Cómo empezar correctamente con la IA distribuida

Antes de invertir en infraestructura de IA, resulta útil detenerse y analizar cómo se transforma el equilibrio entre los datos, el cómputo y la inteligencia. Al trabajar con empresas que apenas inician su camino en la IA, hemos observado patrones claros que diferencian el éxito temprano de las dificultades posteriores. La ubicación de los datos, el ritmo de expansión hacia el edge y la diversidad de modelos y socios definen lo que realmente significa “hacer bien la IA”. Todo comienza con la construcción de una base para la IA distribuida.

Los casos de uso en el edge experimentan un aumento meteórico. A medida que los modelos se vuelven más pequeños, inteligentes y específicos para cada sector, la inferencia ocurre cada vez más cerca del lugar donde se crean los datos, ya sea para la detección de fraudes en un punto de transacción, el control de calidad en tiempo real en una fábrica o la toma de decisiones dentro de vehículos conectados. Las arquitecturas de IA agéntica y los marcos emergentes como el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) aceleran esta tendencia, permitiendo sistemas de IA modulares que viven y se ejecutan en entornos distribuidos.

El resultado: se prevé que el edge genere y procese aproximadamente el 75 % de los datos nuevos.[1] Al mismo tiempo, el ecosistema se alinea en torno a plataformas y planos de líderes como NVIDIA, proporcionando arquitecturas de referencia que ayudan a las empresas a escalar la IA distribuida con mayor rapidez. Existen otros componentes igualmente importantes en una solución de infraestructura de IA distribuida que, en conjunto, ayudan a las empresas a hacer bien la IA.

Los datos impulsan el motor de la IA

La IA comienza y termina con los datos. Hoy en día, cerca del 60 % de los datos empresariales todavía reside dentro de las principales nubes públicas[2], pero los datos más nuevos y valiosos se están creando fuera de ellas, en el borde. Este desequilibrio ha creado lo que muchos describen como un constante estira y afloja de datos: Las organizaciones mueven datos continuamente hacia adentro y hacia afuera de las nubes, así como desde y hacia las ubicaciones de borde, mientras buscan un equilibrio sobre dónde almacenarlos, procesarlos y analizarlos. Estos flujos dictan ahora cómo y dónde debe evolucionar la infraestructura de IA. En muchos casos, el movimiento de los datos, y no las cargas de trabajo en sí mismas, impulsa la próxima generación de decisiones de infraestructura.

¿Qué impulsa la necesidad de una infraestructura de IA distribuida?

Soportar esta realidad distribuida requiere más que unidades de procesamiento gráfico (GPU). Exige una infraestructura capaz de mover conjuntos de datos masivos de forma rápida, segura e inteligente a través de nubes, infraestructura centralizada y ubicaciones de borde.

Las cargas de trabajo de IA varían drásticamente, desde la preparación de datos y el entrenamiento de modelos hasta el procesamiento de lenguaje natural, la IA generativa y la visión por computadora. Cada una plantea demandas distintas de cómputo, almacenamiento y conectividad. El entrenamiento requiere un cómputo paralelo masivo e interconexiones de alto rendimiento y baja latencia para mover datos de manera eficiente entre nodos.  Por otro lado, la inferencia depende de tiempos de respuesta ultrarrápidos y de la proximidad a los usuarios y a las fuentes de datos.

Ningún entorno único y diseñado para un solo propósito puede destacar en ambos extremos de ese espectro. La escala y la velocidad deben coexistir, lo que significa que la infraestructura subyacente tiene que flexibilizarse para diferentes cargas de trabajo y adaptarse dinámicamente a medida que cambian las necesidades.

Algunos equipos ubican modelos más pequeños y específicos de la industria en el borde, mientras que otros mantienen un bucle de retroalimentación continuo entre la inferencia y el entrenamiento para perfeccionar los modelos casi en tiempo real. Cualquiera que sea el enfoque, el éxito depende de una automatización y coordinación efectivas en todo el sistema. Con tantos componentes en juego, resulta esencial establecer la base adecuada: una que pueda adaptarse a flujos de datos dinámicos, escalar a nivel global y operar como un sistema unificado e inteligente.

La interconexión es el tejido conectivo

Sin importar dónde comience una organización su camino en la IA, el éxito depende en última instancia de qué tan bien se conecta todo. La IA es inherentemente distribuida: los datos están en un lugar, el cómputo en otro, y los modelos y motores de inferencia se extienden a través de regiones y nubes. Cada elemento puede funcionar de forma optimizada por sí mismo. Sin embargo, el sistema siempre enfrentará limitaciones si carece de la capacidad de mover datos, sincronizar modelos y orquestar flujos de trabajo de manera fluida y segura entre entornos.

Ahí es donde muchas estrategias de IA convergen en la necesidad de una conectividad inteligente y en tiempo real. Lo que hace que la IA distribuida funcione es la facilidad con la que los datos, los modelos y las perspectivas pueden moverse entre los entornos. Cuando ese flujo es rápido y seguro, la red deja de ser una infraestructura de fondo y se convierte en el motor de coordinación y escala.

Facilitar el flujo fluido de la inteligencia de datos

La interconexión constituye el tejido conectivo de la infraestructura de IA. Esta permite el flujo de inteligencia entre los lugares donde se generan los datos, donde se procesan y donde se ejecutan las acciones basadas en los conocimientos obtenidos. Además, aporta coherencia a la creciente expansión de la infraestructura lista para la IA, al vincular las GPU en nubes privadas o públicas con los conjuntos de datos en entornos locales, conectar los puntos de conexión de inferencia distribuidos con los sitios de entrenamiento centralizados y unir los ecosistemas de socios que abarcan múltiples proveedores. Sin la interconexión, la IA no puede operar como un sistema unificado.

Crear una red global y dinámica de múltiples nubes

La construcción de este tejido conectivo requiere una red global de múltiples nubes diseñada específicamente para la IA. Esta red debe ofrecer un alcance de baja latencia, rutas de datos seguras y predecibles, y la flexibilidad necesaria para adaptarse a las cargas de trabajo cambiantes en tiempo real. A medida que las empresas pasan de la experimentación al despliegue a gran escala, la red debe evolucionar de conexiones estáticas a interconexiones dinámicas e inteligentes, capaces de aprender y optimizarse de forma continua.

Impulsar la próxima generación de interconexión

Esta es la visión detrás de Fabric Intelligence: la próxima generación de interconexión para la era de la IA. Esta tecnología aporta nuevas capacidades listas para la IA que facilitan a las empresas la vinculación con los servicios y proveedores adecuados, a través de nubes, socios y sitios de borde. Integrada en la propia red, puede identificar los recursos de IA disponibles, sugerir rutas de conexión más inteligentes basadas en el rendimiento o el costo, y ajustar esos enlaces automáticamente a medida que cambian las necesidades. Asimismo, sienta las bases para una estrategia de observabilidad de pila completa, lo que garantiza que todo el tejido de IA (el cómputo, los datos y la red) opere de manera transparente y eficiente.

En conjunto, estas capacidades forman la columna vertebral de una red de inferencia global. Una que asegura, simplifica y acelera el movimiento de la inteligencia hacia donde sea que deba fluir.

Primeros pasos: La era de los planos de arquitectura ya está aquí

La IA se acerca cada vez más al lugar donde se generan y consumen los datos en todas las industrias y sectores, impulsada por modelos de lenguaje extenso (LLM) más pequeños e inteligentes. Las decisiones en tiempo real dependen de una baja latencia y de la capacidad de mover datos de forma rápida e inteligente entre las distintas fuentes. Los planos de arquitectura representan el nuevo medio para construir flujos de trabajo coherentes y repetibles para todo tipo de IA, mientras que el protocolo MCP (Protocolo de Contexto de Modelo) aporta flexibilidad y libertad de elección. Ya sea que las empresas construyan sobre plataformas de NVIDIA o diseñen su propia plantilla de IA agéntica con socios tecnológicos, estos planos de arquitectura permiten acelerar el tiempo de comercialización.

Equinix Distributed AI™

Las empresas necesitan una infraestructura de IA distribuida ubicada en cada lugar donde residen sus datos para impulsar la toma de decisiones de forma segura, rápida, flexible y sencilla. A medida que se despliega la próxima ola de innovación en IA, la integración de una estrategia de interconexión en tiempo real con agentes y planos de arquitectura asegurará el éxito.

Equinix Distributed AI™ es una solución integral que ayuda a las empresas a implementar la infraestructura necesaria para acelerar la innovación en IA a gran escala, en cualquier lugar donde existan oportunidades. Las organizaciones pueden construir una base sobre una infraestructura neutral que les permita cumplir con los requisitos cambiantes, sin enfrentar las restricciones de las limitaciones de proveedores o de opciones tecnológicas inflexibles. La conectividad amplia e inteligente integrada en Equinix Distributed AI™ ayuda a las empresas a mover los datos y la inferencia más cerca de los usuarios, al mismo tiempo que cumplen con los requisitos de privacidad de datos.

Equinix ofrece el alcance global que soporta la IA distribuida gracias a nuestros más de 270 centros de datos listos para la IA, ubicados en 77 mercados estratégicos en todo el mundo. El ecosistema de Equinix incluye a más de 10 000 empresas y proveedores de servicios, desde proveedores de nube establecidos hasta especialistas emergentes en IA. Debido a que gran parte de los proveedores de servicios con los que usted necesita conectarse ya están en Equinix, resulta fácil encontrar a los socios adecuados para evolucionar su estrategia de IA distribuida. Solo debe interconectarse con ellos en uno de nuestros centros de datos de colocation Equinix IBX® para comenzar a intercambiar datos de forma rápida y segura.

Descubra por qué el futuro de la infraestructura de IA es distribuido: Vea los videos con los ejecutivos de Equinix para obtener una introducción a nuestra solución de Distributed AI.

[1] Bruce Kornfeld, “2025 IT Infrastructure Trends: The Edge Computing, HCI And AI Boom,” Forbes, 12 de diciembre del 2024.

[2] Soundarya Jayaraman, “150+ Fascinating Cloud Computing Statistics for 2025,” G2.ai, 23 de diciembre del 2024.