Desde el lanzamiento de ChatGPT, la carrera por desarrollar inteligencia artificial ha sido intensa. Este auge enfocó la atención en los centros de datos, fundamentales para entrenar modelos lingüísticos. Gigantes como Microsoft, Google y Amazon expandieron su infraestructura globalmente, incluida España. En paralelo, China declaró el desarrollo de IA como prioridad, impulsando nuevas infraestructuras.

El boom de centros de datos y sus desafíos

Entre 2022 y 2024, China implementó más de 200 proyectos de centros de datos dedicados a la IA. Empresas como Alibaba y Tencent lideraron este esfuerzo, buscando mantener a China al ritmo de EE.UU. A pesar de inversiones significativas, muchos recursos permanecen sin utilizar. La falta de madurez tecnológica y experiencia en el mercado ha frenado el crecimiento esperado de este sector crucial.

A nivel local, esto ha impactado economías que esperaban beneficiarse del auge. Los centros de datos pequeños enfrentan problemas para captar clientes, con una demanda de servicios de IA aún limitada.

La infraestructura se diseñó para el preentrenamiento de modelos pero, la demanda actual se centra en la inferencia, es decir, aplicar modelos ya entrenados para ofrecer respuestas en tiempo real. Esta discrepancia ha dejado a muchas instalaciones sin respuesta a las necesidades actuales.

Impacto global y retos futuros

El fenómeno no es exclusivo de China. Informes sugieren que Microsoft ha cancelado proyectos de centros de datos en EE.UU. y Europa, posiblemente debido a cambios en su relación con OpenAI.

Esta empresa, que dependía de la infraestructura en la nube de Microsoft, ha comenzado a diversificar sus proveedores. Esta situación subraya la necesidad de adaptarse a un ecosistema de IA en rápida evolución.

Microsoft planea invertir 80,000 millones de dólares en centros de datos este año fiscal, pero el ritmo podría desacelerarse después. Esta estrategia refleja un enfoque renovado hacia la diversificación y adaptación a las demandas cambiantes de la tecnología de IA.

Este relato global destaca la importancia de ajustar la infraestructura a las necesidades de un mercado en constante cambio. Los centros de datos deben evolucionar para satisfacer las exigencias actuales de la inferencia y la ejecución eficaz de modelos entrenados. La capacidad para anticiparse a estos cambios define el éxito en el competitivo campo de la inteligencia artificial.

La historia de los centros de datos en IA es un microcosmos de cómo las innovaciones tecnológicas extienden su impacto, revelando tanto sus potencialidades como sus limitaciones, y estableciendo las bases para el progreso futuro.