Sebastian Thomas (Allianz Global Artificial Intelligence) | En la última década, la inteligencia artificial (IA) ha revolucionado sectores enteros y la vida cotidiana. Las tasas de adopción de la IA se han disparado en todos los sectores, y algunas estimaciones sugieren que las tecnologías de IA podrían añadir 13 billones de dólares a la producción económica mundial para 2030.
Este crecimiento explosivo subraya el papel fundamental de la IA en el impulso de la innovación y la productividad a nivel global. Sin embargo, dos componentes cruciales de los que se habla con menos frecuencia, son esenciales para el futuro crecimiento de la IA: las infraestructuras y la energía.
La Infraestructura: pilar crítico para la IA
La infraestructura es la columna vertebral de la innovación y el avance de la IA. Proporciona la potencia de cálculo, las capacidades de gestión de datos y la seguridad necesaria para respaldar el desarrollo, la implementación y el funcionamiento de las soluciones de IA. Cuanto más utilizamos la IA, más datos generan y procesan los algoritmos de IA, y toda esa información debe procesarse y almacenarse de forma segura en ubicaciones eficientes.
- Los centros de datos ofrecen soluciones de almacenamiento sólidas y sistemas de gestión eficiente. Sin embargo, se necesita una inversión sustancial para ampliar la infraestructura existente. Esto permitirá a las organizaciones manejar conjuntos de datos más grandes y desplegar soluciones de IA en mayor escala.
- Los chips son la espina dorsal de un centro de datos, capaces de procesar datos y calcular rápidamente miles de millones de resultados, lo que permite el funcionamiento de servidores y otros dispositivos electrónicos. Para mantener el ritmo del crecimiento del mercado de la IA, se estima que la demanda de chips en los centros de datos podría multiplicarse por 9 en los próximos años, pasando de 5,1 millones en 2023 a 46 millones en 2027.
- En el caso de los centros de datos, la ubicación es importante. Las aplicaciones de IA en tiempo real, como los vehículos autónomos, diagnósticos sanitarios y la automatización industrial, requieren una baja latencia para una rápida toma de decisiones. Esto puede implicar la construcción de más centros de datos para mejorar los tiempos de respuesta y el rendimiento de las aplicaciones de IA.
