Durante los últimos años, buena parte de la conversación sobre infraestructura para inteligencia artificial estuvo concentrada en la capacidad de procesamiento. GPUs, aceleradores y nuevas arquitecturas dominaron la discusión, y se convirtieron en componentes centrales del desarrollo de modelos cada vez más sofisticados.

Pero a medida que la IA pasó del desarrollo al uso cotidiano, la atención sobre la infraestructura necesitó ampliarse.

Las organizaciones utilizan inteligencia artificial como un asistente corporativo. Para analizar documentos, buscar información, generar contenido, detectar anomalías o ejecutar procesos mediante agentes.

El modelo no funciona de manera aislada. Necesita acceder a información, cargar datos y mantener disponible una parte importante de ellos mientras procesa cada solicitud.

La pregunta, entonces, ya no es solamente cuánta capacidad de cómputo tiene un sistema. Sino también con qué velocidad puede llevar los datos hasta donde deben procesarse.

RAM y almacenamiento: funciones diferentes, un mismo objetivo

La memoria RAM y el almacenamiento cumplen funciones distintas. Pero complementarias.

La primera proporciona el espacio de trabajo de alta velocidad. Que necesita el sistema mientras una aplicación de IA está en ejecución.

Dependiendo de la arquitectura, allí deben convivir el sistema operativo, las aplicaciones, parte de los datos que se están procesando y otros recursos. Necesarios para ejecutar la carga de trabajo, además de la LLM en sí en los casos en que la IA se ejecuta en modo local.

El almacenamiento, en cambio, conserva modelos, conjuntos de datos, bases vectoriales y otra información. Que debe permanecer disponible más allá de una sesión de trabajo.

Cuando esos datos necesitan ser utilizados, deben trasladarse hacia las capas donde efectivamente serán procesados. Esto convierte al movimiento de datos en una parte decisiva de la experiencia.

Contar con una gran capacidad de procesamiento sirve poco si el resto del sistema no consigue alimentar esa capacidad de manera eficiente. Por eso, hablar de infraestructura de IA solo en términos de procesadores o GPUs ofrece una fotografía incompleta.

“El desafío aparece cuando la inteligencia artificial pasa a formar parte de las operaciones cotidianas. Allí ya no alcanza con mirar solamente la capacidad de cómputo. Hay que pensar el sistema como un conjunto. Donde memoria y almacenamiento tienen un impacto directo sobre cómo se manejan los datos y cómo responde la aplicación”. Explica Francisco Silva, Country Manager Chile-Perú de Kingston Technology.

Cuando la IA pasa a producción

Esta relación adquiere especial importancia con la inferencia. No porque se trate de un concepto nuevo, sino porque es allí donde la infraestructura se enfrenta al uso real.

Cada consulta a un chatbot, cada búsqueda y cada flujo de trabajo impulsado por agentes genera solicitudes. Que el sistema debe resolver de forma ágil, consistente y continua.

A diferencia del entrenamiento, que suele concentrarse en etapas específicas, la inferencia forma parte de la operación cotidiana. Esto incrementa la necesidad de acceder a la información con rapidez y previsibilidad Ya sea en un centro de datos, en la nube, en una estación de trabajo o en el edge.

Las aplicaciones atraviesan sectores muy diferentes. Inteligencia documental en el sector público. Optimización de redes de telecomunicaciones, personalización y detección de fraude en retail. Mantenimiento predictivo en IoT industrial, apoyo a la toma de decisiones clínicas y sistemas empresariales de conocimiento.

Cada caso plantea requerimientos propios, pero todos dependen de una infraestructura capaz de sostener el recorrido de los datos.

Un sistema equilibrado para cada carga de trabajo

No existe una única configuración de IA válida para todos los escenarios. Un PC preparado para ejecutar herramientas con funciones de IA. Un workstation que trabaja con modelos localmente y un servidor empresarial deben dimensionarse de manera distinta.

Aun así, en todos ellos existe una relación directa entre capacidad de procesamiento, memoria y almacenamiento.

La memoria suficiente permite mantener activos los recursos que requiere la carga de trabajo y reducir interrupciones derivadas de una capacidad limitada.

El almacenamiento de alto rendimiento, por su parte, facilita la carga de modelos y el acceso a grandes volúmenes de datos. Cuando ambas capas están bien dimensionadas, el procesador y los aceleradores pueden aprovechar mejor su capacidad. Ahí comienza a cobrar sentido, por ejemplo, un SSD NVMe con 14800 MB/s de transferencia.

Este enfoque también ayuda a evitar una inversión desequilibrada. Agregar más cómputo no resolverá por sí solo un cuello de botella provocado por memoria insuficiente o por una capa de almacenamiento que no responde con la velocidad y la consistencia necesarias.

Kingston cuenta con soluciones de memoria y SSD para diferentes entornos de uso. Además de SSD NVMe empresariales orientados a servidores y centros de datos.

El objetivo, en cada caso, es que la infraestructura pueda adaptarse a las necesidades de capacidad, rendimiento, confiabilidad e implementación de cada organización.

Pensar la IA como un sistema

A medida que las organizaciones incorporan IA a más procesos. La conversación sobre infraestructura necesita alejarse de la búsqueda de un único componente protagonista.

El próximo paso en la adopción de IA. Por lo tanto, no pasa simplemente por sumar capacidad de cómputo, sino que por diseñar sistemas equilibrados. Capaces de mantener los datos disponibles y moverlos con la velocidad, la capacidad y la previsibilidad que requiere cada carga de trabajo.

Para más información visita kingston.com/es