaciones tecnológicas con los principales fabricantes de chips, incluida NVIDIA. Hace poco presenté la opinión 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. Esto significa que los servicios de alimentación, enfriamiento y TI se fusionan para ofrecer más de un 20 % más de eficiencia energética, un 30 % más de eficiencia de espacio, implementados en la mitad del tiempo con un 25 % de ahorro en el costo total de propiedad.
- Otro elemento clave es que este enfoque maneja cargas de trabajo dinámicas. Es como una tripulación de boxes donde el vehículo se acerca para hacer una parada y todo está sincronizado para rellenar el tanque y cambiar los neumáticos. Demasiado y se desperdicia; muy poco, y la carrera se pierde. Lo mismo ocurre con las GPU que predicen la alimentación y el enfriamiento.
Vertiv ha lanzado recientemente una arquitectura de referencia completa de 7 MW de la plataforma NVIDIA GB200 NVL72, desarrollada en conjunto con NVIDIA. La arquitectura de referencia acelera la implementación de la plataforma a escala de rack NVIDIA GB200 NVL72 enfriada por líquido y admite hasta 132 kW por rack. Vertiv continúa su estrecha colaboración con NVIDIA en la infraestructura de IA de última generación, incluidas las próximas plataformas de GPU presentadas en el evento insignia de NVIDIA, la GTC 2025.
Además del argumento de que los centros de datos deben considerarse como unidades de computación, existe un impulso relacionado para clasificar a los centros de datos optimizados para IA como “fábricas de IA” e incluso los sitios de hiperescala más grandes como “gigafábricas de IA”. Resulta interesante que también continúa la narrativa del centro de datos como un edificio, aunque dedicado a la “fabricación” de IA a escala.
“Son sentimos orgullosos de profundizar en nuestra colaboración con NVIDIA para permitir centros de datos impulsados por IA de hoy y del mañana. Como líder en infraestructura crítica de alimentación y enfriamiento, Vertiv está en una posición única para dar soporte a la plataforma NVIDIA GB200 NVL72".
Giordano Albertazzi, director ejecutivo de Vertiv
“Con las tecnologías alimentación y enfriamiento de primera clase 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
Además, NVIDIA está trabajando con Vertiv y otros para cumplir con este futuro de la fábrica de IA a través de la avanzada tecnología de gemelos digitales, Omniverse Blueprint avanza en el diseño y la simulación de la fábrica de IA, así como el uso potencial de agentes de IA para ir incluso más allá de la sobreexpectación de la gestión de la infraestructura del centro de datos (DCIM) prometida hace casi una década.
La convergencia es inevitable
El camino hacia los centros de datos autónomos está empezando a parecerse al camino hacia los automóviles autónomos, con un poco más tiempo del esperado, pero mucho más en curso. La computación se está convirtiendo en infraestructura. La infraestructura se está volviendo inteligente. Y el centro de datos está evolucionando de edificio a máquina.
Ya sea que los llamemos edificios, fábricas o computadoras, finalmente se convertirán en semántica. Lo que importa es reconocer en lo que se han convertido: sistemas inteligentes e interconectados diseñados para ofrecer IA a escala.