A medida que las empresas invierten en IA, la interconexión con ecosistemas clave, incluidos los ecosistemas de IA emergentes, ofrece un valor significativo
La IA está ayudando a la humanidad a afrontar todo tipo de problemas del mundo real, desde la detección de fraudes hasta la optimización del servicio al cliente y la investigación y el tratamiento de la atención sanitaria. Está revolucionando el diagnóstico y el tratamiento de enfermedades como el cáncer al mejorar la detección del cáncer, el desarrollo de fármacos y la personalización de la atención, al tiempo que acelera la investigación médica.
La infraestructura de TI es el núcleo de este trabajo. Por ejemplo, la IA requiere una importante capacidad de procesamiento para analizar enormes volúmenes de datos de numerosos sistemas hospitalarios e instituciones de atención médica. Los numerosos participantes del ecosistema de atención médica necesitan formas de integrar e intercambiar de forma segura todos estos datos. Y el cumplimiento de los requisitos regulatorios y de privacidad para los datos de salud confidenciales es crucial.
Muchas organizaciones de diferentes sectores enfrentan desafíos similares con la IA. A medida que continúa el auge de la IA y las organizaciones exploran nuevas posibilidades para implementar soluciones de IA que generen valor comercial, se están dando cuenta de la necesidad de una infraestructura de IA escalable y resistente que pueda prepararlas para un futuro impredecible. Los centros de datos locales tradicionales no fueron diseñados para la IA y, por lo general, no están equipados para satisfacer sus demandas. Como resultado, tanto las empresas como los proveedores de servicios están examinando el potencial de los centros de datos de alto rendimiento para ayudarlos a dar el siguiente paso en su viaje hacia la IA.
Para construir una base sólida para la IA, es fundamental estar en el tipo de centro de datos adecuado para sus cargas de trabajo de IA, ya sea que esté entrenando un modelo de IA, implementándolo para inferencia en el borde o respaldando el movimiento de datos durante todo el ciclo de vida de la IA. Los centros de datos de hiperescala, de coubicación y de borde desempeñan funciones importantes, según sus requisitos específicos. Un centro de datos preparado para IA proporciona la infraestructura para respaldar cargas de trabajo de IA de alta densidad y alto consumo de energía, incluidos equipos de red de alto rendimiento para la conectividad con nubes, proveedores de servicios y el resto de su ecosistema de IA.
Sin embargo, la interconexión es un elemento que a menudo se pasa por alto en las soluciones de IA. La IA requiere que se transfieran cantidades masivas de datos hacia y desde las aplicaciones rápidamente. Puede tener el mejor hardware de IA del mercado, pero para usarlo de manera efectiva, debe poder transferir datos de forma segura entre entornos a gran velocidad. Por lo tanto, la interconexión (el intercambio directo y privado de datos entre empresas) es un factor fundamental para el éxito de la IA.
Por qué la interconexión es importante para la IA
La interconexión puede abordar muchos de los problemas que las organizaciones intentan resolver en torno al intercambio de datos de IA:
- Reducción de las inversiones de capital iniciales
- Reducción de las tarifas de salida de la nube
- Aumentar el rendimiento de las soluciones de IA
- Implementación rápida de aplicaciones de IA
- Proporcionar observabilidad a la red de IA
Casi todas las organizaciones operan actualmente en una arquitectura híbrida de múltiples nubes, donde los datos se generan y almacenan en ubicaciones dispersas. Tener una conectividad eficaz en estas arquitecturas complejas y globales es fundamental para las iniciativas de IA, dados los volúmenes de datos distribuidos que se necesitan para la IA.
A medida que los ecosistemas y las herramientas de IA crecen, el papel de los socios se ha vuelto aún más vital. Nadie puede tener éxito con la IA solo, y las asociaciones ofrecen importantes ventajas. La interconexión permite el intercambio seguro y privado de datos entre socios.
Para muchas empresas, este intercambio de datos que es tan fundamental para la IA incluye al menos algunos datos confidenciales o de propiedad exclusiva. Cuando las empresas adquieren un modelo de IA de una nube pública o de un mercado de modelos de IA, por ejemplo, a menudo necesitan utilizar datos de propiedad exclusiva para que el modelo sea más relevante para su negocio. Por lo tanto, cada vez más organizaciones están explorando arquitecturas de IA privadas para abordar esta necesidad. Si bien se puede utilizar Internet público para las redes de IA, para muchas empresas, no ofrece la seguridad, la privacidad y el control que necesitan sobre sus datos, ni el rendimiento constante que exigen sus soluciones de IA. La interconexión privada, por otro lado, permite intercambiar datos de forma segura y proporciona el rendimiento confiable y constante necesario para un proyecto de IA privado.
Desglosando los requisitos de interconexión de la IA
Los requisitos de red difieren para cada tipo de carga de trabajo de IA, y la interconexión puede desempeñar un papel a la hora de satisfacer estos requisitos de conectividad de forma segura y rentable.
Entrenamiento de modelos de IA
Si está desarrollando un modelo, necesita extraer datos de muchas fuentes para entrenarlo, incluidas nubes, almacenamiento privado y mercados de datos. La transferencia de grandes conjuntos de datos requiere un ancho de banda significativo, así como conexiones seguras entre esas fuentes de datos y el entorno de entrenamiento. Para el entrenamiento, también necesita una red global porque los datos necesarios probablemente se encuentren en todo el mundo.
Un servicio de interconexión disponible a nivel mundial conecta a los principales proveedores de servicios para un intercambio de datos seguro y privado que acelera las iniciativas de IA. Las soluciones de interconexión virtual ofrecen la agilidad para escalar hacia arriba y hacia abajo fácilmente cuando lo necesite, de modo que no tenga que invertir en infraestructura de red que no necesitará más adelante.
Inferencia de IA
Cuando se implementa un modelo para inferencia, los datos fluyen continuamente hacia dentro y hacia fuera del modelo de IA. Las consultas llegan desde los usuarios a su modelo de inferencia y luego vuelven al usuario. Esto requiere acceso en tiempo real a los datos más recientes y el intercambio de datos debe realizarse con una latencia ultrabaja para garantizar el rendimiento de la aplicación.
Una solución de interconexión global ofrece acceso a datos en tiempo real donde lo necesita, en el borde, con un rendimiento confiable. Realizar inferencias de IA en centros de datos de borde ofrece muchas ventajas. Ayuda a evitar la ineficiencia y el costo de transferir datos de ida y vuelta a una ubicación central para su procesamiento. Realizar inferencias de IA en el borde también reduce la latencia de ida y vuelta y le brinda acceso a los mercados de datos locales. Y vale la pena señalar que el surgimiento de la IA de agente aumentará aún más la necesidad de conectividad de baja latencia y alta disponibilidad para la inferencia.
En cada fase de un flujo de trabajo de IA, se trabaja con datos en movimiento entre nubes, centros de datos, mercados de IA, proveedores de servicios de IA y ecosistemas de socios. La interconexión es la mejor manera de transferir datos de forma privada y segura, con un rendimiento optimizado para cada tipo de carga de trabajo de IA.
Desarrollar una estrategia de interconexión de IA en una plataforma global
A medida que las iniciativas de IA colaborativa despegan, el papel importante de la interconexión en los centros de datos preparados para IA se hace cada vez más evidente. La conectividad segura, privada y de gran ancho de banda es la columna vertebral de la IA, y trabajar con proveedores de interconexión experimentados puede reducir la complejidad y, al mismo tiempo, garantizar el acceso a su ecosistema de IA.
Los centros de datos preparados para IA están diseñados para acelerar la implementación de IA, reducir costos, aumentar la eficiencia y preparar su infraestructura de IA para el futuro. Y la conectividad segura y de alta velocidad es un elemento clave de esa preparación para IA.
En los centros de datos de Equinix, encontrará todo lo que necesita para construir una red de IA interconectada:
- Contamos con un ecosistema rico que incluye 3000 proveedores de nube y SaaS, 2000 proveedores de servicios de red y 4800 empresas, incluidos los principales proveedores de hardware y software de inteligencia artificial. Tener acceso a tantos líderes tecnológicos sería imposible de lograr por cuenta propia en un centro de datos local.
- Nuestra plataforma incluye una red global de centros de datos interconectados en 73 mercados clave en 34 países, para que pueda conectarse en todas las ubicaciones adecuadas para sus iniciativas de IA.
- Estamos innovando el diseño de nuestro centro de datos para satisfacer los requisitos de energía y refrigeración de la IA.
- Y esta es una gran novedad: Equinix Fabric® , nuestra solución de interconexión definida por software, proporciona conectividad segura, privada y de alto rendimiento entre todos los actores de su ecosistema de IA. Está disponible a pedido en más de 60 áreas metropolitanas globales para interconectar su infraestructura y sus socios de IA.
La IA no va a desaparecer y las oportunidades que ofrece a las empresas son significativas. Pero requiere una planificación cuidadosa y una estrategia de infraestructura de IA a largo plazo. Para que la IA funcione bien, se necesita una conectividad de red segura, de baja latencia y alta capacidad con un rendimiento predecible, y la interconexión puede proporcionar precisamente eso.
Para obtener más información sobre cómo los centros de datos preparados para IA pueden respaldar su transición a la IA, mire nuestra charla técnica: Por qué necesita un centro de datos de alto rendimiento preparado para IA .
Equinix. A y H. S. Traducido al español
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