Por Chris Sharp, director de tecnología de Digital Realty
Prevemos que cada trimestre se producirá un año de innovación en IA, ya que los ciclos virtuosos de la IA crean un circuito de retroalimentación que conduce al diseño de modelos de IA avanzados. Se están produciendo cambios revolucionarios en todas partes, y cada uno de ellos permite efectos exponenciales sobre lo que solía ser la tecnología de punta.
Desde nuestra perspectiva, observamos tres vectores de innovación: hardware, software y redes. Mantenemos el pulso en estas áreas para asegurarnos de que Digital Realty siga siendo una base de apoyo para nuestros clientes a través de la transformación digital, la migración a la nube y la Inteligencia Artificial. El software ha experimentado el ritmo de cambio más rápido y es una de las áreas clave de aceleración tecnológica y potencial de disrupción.
La productización genera diferenciación
En 2025, veremos que las empresas que descubran cómo convertir su tecnología en un producto, construyan un modelo financiero en torno a ella y se alineen con socios estratégicos comenzarán a dejar de lado la investigación pura y el factor "cool". Tendrán más posibilidades de diferenciarse de la competencia.
Creemos que la monetización de la IA no provendrá de las ventas directas del modelo, sino más bien de la habilitación del software de aplicación. Pensemos en Microsoft Copilot, pero aplicado a través de casos de uso más amplios. Hace poco me reuní con un proveedor líder de soluciones ERP para analizar esto en detalle, dado su papel como empresa de flujo de trabajo que está experimentando una transformación mediante agentes de IA.
Según IDC, “la mayor adopción de IA en los centros de datos hará que las instalaciones de colocation de terceros sean aún más atractivas...” Las empresas exitosas que apuestan por la IA desarrollarán sus capacidades para satisfacer la demanda sin precedentes que se les presenta. Los productos para centros de datos tendrán una demanda cada vez mayor y habrá muchas solicitudes de recursos escasos.
La inteligencia será LIBRE
En todo el mercado, hemos visto una rápida caída de los costos necesarios para realizar una determinada carga de trabajo a medida que hardware y software más eficientes llevan las capacidades de IA del concepto a la producción. En cierto modo, todos estamos empezando a convertirnos en cíborgs, con nuestra extensión lógica de inteligencia en nuestras herramientas.
Algunos predicen que el éxito en el futuro no se basará en cuántas habilidades tengas, sino en qué tan bien integres estas nuevas herramientas en tu vida diaria y profesional.
Como dice Sam Altman: “Solíamos valorar la cantidad de conocimiento que uno tenía en su cerebro y, si era un recolector de datos, eso lo convertía en una persona inteligente y respetada. Ahora creo que es mucho más valioso ser un conector de puntos que un recolector de datos, ya que si uno puede sintetizar y reconocer patrones, tiene una ventaja”.
La eficiencia será la norma
A medida que las capacidades de la IA comiencen a normalizarse, la atención se centrará en la eficiencia con la que se pueden ejecutar las cargas de trabajo de IA. Los tokens por vatio por dólar serán el nuevo estándar para determinar si una empresa ofrece servicios de IA por encima o por debajo de los niveles del mercado. Los tokens son la unidad fundamental de trabajo que procesa un modelo de IA. Al medir la eficiencia de esta manera, se cuantifica a través de los costos de energía cómo medimos la inteligencia.
Para tener éxito, será necesario elegir el hardware correcto y comprender las ramificaciones de cómo implementarlo. La capacidad de implementar el hardware de IA más nuevo, que requerirá cada vez más refrigeración por agua y densidades de energía de 10 a 15 veces las cargas de trabajo de los centros de datos tradicionales (por ejemplo, como las que se respaldan con laos servicios de coloction de alta densidad), será fundamental.
La IA está conectada
A medida que la IA se integre más profundamente en nuestra vida personal y profesional, el foco de la IA pasará del entrenamiento (creación de modelos) a la inferencia (uso de esos modelos) y los agentes (acción autónoma). A diferencia del entrenamiento, el rendimiento de la inferencia se ve afectado por la latencia entre el usuario final y el clúster de inferencia de IA, así como por todos los conjuntos de datos que se consultan para determinar su relevancia.
Esto requiere una considerable conectividad front-end y back-end, teniendo en cuenta la proximidad para la implementación de la carga de trabajo. Podemos esperar que los proveedores de servicios de red sigan invirtiendo en nuevas rutas de larga distancia y de metro para respaldar estas cargas de trabajo.
Para satisfacer la creciente demanda a medida que la IA se integra cada vez más en el software empresarial y los consumidores, queremos permitir avances en IA impulsados por software, similares a las implementaciones de almacenamiento y computación en la nube, que requieren mayor potencia y capacidades de interconexión masiva.
La capacidad de ser flexible y aprovechar este rápido ritmo de cambio será fundamental tanto para los proveedores de servicios como para los consumidores. Las soluciones de alto rendimiento como ServiceFabric permitirán a las empresas incorporar rápidamente la tecnología de IA a sus datos, en lugar de lo contrario.
En el caso de los agentes, debemos tener en cuenta la latencia entre el clúster de IA y los sistemas finales donde los agentes actúan. Las soluciones como AIPx serán cada vez más importantes para garantizar cargas de trabajo de alto rendimiento, escalabilidad de conjuntos de datos, privacidad y seguridad, y acceso a un ecosistema de IA de aplicaciones y redes asociadas.
Todos ellos se encuentran en una infraestructura y redes híbridas públicas y privadas (IA híbrida) como modelos de consumo bajo pedido. Las redes también serán cada vez más inteligentes y capaces de monitorear el rendimiento, la sensibilidad y el análisis de costos y la seguridad en todas las cargas de trabajo y flujos de datos de IA, con la capacidad de ajustar la configuración en función de estos requisitos.
Para obtener más información sobre cómo aprovechar la tecnología de IA para crear valor, lea nuestro último informe técnico, IA para líderes de TI: implementación de una infraestructura de TI a prueba de futuro.