Modernización de las redes es tan importante como la inversión en Centros de Datos para IA: Nokia

Mientras las grandes tecnológicas anuncian inversiones multimillonarias en Centros de Datos de escala gigavatio para soportar nuevas cargas de trabajo de Inteligencia Artificial (IA), Nokia advierte que la modernización de las redes que interconectan esta infraestructura será igual de crucial para garantizar el rendimiento, la escalabilidad y la eficiencia energética que demanda la nueva tecnología.

En entrevista con DPL News, Alberto Ríos, director Comercial de Webscale y Data Centers para América Latina en Nokia, explicó que la evolución de los Centros de Datos ha transitado por cinco generaciones, desde arquitecturas simples hasta entornos virtualizados y de microservicios. Sin embargo, la llegada de la IA ha transformado radicalmente los requerimientos de conectividad.

Según el último informe de Tráfico de Red Global de Bell Labs, se proyecta que el tráfico de red de área extensa (WAN) global alcance los 3,386 Exabytes (EB) por mes para 2033, de los cuales 1,088 EB corresponderán a tráfico de IA. Este segmento registrará una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 24%, impulsado por la expansión de modelos de lenguaje, agentes inteligentes y aplicaciones distribuidas.

“La Inteligencia Artificial viene a romper todavía más ese esquema y ese requerimiento a nivel de conectividad que requieres tener dentro del Centro de Datos”, señaló Ríos. A diferencia de los modelos tradicionales, los entornos de IA están basados en GPU y requieren redes de alta capacidad y baja latencia para evitar interrupciones en los procesos de inferencia. “Si tú tienes una red con alta latencia o sin el ancho de banda necesario, la tarea se rompe y tienes que volver a comenzar el proceso”, advirtió.

La distribución de las cargas de trabajo de IA, desde grandes fábricas de entrenamiento hasta modelos pequeños ejecutados en el Edge, es lo que Nokia denomina un “continuo de la Nube”. Este ecosistema híbrido requiere interconexión fluida entre Centros de Datos centrales, regionales, metropolitanos y de borde, así como redes públicas y privadas.

Inicialmente, el entrenamiento de los grandes modelos de lenguaje (LLM) se ha concentrado en grandes infraestructuras propiedad de los principales hiperescaladores. Hacia el futuro, se espera que las cargas de trabajo de inferencia estén más distribuidas a través de una combinación de múltiples infraestructuras, desde Nubes públicas y privadas, hasta el Edge y dispositivos de los usuarios, conectando fuentes de datos, así como grandes y pequeños modelos de IA.

En particular, Nokia estima que las cargas de trabajo de inferencia exhibirán un crecimiento acelerado, incrementado su participación hasta un 60 a 70% en 2030. Según el fabricante finés, estas cargas de trabajo se realizarán más cerca de los usuarios o de donde se originan los datos, aliviando el consumo de ancho de banda y ofreciendo una mejor respuesta de los modelos. Sin embargo, ciertas cargas de trabajo con mayor demanda de memoria o cómputo, aún requerirán moverse hacia la Nube.

Derivado de ello, el fabricante advierte que la “interconexión en la Nube ya no se trata simplemente de conectar grandes Centros de Datos, sino de conectar un continuo de recursos de cómputo, desde lo macro hasta lo local, de forma fluida, con continuidad, flexibilidad, escalabilidad, fiabilidad y seguridad de extremo a extremo”.

Para atender estos desafíos, Ríos indicó que Nokia ha desarrollado soluciones de hardware y software que incluyen procesadores propios, tecnologías ópticas basadas en WDM (multiplexación por división de longitud de onda) y herramientas de automatización, que buscan eliminar errores humanos en la operación de redes. “Con estas herramientas, el operador puede configurar la red de forma automática, transparente y simple, sin intervención manual”, explicó Ríos.

Escalabilidad, eficiencia y transición tecnológica

Según el directivo, la compañía finesa también ha reforzado su portafolio con la adquisición de Infinera, y ha sido seleccionada por empresas como Microsoft como proveedor estratégico para sus Centros de Datos. En América Latina, Nokia trabaja con los principales operadores de Centros de Datos.

Ríos destacó que la tecnología de Nokia está preparada para soportar las demandas de los Centros de Datos modernos, incluyendo capacidades de transmisión por encima del terabit en fibra óptica. Además, subrayó que la transición hacia arquitecturas compatibles con IA no implica desechar la infraestructura existente. “No puedes reemplazar la infraestructura de un día para otro. Debes tener las facilidades para hacerlo”, afirmó.

Todo este ecosistema requerirá de redes preparadas para atender los diversos casos de uso, como una baja latencia para sistemas de misión crítica o videojuegos, una mayor velocidad y seguridad para el procesamiento de grandes volúmenes de datos en la Nube, o escalabilidad para atender las solicitudes de datos a través de múltiples fuentes utilizadas por los Agentes de IA.

Retos para los centros de datos de escala gigavatio

Sobre los nuevos Centros de Datos de escala gigavatio que se están anunciando por las grandes tecnológicas, Ríos identificó tres retos clave: disponibilidad de terreno, conectividad óptica y suministro energético. “Ya no estamos hablando de kilowatts, sino de megawatts o gigawatts en algunos casos”, señaló. En ese sentido, Nokia busca optimizar el consumo energético mediante desarrollos propios en tarjetas, procesadores y software, para transmitir más información con menos energía.

Finalmente, Ríos explicó que la conectividad en los Centros de Datos modernos debe cubrir tanto el eje norte-sur (dentro de un mismo rack) como el eje este-oeste (entre racks), desde el propio GPU hasta el borde de la red. “La red que está soportando esto debe de tener la capacidad tanto en este sentido como en este otro sentido”, concluyó.

El informe de Nokia advierte finalmente que “la Nube y la red siempre han evolucionado a la par. Al adentrarnos en la era de la IA, a pesar de la gran discrepancia entre la inversión en computación, energía y refrigeración y la inversión en red, esta seguirá desempeñando un papel crucial en la evolución de la IA y la Nube. Las empresas que están evolucionando sus operaciones digitales y adoptando la IA no pueden ignorar sus Centros de Datos ni sus redes de interconexión”.