Un estudio global revela que las cargas de trabajo de la inteligencia artificial impulsarán la mayor demanda de interconexión de centros de datos en los próximos años, requiriendo mayor ancho de banda y nuevas estrategias de conectividad.
El crecimiento exponencial de las cargas de trabajo de inteligencia artificial (IA) está acelerando la transformación de la infraestructura de red en los centros de datos. Una encuesta global realizada por Censuswide para Ciena revela que los responsables de la toma de decisiones en centros de datos esperan un incremento significativo en la demanda de ancho de banda de interconexión en los próximos cinco años.
Según el informe, el 53% de los encuestados considera que la IA representará la mayor carga sobre la infraestructura de interconexión de centros de datos (DCI, por sus siglas en inglés) en los próximos dos a tres años, superando la computación en la nube (51%) y el análisis de big data (44%). Para hacer frente a esta demanda, el 43% de las nuevas instalaciones de centros de datos estarán diseñadas específicamente para cargas de trabajo de IA, lo que requerirá arquitecturas de red con mayor capacidad y eficiencia. Además, el 87% de los participantes estima que necesitará 800 Gb/s o más por longitud de onda en sus enlaces de fibra óptica para DCI.
"Las cargas de trabajo de IA están transformando todo el panorama de los centros de datos, desde la construcción de infraestructura hasta la demanda de ancho de banda", explicó Jürgen Hatheier, Chief Technology Officer Internacional de Ciena. "Históricamente, el tráfico de red ha crecido a un ritmo del 20% al 30% anual. Se prevé que la IA acelere drásticamente este crecimiento, ocasionando que los operadores estén replanteando sus arquitecturas y planificando cómo satisfacer esta demanda de forma sustentable".
Los resultados también destacan el papel de las ópticas conectables (pluggable optics) para abordar los desafíos de energía y espacio. El 98% de los expertos encuestados señala que estas tecnologías son clave para reducir el consumo energético y la huella física de la infraestructura de red.
El estudio también resalta una transición hacia la computación distribuida. El 81% de los encuestados cree que el entrenamiento de modelos de lenguaje extenso (LLM, por sus siglas en inglés) se realizará en infraestructuras distribuidas, lo que incrementará la necesidad de redes DCI interconectadas. Entre los principales factores que influirán en la implementación de la inferencia de IA, los encuestados identificaron la utilización de los recursos de IA a lo largo del tiempo (63%), la reducción de latencia (56%) y los requerimientos de soberanía de datos (54%).
El informe también muestra un cambio en la estrategia de conectividad, con un 67% de los encuestados optando por redes de fibra óptica administradas (MOFN, Managed Optical Fiber Networks) en lugar de fibra oscura. Estas redes de alta capacidad gestionadas por operadores ofrecen una solución escalable para la conectividad de larga distancia entre centros de datos.
En el caso de Brasil y México, los hallazgos revelan tendencias similares con algunas particularidades. En Brasil, el 74% de los expertos prevé un aumento de al menos seis veces en la demanda de ancho de banda DCI en los próximos cinco años, mientras que en México esta cifra alcanza el 79%. En ambos países, más del 85% de los encuestados estima que la capacidad de fibra óptica necesaria para DCI será de 800 Gb/s o más. Además, la mayoría de los expertos en ambos mercados considera que la energía solar será clave para la operación de los centros de datos hacia 2030, con Brasil liderando esta opinión (82%).
"La revolución de la IA no se trata solo de computación, sino también de conectividad", agregó Hatheier. "Sin los cimientos de una red adecuada, no se puede alcanzar todo el potencial de la IA. Los operadores deben asegurarse de que su infraestructura DCI esté preparada para un futuro donde predominará el tráfico impulsado por la IA".
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