Hitachi Vantara potencia el almacenamiento híbrido en Azure
Inferencia de IA redefine arquitectura de data centers: del entrenamiento a la producción en tiempo real.
La migración hacia servidores de inferencia exige infraestructuras escalables de fibra óptica y energía adaptable sin reemplazo de componentes base.
La inteligencia artificial ha completado su transición de experimento tecnológico a núcleo operativo corporativo. Detección de fraudes, asistentes digitales, gestión de inventarios y producción de contenido operan hoy sobre modelos de IA que procesan decisiones en milisegundos. Esta consolidación genera una presión inédita sobre los data centers que deben reconfigurarse para soportar cargas computacionales distintas a las tradicionales, con implicaciones directas sobre conectividad, energía y arquitectura física.
Pablo Huapaya, Territory Account Manager de Panduit Perú, identifica dos tipos de servidores que determinan los requerimientos actuales de infraestructura: entrenamiento e inferencia. Los primeros procesan volúmenes masivos de datos históricos para construir modelos predictivos. Los segundos ejecutan esos modelos en producción, generando respuestas instantáneas ante consultas específicas.
“La tendencia migra hacia un predominio de servidores de inferencia”, explica Huapaya. “Esto exige arquitecturas con redes de alta capacidad, mayor densidad energética y mínimo margen para desconexión operativa”. La distinción no es académica: mientras el entrenamiento tolera procesamiento por lotes y puede distribuirse temporalmente, la inferencia demanda latencias de un dígito de milisegundos y disponibilidad continua. Un modelo de recomendaciones que tarda tres segundos en responder pierde el 40% de conversiones comerciales.
Escalabilidad sin reemplazo de infraestructura base
Panduit propone arquitecturas que resuelven un dilema recurrente en la evolución de los data centers: cómo incrementar capacidad sin detener operaciones ni obsoletizar inversiones previas. Su plataforma de fibra óptica permite iniciar con enlaces de 10 Gb y escalar progresivamente hasta 400 u 800 Gb manteniendo la infraestructura física instalada.
La arquitectura se sostiene sobre componentes pasivos —conectores, paneles, cableado— diseñados para soportar múltiples generaciones de equipamiento activo. Cuando un data center necesita incrementar ancho de banda, reemplaza switches y tarjetas de red, no recablea instalaciones completas. Esta separación entre capa física y capa lógica reduce ventanas de mantenimiento de semanas a horas, elimina riesgo de errores en reinstalación, y preserva certificaciones de planta física que tardan meses en obtenerse.
La propuesta responde a una realidad operacional concreta: los data centers no pueden detenerse para renovarse. Las cargas de trabajo de IA crecen 300% anual según proyecciones de analistas, pero los contratos de nivel de servicio exigen disponibilidad de 99.99%. La única estrategia viable es infraestructura que evoluciona sin interrumpir servicio.
“La tendencia migra hacia un predominio de servidores de inferencia”, explica Huapaya. “Esto exige arquitecturas con redes de alta capacidad, mayor densidad energética y mínimo margen para desconexión operativa”.
Distribución eléctrica adaptable a múltiples configuraciones
El segundo cuello de botella aparece en distribución de energía. Los servidores de IA demandan entre 400 y 1,000 watts por unidad de rack frente a los 150-200 watts de servidores tradicionales. Esta densidad energética genera tres desafíos: capacidad total del circuito, redundancia ante fallas, y diversidad de conectores según fabricante de hardware.
Panduit desarrolló PDU inteligentes que operan indistintamente en configuraciones monofásicas o trifásicas, con tomas de corriente universales compatibles con diferentes tipos de servidores. “Esta flexibilidad permite responder al aumento de requerimientos eléctricos sin reemplazar componentes”, señala Huapaya. “Reduce tiempos de cambio, puntos de falla y costos de renovación del sistema”.
Las PDU inteligentes incorporan monitoreo en tiempo real de consumo por circuito, temperatura ambiental, y alertas predictivas sobre sobrecarga inminente. Esta telemetría permite a equipos de facilities anticipar saturación antes de que dispare desconexiones, rebalancear cargas entre circuitos redundantes, y documentar patrones de consumo que informan decisiones de expansión.
La arquitectura modular elimina sobre dimensionamiento inicial. En lugar de instalar capacidad eléctrica para carga máxima proyectada a cinco años —con la consiguiente ineficiencia energética por operar componentes por debajo de su rango óptimo— los data centers instalan capacidad actual y agregan módulos según demanda real. Este modelo reduce inversión inicial en 40% y mejora eficiencia energética en 25% según casos documentados.
Brecha geográfica en infraestructura especializada
Perú carece de data centers especializados en IA. Los datos generados localmente se procesan en Brasil, Colombia o Chile, donde Google, Amazon y Meta operan instalaciones con las capacidades descritas. Esta asimetría genera tres consecuencias: latencia adicional que penaliza aplicaciones sensibles al tiempo de respuesta, dependencia regulatoria de jurisdicciones extranjeras para datos sensibles, y fuga de inversión tecnológica hacia mercados maduros.
“Nuestro trabajo desde Panduit es preparar a empresas locales para cuando esa realidad llegue”, concluye Huapaya. La afirmación sugiere que la adopción de estándares de infraestructura precede la instalación física de capacidad especializada. Las organizaciones que construyan arquitecturas escalables hoy estarán posicionadas para aprovechar edge computing, procesamiento híbrido, y eventualmente, instalación de capacidad local cuando la densidad de demanda justifique inversión.
Implicaciones para decisiones de infraestructura
Los CIOs enfrentan tres decisiones arquitectónicas vinculadas: velocidad de conectividad entre racks, densidad de potencia por metro cuadrado, y sistemas de enfriamiento capaces de disipar calor concentrado. Estas variables están interrelacionadas: mayor potencia por rack genera más calor que exige enfriamiento más agresivo que consume más energía que incrementa costos operativos que presionan eficiencia.
La propuesta de Panduit ataca el problema desde diseño modular: componentes que agregan capacidad sin modificar arquitectura base, telemetría que anticipa saturación antes de que genere fallas, y flexibilidad de configuración que adapta la misma plataforma a requerimientos cambiantes.
La pregunta estratégica no es si los data centers necesitarán estas capacidades, sino cuánto tiempo tienen las organizaciones para implementarlas antes de que sus infraestructuras actuales se conviertan en limitante competitivo. Las empresas que procesan inferencia de IA en Brasil porque sus instalaciones locales carecen de capacidad ya experimentan esa restricción.
