Cómo empezar con buen pie con la IA distribuida

Antes de invertir en infraestructura de IA, conviene detenerse a observar cómo está cambiando el equilibrio entre los datos, la capacidad de computación y la inteligencia. Al trabajar con empresas que apenas comienzan su recorrido con la IA, hemos observado patrones claros que distinguen el éxito inicial de las dificultades posteriores. La ubicación de los datos, el ritmo de expansión hacia el edge y la diversidad de modelos y partners determinan en conjunto lo que realmente significa aplicar correctamente la IA. Todo empieza por crear una base para la IA distribuida.

Los casos de uso en el edge están creciendo a un ritmo vertiginoso. A medida que los modelos se hacen más pequeños, inteligentes y específicos de cada dominio, la inferencia se realiza cada vez más cerca de donde se crean los datos, ya sea para detectar fraudes en el punto de transacción, realizar controles de calidad en tiempo real en una planta de producción o tomar decisiones en vehículos conectados. Las arquitecturas de IA agéntica y los marcos emergentes, como Model Context Protocol (MCP), están acelerando esta tendencia al permitir sistemas de IA modulares que se distribuyen y ejecutan en distintos entornos.

El resultado: se prevé que aproximadamente el 75 % de los nuevos datos se genere y procese en el edge.[1] Al mismo tiempo, el ecosistema se está alineando en torno a plataformas y pautas de líderes del sector como NVIDIA, que proporcionan arquitecturas de referencia para ayudar a las empresas a escalar más rápidamente la IA distribuida. Existen otros componentes igualmente importantes en una solución de infraestructura de IA distribuida que, en conjunto, ayudan a las empresas a abordar correctamente la IA.

Los datos impulsan el motor de la IA

La IA empieza y termina con los datos. Actualmente, cerca del 60 % de los datos empresariales sigue residiendo en las principales nubes públicas[2], pero los datos más recientes y valiosos se están generando fuera de ellas, en el edge. Este desequilibrio ha creado lo que muchos describen como una pugna por los datos: Los datos se desplazan constantemente hacia dentro y fuera de las nubes, y desde y hacia las ubicaciones en el edge, a medida que las organizaciones deciden dónde almacenarlos, procesarlos y analizarlos. Estos flujos determinan ahora cómo y dónde debe evolucionar la infraestructura de IA. En muchos casos, es el movimiento de los datos, y no las propias cargas de trabajo, lo que impulsa la próxima generación de decisiones sobre infraestructura.

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

Respaldar esta realidad distribuida requiere más que una GPU. Requiere una infraestructura capaz de mover grandes conjuntos de datos de forma rápida, segura e inteligente entre nubes, infraestructura centralizada y el edge.

Las cargas de trabajo de IA varían enormemente, desde la preparación de datos y el entrenamiento de modelos hasta el procesamiento del lenguaje natural, la IA generativa y la visión artificial. Cada una presenta requisitos distintos en cuanto a capacidad de computación, almacenamiento y conectividad. El entrenamiento requiere una capacidad de computación masiva y paralela, así como interconexiones de alto rendimiento y baja latencia para mover los datos de forma eficiente entre nodos. Por su parte, la inferencia depende de tiempos de respuesta ultrarrápidos y de la proximidad a los usuarios y las fuentes de datos.

Ningún entorno diseñado específicamente puede destacar en ambos extremos de ese espectro. La escala y la velocidad deben coexistir, lo que significa que la infraestructura subyacente debe adaptarse a distintas cargas de trabajo y ajustarse dinámicamente a medida que cambian las necesidades.

Algunos equipos están implementando modelos más pequeños y específicos de cada dominio en el edge, mientras que otros mantienen un ciclo de retroalimentación entre la inferencia y el entrenamiento para perfeccionar continuamente los modelos casi en tiempo real. Sea cual sea el enfoque, el éxito depende de una automatización y una coordinación eficaces en todo el sistema. Con tantos elementos en juego, es fundamental establecer la base adecuada: una que pueda adaptarse a flujos de datos dinámicos, escalar a nivel global y funcionar como un sistema unificado e inteligente.

La interconexión es el tejido conectivo

Independientemente del punto en el que una organización inicie su recorrido con la IA, el éxito depende en última instancia de lo bien que se conecte todo. La IA es intrínsecamente distribuida: Los datos en un lugar, la capacidad de computación en otro y los modelos y motores de inferencia repartidos entre regiones y nubes. Cada elemento puede estar optimizado por separado. Sin embargo, sin la capacidad de mover datos, sincronizar modelos y orquestar flujos de trabajo de forma fluida y segura entre entornos, el sistema siempre tendrá limitaciones.

Ahí es, además, 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 la información pueden desplazarse entre entornos. Cuando ese flujo es rápido y seguro, la red deja de ser una infraestructura en segundo plano y se convierte en el motor de la coordinación y la escala.

Facilitar el flujo ininterrumpido de la inteligencia de datos

La interconexión es el tejido conectivo de la infraestructura de IA. Permite que la información fluya entre los lugares donde se generan los datos, donde se procesan y donde se utiliza la información resultante para actuar. Aporta coherencia a la creciente proliferación de infraestructura preparada para la IA, al conectar GPU en nubes privadas o públicas con conjuntos de datos en entornos locales, vincular puntos finales de inferencia distribuidos con ubicaciones centralizadas de entrenamiento y unir ecosistemas de partners que abarcan varios proveedores. Sin interconexión, la IA no puede funcionar como un sistema unificado.

Creación de una red multinube global y dinámica

Crear este tejido conectivo requiere una red multinube global diseñada específicamente para la IA. Una red que ofrezca conectividad de baja latencia a gran alcance, rutas de datos seguras y predecibles, y la flexibilidad necesaria para adaptarse a los cambios en las cargas de trabajo en tiempo real. A medida que las empresas pasan de la experimentación a la implementación a escala, la red debe evolucionar de conexiones estáticas a interconexiones dinámicas e inteligentes capaces de aprender y optimizarse continuamente.

Impulsar la próxima generación de interconexión

Esta es la visión de Fabric Intelligence: la próxima generación de interconexión para la era de la IA. Incorpora nuevas funcionalidades preparadas para la IA que facilitan a las empresas la conexión con los servicios y proveedores adecuados, en distintas nubes, con partners y en ubicaciones en el edge. Al estar integrada en la propia red, puede mostrar los recursos de IA disponibles, sugerir rutas de conexión más inteligentes en función del rendimiento o del coste, y ajustar automáticamente esas conexiones a medida que cambian las necesidades. Además, sienta las bases para una estrategia de observabilidad de pila completa, garantizando que todo el entramado de IA, la capacidad de computación, los datos y la red funcionen de forma transparente y eficiente.

En conjunto, estas funcionalidades constituyen la columna vertebral de una red de inferencia global. Una red que protege, simplifica y acelera el movimiento de la inteligencia allí donde sea necesario.

Primeros pasos: La era de las pautas para la IA ya está aquí

Gracias a los LLM más pequeños e inteligentes, la IA se está acercando al lugar donde se generan y consumen los datos en todos los sectores y verticales. Las decisiones en tiempo real dependen de una baja latencia y de la capacidad de mover los datos de forma rápida e inteligente entre distintas fuentes. Las pautas son el nuevo vehículo para crear flujos de trabajo coherentes y repetibles para todo tipo de IA, y MCP aporta flexibilidad y capacidad de elección. Ya sea que se trabaje sobre plataformas de NVIDIA o se diseñe una plantilla de IA agéntica con partners tecnológicos, las pautas permiten acelerar la salida al mercado.

Equinix Distributed AI™

Las empresas necesitan infraestructura de IA distribuida allí donde residan sus datos para tomar decisiones de forma segura, rápida, flexible y sencilla. A medida que se desarrolla la próxima ola de innovación en IA, integrar una estrategia de interconexión en tiempo real con agentes y pautas será clave para el éxito.

Equinix Distributed AI™ es una solución integral que ayuda a las empresas a implementar la infraestructura que necesitan para acelerar la innovación en IA a escala allí donde surjan oportunidades. Pueden crear una base sobre infraestructura neutral que les ayude a satisfacer requisitos cambiantes sin verse limitadas por las restricciones de los proveedores ni por opciones tecnológicas inflexibles. La amplia conectividad inteligente integrada en Equinix Distributed AI™ ayuda a las empresas a acercar los datos y la inferencia a los usuarios, al tiempo que cumplen los requisitos de privacidad de los datos.

Equinix ofrece el alcance global que respalda la IA distribuida a través de sus más de 270 data centers  preparados para la IA en 77 mercados estratégicos de todo el mundo. El ecosistema de Equinix incluye a más de 10 000 empresas y proveedores de servicios, desde proveedores de servicios en la nube consolidados hasta especialistas emergentes en IA. Dado que muchos de los proveedores de servicios con los que necesita conectarse están presentes en Equinix, resulta fácil encontrar los socios adecuados para hacer evolucionar su estrategia de IA distribuida. Solo tiene que interconectarse con ellos en uno de nuestros  colocation data centers Equinix IBX® para empezar a intercambiar datos de forma rápida y segura.

Descubra por qué el futuro de la infraestructura de IA es distribuido: Vea vídeos con directivos de Equinix para conocer nuestra solución de IA distribuida.

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

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