Principios de diseño que debes considerar en tu infraestructura crítica

 

La inteligencia artificial (IA) es una de las áreas tecnológicas con mayores
proyecciones económicas, impulsando cambios en la forma en que las empresas
operan e innovan, creando nuevas oportunidades de negocio y transformando
industrias. Según el informe IDC FutureScape, para 2027 las 5.000 principales
empresas de América Latina destinarán más del 25 % de su presupuesto central de
TI a iniciativas de IA, lo que generará un aumento de dos dígitos en la tasa de
innovación de productos y procesos.
En la región, esto representa una oportunidad para que los operadores de centros
de datos respondan a estas nuevas demandas. Investigaciones de Morgan Stanley
estiman que la demanda energética de la IA generativa crecerá a una tasa anual del
70 % hasta 2027. Esto convierte a la gestión de la energía en uno de los mayores
desafíos para los centros de datos habilitados para IA, donde garantizar la
disponibilidad y calidad constante de la energía es fundamental para mantener la
eficiencia y la confiabilidad operativa.
Repensar el diseño de la infraestructura para el éxito
Las estrategias y procesos de diseño que se han utilizado durante décadas también
deben actualizarse. Para hacer frente a estos desafíos, Vertiv ha desarrollado
principios de diseño específicos para IA que permiten responder a nuevos requisitos
de carga de trabajo y densidad:
o Diseñar energía y enfriamiento de manera holística: Se requiere un enfoque
integral de la infraestructura para satisfacer las demandas simultáneas de energía y
enfriamiento de la IA. Al emplear tecnologías integradas altamente eficientes, como
el enfriamiento líquido directo al chip junto con infraestructura eléctrica avanzada,
las soluciones diseñadas de forma holística mejoran la eficiencia general, permiten
la escalabilidad y garantizan que las cargas de trabajo de IA no se vean limitadas ni
ralentizadas por restricciones de la infraestructura.
o Hacer un uso eficiente de la energía disponible: Se prevé que la IA genere un
crecimiento sin precedentes en el consumo energético de los centros de datos. Los
racks de IA deben utilizar cada watt de la forma más eficiente posible, lo que exige
diseños que eliminen la energía ociosa alineando los clústeres de IA con los
bloques de capacidad del centro de datos y aprovechando los últimos avances en
eficiencia de los equipos. El monitoreo en tiempo real y la optimización de la
distribución de energía mediante la gestión fuera de banda ayudan a eliminar

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ineficiencias y optimizar el uso de recursos. En América Latina, se abrirán o
construirán en 2025 centros de datos con capacidades superiores a los 50 MW, por
lo que cuanto más eficientes sean los sistemas que atienden esta mayor demanda,
menor será el consumo energético de este procesamiento.
o Equilibrar el TCO, la redundancia y el radio de impacto (blast radius):
Maximizar el valor de la infraestructura de IA requiere un análisis cuidadoso de los
costos totales, la redundancia y el alcance potencial de los daños que podrían
producirse ante una falla. Lograr el equilibrio adecuado optimiza la inversión de
capital, la gestión de riesgos, la escalabilidad y la confiabilidad. En caso de fallas del
sistema, la gestión remota fuera de banda puede reducir los tiempos de
recuperación de horas a minutos.
o Prepararse para picos en las cargas de trabajo de IA: Las cargas de trabajo de
IA pueden presentar grandes variaciones en sus requerimientos de recursos, lo que
genera una demanda informática dinámica. La infraestructura debe diseñarse para
soportar estas cargas dinámicas mediante capacidad de reserva y el uso de
controles avanzados a nivel de sistema.
o Aprovechar tecnologías de enfriamiento líquido y por aire: La combinación de
tecnologías de enfriamiento líquido y por aire permite que las fortalezas de cada una
se complementen. El resultado es una solución flexible que responde a distintas
necesidades de enfriamiento según las cargas de trabajo, además de ser eficiente y
escalable.
o Diseñar pensando en el futuro: Quienes hoy diseñan infraestructuras para IA
deben tener una visión a largo plazo. Si bien la IA ya está generando valor en
múltiples industrias, aún se encuentra en sus etapas iniciales. Vertiv se prepara
para un futuro en el que la capacidad computacional de un centro de datos de 1 MW
pueda concentrarse en un solo rack.

Simplificar la transición hacia la alta densidad
Algunas empresas han enfrentado dificultades por falta de espacio para racks de
alta densidad o han encontrado limitaciones en la infraestructura eléctrica que
requieren rediseños estructurales. Un caso de éxito de Vertiv es Colovore, un centro
de datos en Silicon Valley diseñado específicamente para soportar cargas de alta
densidad asociadas a IA, machine learning y big data. Con hasta 50 kW de
capacidad por rack y un modelo de pago por kW, Colovore ha optimizado su

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infraestructura para maximizar la eficiencia energética y térmica en un espacio
limitado.
Para facilitar la implementación de IA en tu centro de datos, es necesario considerar
sistemas modulares que permitan crecer a medida que aumenta la carga de TI. Esto
incluye el uso de chillers con alta temperatura de agua y sistemas free cooling,
sistemas UPS con capacidad de expansión en sus módulos de potencia y sistemas de
distribución eléctrica mediante busway, entre otros.
Para simplificar esta transición hacia la alta densidad, Vertiv ofrece Vertiv™ 360AI,
soluciones diseñadas para permitir que las empresas ejecuten sistemas de IA incluso
en entornos que no están preparados para alta densidad. Estas soluciones combinan
energía y enfriamiento con gestión remota y mantenimiento a lo largo del ciclo de vida,
entregando una solución integral, fácil de implementar y con hasta un 50 % menos de
tiempo de despliegue en comparación con instalaciones de infraestructura
tradicionales.
Conoce más sobre las soluciones que pueden preparar tu centro de datos para estar AI
Ready.
Sobre el autor
Fabio Olivetti, gerente de ofertas de agua helada y alta densidad para Vertiv LATAM,
cuenta con diez años de experiencia en proyectos de eficiencia energética. Es
ingeniero mecánico y especialista en aire acondicionado crítico, con especial énfasis en
enfriamiento líquido para centros de datos.