¿Cómo habilitará la infraestructura digital la IA privada?

Para conseguir la IA adecuada, necesita dar prioridad a la arquitectura de datos, la conectividad de red privada y la sostenibilidad - y los ecosistemas también ayudan.

Jon Lin
¿Cómo habilitará la infraestructura digital la IA privada?

No es ningún secreto que los líderes empresariales están entusiasmados con las posibilidades de la IA generativa. El diálogo en torno a ella es intenso y existe la urgencia de averiguar cómo puede ayudar a sus empresas. Se plantean preguntas sobre por dónde empezar, cómo ampliar la escala y cómo aprovechar los conocimientos de los modelos públicos de IA protegiendo al mismo tiempo la información sensible, como la propiedad intelectual.

Ahí es donde entra en juego la IA a nivel empresarial, con su uso combinado de IA y datos privados, así como modelos de entrenamiento en la nube pública.La IA privada ofrece a las empresas el control necesario para capitalizar las ventajas de la IA, manteniendo al mismo tiempo la seguridad y confidencialidad de sus datos sensibles. Al igual que la nube privada, la IA privada debe estar operativa en entornos no públicos para que las empresas puedan utilizar sus datos de propiedad al tiempo que conservan el control total.

Los líderes que se han transformado digitalmente están desplegando ahora sus infraestructuras digitales para impulsar la IA empresarial. Estos líderes siguen tres estrategias fundamentales para conseguir una IA correcta:

  1. Estructurar arquitecturas de datos para la gobernanza, la privacidad y la residencia
  2. Utilizar la interconexión para la hiperconectividad
  3. Elija una IA sostenible y utilícela para la sustentabilidad

También eligen los ecosistemas que conectan a las empresas con los socios, sistemas y herramientas que necesitan para implementar su infraestructura de IA empresarial en los lugares adecuados.

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Beneficios de la IA privada

La IA privada es la que se construye para uso exclusivo de una organización, al tiempo que se mantiene el control sobre sus modelos y datos. Los beneficios adicionales de la IA privada incluyen:

  • Mejora de la latencia de la carga de trabajo
  • Reducción del riesgo normativo
  • Previsibilidad de los costos

La integración de una infraestructura híbrida multinube para IA privada simplifica el acceso a múltiples entornos de nube y de borde, para ejecutar cargas de trabajo específicas.

Echemos un mirada más de cerca a las tres estrategias esenciales para desplegar la infraestructura digital que ayuda a las empresas a habilitar la IA privada.

Estructurar la arquitectura de datos para la gobernanza, la privacidad y la residencia

La IA privada requiere muchos datos de múltiples fuentes —privadas, públicas y de terceros— para crear mejores resultados empresariales. Una vez que las empresas construyen los lagos de datos necesarios y despliegan la infraestructura para alimentar de datos a los motores de IA, deben formatear esos datos para facilitar su consumo.

Los datos privados pueden quedar expuestos a filtraciones cuando se utilizan modelos de entrenamiento alojados en una infraestructura pública de IA. Una arquitectura de datos adecuada ayuda a las empresas a mantener el control y la propiedad de sus datos, así como a respaldar el cumplimiento de los requisitos regulatorios y de soberanía de datos. También optimiza los costos al reducir la necesidad de duplicación de datos en varios proveedores de servicios en la nube.

Las arquitecturas de datos deberían diseñarse para un flujo fluido de información con tres componentes cruciales:

  • Gobernanza: Establecer procesos de recopilación, almacenamiento, procesamiento y gestión de datos para garantizar la calidad de los datos y el cumplimiento de la regulación.
  • Residencia: Determine dónde almacenar conjuntos de datos específicos —en las instalaciones, en centros de datos de colocación o en la nube— y en qué país.
  • Privacidad: Salvaguarde los datos para proteger la información confidencial y cumplir con las regulaciones globales de protección de datos.

La IA privada requiere nuevas arquitecturas y patrones de datos que den cabida a tecnologías innovadoras y de primera clase. Conseguir una buena arquitectura de datos comienza con la creación de un núcleo de datos autorizado para que los datos puedan pasar de la periferia a la nube y viceversa con total control. Esto ayuda a las empresas a encontrar el equilibrio adecuado entre el despliegue de sus datos en múltiples servicios relacionados con la IA y el mantenimiento del control de los datos.

Utilizar la interconexión para la hiperconectividad

La IA privada amplifica los requisitos de conectividad, exigiendo baja latencia para las cargas de trabajo que requieren procesamiento en tiempo real. El despliegue de un entorno híbrido multicloud con conexiones de red privada virtual —lo que llamamos interconexión– desplaza el intercambio de datos de la Internet pública a las redes privadas, y conecta sin fisuras las cargas de trabajo y los datos en todo el mundo. La interconexión proporciona hiperconectividad hacia y desde el núcleo digital, los ecosistemas y la periferia, ayudando a las empresas a llegar a más participantes, socios y servicios, desde nubes a mercados de datos.

La interconexión privada es compatible con patrones de movimiento de arquitectura de datos que incluyen:

  • Introducción de datos de múltiples fuentes
  • Optimización de la velocidad de transferencia de datos entre la nube y los recursos privados
  • Aceleración de la distribución y automatización de información práctica en tiempo real

El uso de la interconexión y el almacenamiento adyacente en la nube ayuda a garantizar el acceso periférico a los datos, un perímetro seguro y la inferencia en tiempo real.

Elija una IA sostenible y utilícela para la sustentabilidad

La IA privada requiere más potencia de cálculo, por lo que la sustentabilidad es una preocupación primordial sobre cómo las empresas están consumiendo o construyendo infraestructura de IA privada.

La IA sostenible integra la eficiencia medioambiental en el diseño, desarrollo y despliegue de los sistemas de IA a lo largo de su ciclo de vida. La IA sostenible incluye hacer algoritmos, modelos y previsiones más eficientes desde el punto de vista energético. Para lograrlo, las empresas se fijarán en cómo los centros de datos de colocación proporcionan infraestructuras altamente eficientes e invierten en energía verde.

Los equipos de TI más potentes, los despliegues de mayor densidad, la computación en los bordes y la demanda por una mayor eficiencia están impulsando la necesidad de técnicas de refrigeración más avanzadas. Las tecnologías avanzadas de refrigeración líquida -como la refrigeración directa al chip— permiten a las empresas refrigerar con mayor eficacia el hardware potente y de alta densidad que soporta cargas de trabajo de cálculo intensivo como la IA.

Los operadores de data center también están explorando otras formas de reducir el consumo total de energía sin afectar al funcionamiento seguro de la infraestructura de TI, como la adopción de las recientes directrices de la American Society of Heating, Refrigerating and Air-Conditioning Engineers (ASHRAE), según las cuales los equipos de clase A1 (nivel empresarial) ya pueden funcionar con seguridad a temperaturas más altas.

Por el contrario, las empresas están utilizando la IA para reducir las emisiones operativas de carbono y acelerar los programas de acción por el clima. Por ejemplo, la IA está ayudando a las aerolíneas a optimizar las rutas de vuelo para reducir el consumo de combustible. Las empresas de biodiversidad lo utilizan para descubrir soluciones más amigables con la naturaleza.

Ejecución de IA privada en la plataforma Equinix®

Equinix ayuda a las empresas a avanzar en la IA privada. Ocupamos una posición distintiva en el panorama de la infraestructura digital como plataforma neutral en cuanto a proveedores, donde las empresas diseñan su infraestructura multinube y colaboran con socios del ecosistema. Durante los últimos 25 años nos hemos situado en el punto neurálgico de la infraestructura digital, y la IA aporta un nuevo e increíble conjunto de casos de uso para ayudar a construir sobre esa base.

Consulte The Equinix Indicator, para ver las conversaciones que mantenemos con ejecutivos de Equinix y expertos del sector sobre enfoques y mejores prácticas para ayudar a los líderes de TI a superar los desafíos de apostar por la IA privada.

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Jon Lin Executive Vice President and General Manager, Data Center Services
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