Marc Sureda
La rápida adopción de la IA generativa ha convertido al plano de red en el elemento crítico que sostiene no solo la velocidad de entrega, sino la capacidad misma de ejecutar modelos complejos en tiempo real.
El gasto en infraestructura de IA supera los dos millones de dólares por minuto, y se instalan más de 300 puertos en centros de datos cada sesenta segundos, forzando a los operadores a replantear la topología y la planificación de capacidad para soportar flujos crecientes de tráfico este-oeste y cargas intensivas en GPU.
Este cambio no es incremental, sino una reinvención completa del backbone digital, donde la prioridad pasa de acelerar el contenido a ejecutar inteligencia artificial de manera instantánea y masiva.
Necesidades diferenciadas de entrenamiento e inferencia
El entrenamiento de modelos de gran escala requiere agrupaciones de GPU de alta densidad y latencias ultrabajas, por lo que suele desarrollarse en centros de datos monolíticos o regiones metropolitanas contiguas para minimizar el retardo entre procesadores.
En cambio, la inferencia —la fase de emisión de resultados— demanda proximidad al usuario y tiempos de respuesta de entre 200 y 500 milisegundos por token, lo que impulsa la descentralización de la computación hacia ubicaciones más cercanas a la demanda.
Interconexión distribuida y papel de los Internet Exchanges
Las limitaciones de potencia en emplazamientos únicos están llevando al despliegue de clusters de GPU geográficamente dispersos, conectados por enlaces ópticos de latencia determinista.
Los Internet Exchanges emergen como puntos neutrales de alta capacidad donde convergen estos centros de datos, optimizando la transferencia de datos entre nodos y reduciendo el tiempo hasta el primer token, un parámetro clave de la experiencia de usuario en aplicaciones conversacionales.
El edge como requisito de experiencia
Para evitar esperas y ruedas de carga, la inferencia en el edge se extiende a nivel de ciudad o región, integrándose directamente en redes de proveedores de nube y CDN.
La cercanía de la capacidad de procesamiento, los datos y la aplicación, garantiza interacciones instantáneas, un aspecto esencial para servicios que ya no toleran latencias perceptibles en la lectura de respuestas generadas por IA.
Óptica avanzada y automatización como columna vertebral
Las nuevas generaciones de óptica pluggable, capaces de transportar hasta 3,2 terabits por segundo a distancias de más de 2.000 kilómetros, permiten mantener la señal íntegra y minimizar conversiones innecesarias.
Sin embargo, la complejidad de las redes disgregadas exige automatización a gran escala: redes como servicio, modelos de datos unificados y orquestación inteligente son la única forma de gestionar dinámicamente la conectividad de alto rendimiento y baja latencia para cargas de trabajo impulsadas por IA.
