Durante la presentaci\u00f3n del \u00faltimo informe financiero de Nvidia, Jensen Huang, fundador y CEO de la compa\u00f1\u00eda, hizo una declaraci\u00f3n que ha dejado en alerta al mundo de los centros de datos. El ejecutivo afirm\u00f3 que \u00abla industria inform\u00e1tica est\u00e1 atravesando dos transiciones simult\u00e1neas: la computaci\u00f3n acelerada y la IA generativa\u00bb. Continu\u00f3 diciendo que \u00abun bill\u00f3n de d\u00f3lares de la infraestructura de centros de datos instalada en el mundo pasar\u00e1 del modelo de prop\u00f3sito general a la computaci\u00f3n acelerada a medida que las empresas se apresuran a aplicar la IA generativa en todos sus productos, servicios y procesos empresariales\u00bb.<\/p>\n\n\n\n
\u00bfNecesitar\u00e1n realmente los centros de datos una revisi\u00f3n completa debido al uso generalizado de modelos generativos de Inteligencia Artificial (IA)? Es cierto que cuanto m\u00e1s integren las empresas las herramientas de IA en su rutina empresarial, mayor ser\u00e1 la demanda de recursos de los centros de datos. \u00bfY qu\u00e9 pasa con las infraestructuras existentes? \u00bfPodr\u00e1n seguir el ritmo? \u00bfY a qu\u00e9 coste?<\/p>\n\n\n\n
Seg\u00fan una previsi\u00f3n de Tirias Research<\/a>, los costes de la infraestructura de servidores de centros de datos para IA generativa sumados a los gastos operativos superar\u00e1n los 76.000 millones de d\u00f3lares en 2028. Este aumento de los costes podr\u00eda acabar con el sue\u00f1o de las empresas que, por ejemplo, buscan automatizar su negocio incorporando este tipo de herramientas de IA. Seg\u00fan esta perspectiva de Tirias, la incorporaci\u00f3n de una nueva infraestructura de centro de datos ofrecer\u00eda un aumento de cuatro veces en el rendimiento computacional, pero esta ganancia se ver\u00eda superada por un aumento de 50 veces en las cargas de trabajo de IA, incluso con algoritmos de inferencia innovadores y m\u00e1s eficientes.<\/p>\n\n\n\n En una entrevista concedida a Tech Wire Asia<\/a>, Chris Street, director de centros de datos de la consultora de inversi\u00f3n inmobiliaria JLL, comenta que el sector est\u00e1 experimentando un aumento de la densidad de potencia destinada a soportar aplicaciones de IA y esto conlleva retos, especialmente las instalaciones m\u00e1s antiguas no dise\u00f1adas para este uso. \u00abEsta situaci\u00f3n hace que el paso a los servicios en la nube sea imperativo para muchas organizaciones\u00bb, afirma el analista. Para Street, algunas instalaciones pueden reutilizarse, mientras que otras pueden requerir un esfuerzo considerable para actualizarlas y puede que no merezca la pena.<\/p>\n\n\n\n Bradley Shimmin, por su parte, analista del sector de datos e IA en el grupo de asesoramiento Omdia, reconoce que puede ser necesario adoptar nuevos enfoques para el hardware de aceleraci\u00f3n, aunque no comparte plenamente la opini\u00f3n de Huang, de Nvidia, de que los centros de datos tendr\u00e1n que sustituir todos sus equipos.<\/p>\n\n\n\n En el sitio web Data Center Knowledge<\/a>, Shimmin detall\u00f3 que para muchos casos de uso, especialmente los que utilizan modelos de entrenamiento muy exigentes desde el punto de vista computacional, las empresas tendr\u00e1n que invertir en los mejores tipos de aceleraci\u00f3n de hardware para la IA. \u00abSin embargo, ahora mismo se est\u00e1 produciendo una tendencia opuesta, en la que los investigadores est\u00e1n aprendiendo a hacer m\u00e1s con menos modelos y con menos par\u00e1metros, conjuntos de datos muy seleccionados y un entrenamiento m\u00e1s inteligente, por ejemplo\u00bb, a\u00f1adi\u00f3 Shimmin.<\/p>\n\n\n\n Otra iniciativa del ecosistema que puede ayudar a los centros de datos a soportar casos de uso de IA generativa procede de los fabricantes de procesadores, destaca el directivo de Omina. Por ejemplo, Samsung se est\u00e1 esforzando por ejecutar modelos de IA a nivel de chip y dispositivo de borde, aliviando as\u00ed la carga de los centros de datos.<\/p>\n\n\n\n Sin embargo, hay quien est\u00e1 de acuerdo con el ejecutivo de Nvidia. Karl Freund, fundador y analista principal de Cambrian-AI Research, dijo a Data Center Knowledge que \u00abHuang es un visionario y lleva mucho tiempo diciendo que hay que acelerar los centros de datos.\u00bb Al menos para Nvidia, ese escenario se est\u00e1 haciendo realidad, una hermosa realidad que est\u00e1 demandando mucho hardware especializado en IA para centros de datos: en su \u00faltimo informe financiero, la compa\u00f1\u00eda registr\u00f3 unos ingresos r\u00e9cord de 4.280 millones de d\u00f3lares procedentes de su divisi\u00f3n de centros de datos, un 14% m\u00e1s interanual y un 18% m\u00e1s intertrimestral.<\/p>\n\n\n\n Las soluciones de aceleraci\u00f3n de hardware de Nvidia se est\u00e1n subiendo a la ola de la IA tan bien como para hacer que la empresa alcance hoy un valor de mercado de un bill\u00f3n de d\u00f3lares<\/a>, llegando a lo que ellos llaman el \u00abclub de los 12 ceros\u00bb.<\/p>\n\n\n\n Pero, \u00bfc\u00f3mo ha llegado al mundo de la Inteligencia Artificial y los centros de datos una empresa fundada en 1993 por un ingeniero el\u00e9ctrico taiwan\u00e9s-estadounidense llamado Jensen Huang centrada en el procesamiento de gr\u00e1ficos de alta resoluci\u00f3n?<\/p>\n\n\n\n Pues bien, las unidades de procesamiento gr\u00e1fico (GPU) est\u00e1n dise\u00f1adas para realizar un sinf\u00edn de c\u00e1lculos matem\u00e1ticos utilizando como entrada grandes vol\u00famenes de datos (p\u00edxeles en im\u00e1genes) para renderizar espacios tridimensionales de forma optimizada y acelerada, a diferencia de las CPU que est\u00e1n pensadas para un uso gen\u00e9rico. Con el tiempo, las GPU, que fueron y son hasta hoy el n\u00facleo de la actividad de Nvidia, evolucionaron y empezaron a tener varios procesadores que ejecutaban en paralelo c\u00e1lculos m\u00e1s peque\u00f1os, derivados de un problema m\u00e1s grande y complicado, como im\u00e1genes con gran detalle en movimiento acelerado bajo la interacci\u00f3n del jugador, por ejemplo.<\/p>\n\n\n\n Ahora podemos decir que el juego ha cambiado de alguna manera. En declaraciones al sitio web NetworkWorld<\/a>, Manuvir Das, vicepresidente de inform\u00e1tica corporativa de Nvidia, afirm\u00f3 que la empresa \u00abest\u00e1 definitivamente centrada en el mundo corparativo\u00bb, aunque la esencia de Nvidia como organizaci\u00f3n dedicada a los juegos no cambiar\u00e1.<\/p>\n\n\n\n Volviendo al panorama actual de la IA, casualmente, el aprendizaje autom\u00e1tico y sus algoritmos de entrenamiento, presentes en los modelos LLM, tambi\u00e9n requieren muchos c\u00e1lculos simult\u00e1neos utilizando grandes vol\u00famenes de datos. No es dif\u00edcil deducir que la GPUS de Nvidia ser\u00eda muy adecuada para su uso con IA. \u00abFueron inteligentes, sacaron partido de eso\u00bb, afirma Willy Shih<\/a>, profesor de la Harvard Business School.<\/p>\n\n\n\n Seg\u00fan Das, el conjunto de GPU de Nvidia ofrece diferentes funcionalidades en funci\u00f3n del mercado de destino. Por ejemplo, las GPU para empresas tienen un motor para el procesamiento del lenguaje natural y otras funciones que no se encuentran en las GPU para juegos.<\/p>\n\n\n\n Nvidia se ha adelantado en esta carrera, pero Intel, AMD, as\u00ed como Amazon y Google, tambi\u00e9n est\u00e1n invirtiendo en el segmento de las GPU para IA.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Durante la presentaci\u00f3n del \u00faltimo informe financiero de Nvidia, Jensen Huang, fundador y CEO de la compa\u00f1\u00eda, hizo una declaraci\u00f3n que ha dejado en alerta al mundo de los centros de datos. El ejecutivo afirm\u00f3 que \u00abla industria inform\u00e1tica est\u00e1 atravesando dos transiciones simult\u00e1neas: la computaci\u00f3n acelerada y la IA generativa\u00bb. 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