La mayoría de las empresas que se expanden a Latinoamérica abordan la infraestructura de IA del mismo modo que cualquier otra implementación regional. Sin embargo, aunque la mayoría de los enfoques pueden funcionar para las aplicaciones SaaS, no siempre resultan eficaces para la IA.
La diferencia entre lo que pueden hacer tus servidores de inteligencia artificial y lo que realmente experimentan los usuarios de Latinoamérica podría deberse a problemas como:
- Latencia de red
- Restricciones de densidad de potencia
- Falta de una infraestructura de IA de nivel empresarial
No basta con optimizar para solucionarlo. Hay que resolverlo en el nivel de infraestructura antes que nada.
Esta guía está dirigida a directores técnicos y responsables de infraestructuras que tengan previsto implementar la inteligencia artificial en toda la región de Latinoamérica. Así que, vamos a ello.
Por qué Latinoamérica frustra la mayoría de las implementaciones de IA
Imagina una carga de trabajo de IA de la costa este de EE. UU. o de Europa que se enruta a través del nodo de Latinoamérica cloud de uso general, normalmente São Paulo o Bogotá. ¿Qué ocurre? La latencia aumenta. El rendimiento de la IA se ve afectado. El procesamiento del lenguaje natural en tiempo real, que parecía instantáneo durante las pruebas, presenta un retraso notable en producción. El modelo de negocio empieza a desmoronarse.
Lo que resulta frustrante es que se trata de algo totalmente evitable. La mayoría de cloud no fueron diseñados para ofrecer la combinación de redes regionales de baja latencia y hardware dedicado que exigen las cargas de trabajo de IA.
Los servidores de inteligencia artificial son fundamentalmente diferentes de los servidores estándar. Los servidores estándar dependen en gran medida de las CPU para las tareas secuenciales. Los servidores de IA se basan en recursos de GPU, memoria de gran ancho de banda, almacenamiento NVMe y redes de alta velocidad que funcionan como un sistema integrado.
Según las especificaciones técnicas de la NVIDIA H100, una sola GPU optimizada para IA puede consumir entre 700 W y 1 200 W, lo que genera densidades de rack que superan los 30 kW y llegan hasta los 60 kW. Los modelos de lenguaje a gran escala con 70 000 millones de parámetros o más requieren 160 GB o más de VRAM, que a menudo se distribuyen entre varias GPU de 80 GB, como la NVIDIA H100 o la H200.
Tecnologías como NVIDIA NVLink ofrecen hasta 1,8 TB/s de ancho de banda para optimizar el entrenamiento distribuido.
Al alojar esa infraestructura en cloud de uso general, se añade una sobrecarga de virtualización, se limitan las opciones de configuración y se pierde el control sobre el hardware que requiere una infraestructura de IA de nivel empresarial. El límite máximo de rendimiento queda fijado en el modelo antes incluso de implementar una sola carga de trabajo.
La realidad de las infraestructuras de la región
Antes de evaluar los modelos de adquisición, conviene conocer la situación real en toda la región. A continuación, ofrecemos una visión general de la realidad de las infraestructuras en Latinoamérica.
| Desafío | La realidad | Qué significa esto para tu IA |
|---|
| Calidad de la red | La mayoría de cloud canalizan el tráfico a través de Miami u otros puntos de intercambio internacionales, lo que añade saltos en cada etapa. | En el caso de la inferencia de IA en tiempo real, la latencia no es un parámetro de referencia, sino un fallo en la experiencia del usuario. Es posible alcanzar una latencia inferior a 15 ms, pero solo con una interconexión local profunda. |
| Data Center | Las instalaciones antiguas no se construyeron para densidades de rack de entre 30 kW y 60 kW. La refrigeración líquida no es habitual en todos los mercados de Latinoamérica. | La instalación de GPU de alto rendimiento que consumen entre 700 y 1200 W cada una requiere una infraestructura ya existente, y no instalaciones que haya que adaptar después de firmar el contrato. |
| Conectividad de los nodos | Las redes empresariales estándar no son compatibles con el aprendizaje profundo distribuido. El entrenamiento de IA en múltiples nodos requiere InfiniBand o 100GbE con compatibilidad con RDMA. | La velocidad de comunicación entre GPU es tan importante como la potencia de procesamiento individual. Una red inadecuada merma el rendimiento de los servidores múltiples, independientemente de la calidad del hardware. |
| Soberanía de los datos | Brasil, Colombia y México cuentan cada uno con normativas específicas que regulan dónde se pueden procesar y almacenar los datos. | Los requisitos de cumplimiento deben tenerse en cuenta en las decisiones relativas a la infraestructura antes de su implementación, y no tratarse como una mera nota al pie de página de carácter legal una vez que ya se ha llevado a cabo. |
Lo que realmente necesitan los servidores de IA
Comprender la arquitectura de hardware de los servidores de IA permite entender tanto por qué superan a la infraestructura estándar en las cargas de trabajo de IA como por qué un entorno de implementación inadecuado anula esa ventaja.
La pila de hardware básica de una infraestructura de IA de nivel empresarial suele incluir los siguientes componentes.
1) Aceleradores de GPU
Las configuraciones NVIDIA HGX, las GPU AMD Instinct y las GPU PCIe constituyen las principales opciones para implementaciones empresariales. Las plataformas NVIDIA HGX admiten interconexiones NVLink, lo que hace viable el escalado con múltiples GPU para el entrenamiento de modelos de gran tamaño. Las GPU AMD Instinct ofrecen un rendimiento competitivo para cargas de trabajo específicas de IA y aplicaciones de HPC. Las plataformas PCIe 5.0 proporcionan la comunicación de alto rendimiento entre componentes que exigen las cargas de trabajo modernas de IA.
2) Procesadores escalables
Los procesadores escalables AMD EPYC e Intel Xeon se encargan de la orquestación, la preparación de datos y el enrutamiento de inferencias. Las plataformas Intel Xeon de última generación —en particular las de cuarta y quinta generación— incorporan compatibilidad con PCIe 5.0 y un ancho de banda de memoria notablemente mejorado, lo cual resulta relevante para las cargas de trabajo de IA.
3) Arquitectura de memoria
La memoria de gran ancho de banda permite un acceso rápido y compartido entre las GPU y las CPU. Las cargas de trabajo de IA consumen mucha memoria y requieren un gran ancho de banda para evitar que los procesadores se queden sin recursos.
A modo de referencia práctica, la memoria RAM del sistema debería ser, como mínimo, el doble de la VRAM total de la GPU; en el caso de las cargas de trabajo empresariales, esto suele suponer entre 256 GB y 1 TB de memoria RAM del sistema, en consonancia con las pruebas de rendimiento del hardware de Epoch AI.
4) Almacenamiento, redes y refrigeración
Los SSD NVMe son imprescindibles para una carga rápida de datos durante el entrenamiento de IA: los discos duros tradicionales provocan cuellos de botella que reducen la utilización de la GPU, independientemente de la calidad del acelerador. Se requiere InfiniBand o Ethernet de 100 GbE con compatibilidad con RDMA para lograr una baja latencia en clústeres de varios servidores.
Los servidores de IA requieren refrigeración líquida debido a las cargas de GPU de alta densidad; un rack de IA con alta densidad puede superar los 30 kW a 60 kW de consumo total, y los servidores de IA consumen mucha más energía que el hardware estándar.
5) Pila de software
La compatibilidad del hardware con PyTorch, TensorFlow y NVIDIA CUDA es un requisito imprescindible para la implementación, no una cuestión secundaria. La optimización del software para configuraciones de hardware específicas determina si un servidor ofrece un rendimiento excepcional o si funciona de forma crónica por debajo de su máximo potencial.
Cómo elegir el modelo de contratación adecuado
La disyuntiva entre comprar y alquilar se plantea de forma diferente cuando el destino de la implementación es una nueva región, en lugar de un data center ya existente.
1) En las propias instalaciones
Ideal para: Organizaciones que ya data center un data center y cuya utilización de las GPU se mantiene por encima del 70-80 % en un horizonte de tres años.
Argumentos a favor:
- Control total del hardware
- Menor coste a largo plazo cuando el nivel de utilización es constantemente alto
El problema es que:
- Una elevada inversión inicial y una carga de mantenimiento continua
- En Latinoamérica, donde aún no hay presencia, hay que añadir los costes de construcción de las instalaciones, la adquisición de energía y la contratación de personal, además de los costes de hardware
- Los activos de GPU se renuevan cada 18-24 meses, mientras que los planes de amortización estándar abarcan un periodo de 3 a 5 años, lo que significa que el hardware en propiedad suele figurar en los libros mucho después de haber perdido su rendimiento competitivo
2) Cloud
Ideal para: cargas de trabajo variables o en fase inicial en las que la flexibilidad es más importante que el rendimiento bruto.
Argumentos a favor:
- Menores costes iniciales
- Tarifas de pago por uso
- Amplio alcance geográfico a través de proveedores como AWS y Azure
El problema es que:
- Compatibilidad limitada con GPU para hardware de última generación en Latinoamérica
- Costes por GPU más elevados en comparación con el hardware físico dedicado
- La sobrecarga de la virtualización reduce el rendimiento de la IA en comparación con el acceso directo al hardware
- Opciones de configuración restringidas para cargas de trabajo de IA específicas
3) Híbrido (recomendado para la mayoría de las inscripciones en Latinoamérica)
Ideal para: Empresas que se expanden a Latinoamérica por primera vez y que aún no data center un data center regional.
Cómo funciona:
- El entrenamiento de los modelos principales se lleva a cabo en clústeres centrales propios, en los que el uso de las GPU justifica su adquisición
- Aplicaciones de IA con inferencia regional, ajuste fino y sensibilidad a la latencia que se ejecutan en servidores físicos alquilados en Latinoamérica
- Elimina el riesgo de capital y operativo que supone desarrollar capacidad propia en una nueva región
La variable clave en este caso es la utilización. Según las recomendaciones CloudGoogle Cloudsobre infraestructura de aprendizaje automático, la infraestructura propia resulta rentable cuando la utilización de las GPU se mantiene por encima del 70-80 % durante un horizonte temporal de tres años. Por debajo de ese umbral, o con un horizonte de planificación inferior a 24 meses, el hardware físico regional alquilado ofrece un coste total menor y un riesgo operativo significativamente menor.
Adaptar las cargas de trabajo a la infraestructura
Las distintas cargas de trabajo de IA tienen diferentes requisitos de infraestructura. Lo que estés ejecutando en Latinoamérica determina qué configuración es la adecuada.
Entrenamiento y ajuste fino de la IA
El entrenamiento y el ajuste fino de modelos de lenguaje a gran escala requieren una gran capacidad de cálculo, un elevado ancho de banda de interconexión entre GPU y la capacidad de escalar a través de múltiples GPU o nodos. Estas cargas de trabajo son las que más recursos de hardware consumen y las más sensibles a la generación de las GPU.
Para las empresas cuya hoja de ruta de desarrollo de IA aún está en fase de evolución —algo habitual en los equipos que se incorporan a un nuevo mercado—, la infraestructura alquilada elimina el riesgo asociado al ciclo de vida del hardware que conlleva la adquisición de GPU, cuyo rendimiento competitivo puede quedar obsoleto antes de que se amorticen. El almacenamiento NVMe, la memoria de gran ancho de banda, la refrigeración líquida y las redes InfiniBand o 100GbE son elementos imprescindibles para llevar a cabo el entrenamiento de IA a una escala significativa.
Inferencia a gran escala
La inferencia es el punto de partida de la mayoría de las implementaciones en Latinoamérica, y donde la proximidad de la red es más importante. Para ofrecer aplicaciones de IA a los usuarios finales de toda Latinoamérica, se necesita una infraestructura informática físicamente cercana a esos usuarios.
El rendimiento de la IA en el procesamiento del lenguaje natural en tiempo real, el reconocimiento de imágenes y la inferencia de aprendizaje profundo se ve afectado por la latencia de la red: un tiempo de ida y vuelta de 200 ms a través de un punto de intercambio internacional no es compatible con los servicios de IA en tiempo real. Una latencia regional inferior a 15 ms no es solo una ventaja en cuanto al rendimiento, sino que constituye el requisito mínimo para que las aplicaciones de IA ofrezcan una respuesta ágil.
Las cargas de trabajo de HPC, las simulaciones complejas y los flujos de trabajo de IA con agentes requieren configuraciones de servidores de supercomputación y se benefician más de entornos físicos dedicados que de cloud virtualizados cloud .
La IA agencial —procesos de IA coordinados de varios pasos que se ejecutan de forma autónoma— es especialmente sensible a la latencia de la infraestructura. Cada paso de un flujo de trabajo agencial se suma al tiempo de respuesta acumulado, lo que hace que la diferencia entre una implementación regional en servidores físicos y una cloud sea significativa en el nivel de la aplicación.
IA generativa e IA en el borde
Las aplicaciones de IA generativa basadas en grandes modelos de lenguaje no pueden ofrecer un rendimiento excepcional cuando la inferencia se canaliza a través de redes troncales internacionales para dar servicio a usuarios regionales. La latencia de la inferencia y la latencia de la red se acumulan. Las cargas de trabajo de IA en el borde —el procesamiento de IA en el punto de acceso del usuario final o cerca de él— requieren una combinación de infraestructura física regional y una red densa y de baja latencia que llegue hasta el último tramo. En la actualidad, organizaciones de los sectores minorista, de servicios financieros, logístico y sanitario están implementando aplicaciones de IA en el borde en toda Latinoamérica.
Coste total de la infraestructura de IA en Latinoamérica
El precio del hardware no es el coste total de propiedad. En el caso de las implementaciones regionales, el modelo de costes total incluye tres categorías a las que la mayoría de los análisis de gastos de capital no dan la importancia que merecen.
1) Costes directos
Entre ellos destacan: el hardware del servidor, data center y la energía data center , los equipos de red y los sistemas de almacenamiento de archivos. Un solo servidor de IA con 8 GPU puede costar 150 000 dólares o más, sin contar los gastos de red e instalación, y los racks con gran densidad de GPU que consumen entre 30 kW y 60 kW requieren instalaciones especializadas que no están cubiertas por colocation estándar colocation .
2) Costes indirectos
Los gastos indirectos suelen acumularse sin aparecer en las órdenes de compra. La gestión de la infraestructura de GPU «bare metal» —actualizaciones de controladores, gestión de la pila CUDA, verificación de la compatibilidad del hardware en toda la pila de software— requiere ingenieros de infraestructura cualificados.
Según Gartner, la captación y retención de talento especializado en infraestructura de IA figura entre los principales retos operativos de las organizaciones de TI. En un nuevo mercado regional donde la oferta de talento es más escasa, los costes y los riesgos relacionados con la contratación de personal son aún mayores.
3) Costes de riesgo
Estos costes son los más difíciles de modelar y los que tienen mayores repercusiones. Según un estudio de tendencias informáticas de Epoch AI, la relación precio-rendimiento de las GPU se duplica aproximadamente cada dos años, lo que significa que el hardware propio puede perder competitividad antes de que se amortice. La infrautilización agrava esta situación: los clústeres de GPU suelen funcionar por debajo del 50 % de su capacidad entre sesiones de entrenamiento, lo que supone un capital que no genera rendimiento. Los retrasos en la cadena de suministro de hardware de vanguardia, como las plataformas NVIDIA HGX, han sido históricamente de entre 6 y 9 meses durante los picos de demanda; la infraestructura alquilada elimina ese riesgo por completo.
En las primeras implementaciones en Latinoamérica, los aspectos económicos favorecen sistemáticamente el alquiler de servidores físicos regionales frente a la creación de capacidad propia. Los gastos de capital, los gastos generales de personal y los riesgos relacionados con el ciclo de vida del hardware recaen en su totalidad en el proveedor de infraestructura. Las mejoras en la eficiencia operativa se multiplican a medida que aumenta la carga de trabajo.
Por qué EdgeUno es la base de la IA en Latinoamérica
El hardware determina el límite máximo del rendimiento de la IA. La red determina si se llega a alcanzar ese límite.
EdgeUno opera la red IP mejor conectada de Latinoamérica (AS7195): cuenta con más relaciones de peering directas, mayor capacidad de fibra óptica y una presencia regional más sólida que cualquier otro proveedor de la zona. El resultado es una latencia inferior a 15 ms en toda Latinoamérica, verificable en edgeuno.com/latency. Todos los productos de infraestructura de EdgeUno se alojan dentro de esa red. Esa es la diferencia.
Qué ofrece EdgeUno
- Bare Metal
Control total del hardware para el entrenamiento de IA y cargas de trabajo de HPC. Sin sobrecarga de virtualización, sin recursos compartidos: el mismo perfil de rendimiento que la propiedad, sin la exposición al capital.
- Cloud privada
Infraestructura de GPU gestionada basada en Proxmox y Ceph. La solución ideal para equipos de desarrollo de IA que desean aprovechar las capacidades de la IA sin necesidad de tener una gran experiencia en operaciones de hardware.
- EdgeGPT
Implementación privada de modelos de lenguaje a gran escala con gobernanza de datos completa. Diseñado para empresas del sector de los servicios financieros, la sanidad o aplicaciones relacionadas con la administración pública que no pueden canalizar cargas de trabajo confidenciales a través de cloud pública.
- Conectividad para IA
Redes dedicadas diseñadas para satisfacer las exigencias de alto rendimiento y baja latencia de la IA y la HPC. La diferencia entre un clúster de GPU que funciona al 60 % de su capacidad debido a cuellos de botella en la red y otro que funciona al 95 % porque la conectividad se adapta al hardware.
EdgeUno cuenta con las certificaciones ISO 9001 e ISO 27001, lo que garantiza el alto nivel de seguridad y la gestión de calidad que exigen las compras corporativas.
Lista de verificación previa al compromiso para directores técnicos
Antes de comprometerse con cualquier acuerdo de infraestructura de IA en Latinoamérica, analice las siguientes cuestiones:
- Selección del modelo de GPU y plan de ciclo de vida: ¿qué generaciones de GPU están disponibles en la región y cuál es la periodicidad de actualización del hardware del proveedor?
- Capacidad de densidad de potencia: ¿Puede la instalación soportar densidades de rack de entre 30 kW y 60 kW para configuraciones de servidores de IA con gran densidad de GPU?
- Arquitectura de almacenamiento: ¿Se dispone de almacenamiento NVMe para los flujos de datos de entrenamiento? Los discos duros tradicionales limitarán el rendimiento de la GPU, independientemente de la calidad del acelerador.
- Redes multinodo: ¿se dispone de InfiniBand o Ethernet de 100 Gb/s con compatibilidad con RDMA para el entrenamiento distribuido y las cargas de trabajo de HPC?
- Latencia regional: ¿Cuál es la latencia medida para los usuarios finales en tus mercados objetivo de Latinoamérica? Un valor inferior a 15 ms es el punto de referencia para las aplicaciones de IA en tiempo real.
- Compatibilidad de la pila de software: ¿Se han validado CUDA, PyTorch, TensorFlow y los controladores pertinentes en las configuraciones de hardware específicas que se ofrecen?
- Soberanía de los datos: ¿Cuáles son los requisitos en materia de tratamiento de datos en cada país de destino? La LGPD de Brasil, el marco de protección de datos de Colombia y la LFPDPPP de México tienen implicaciones distintas en cuanto al lugar donde pueden ejecutarse las cargas de trabajo de IA.
- Preparación operativa interna: ¿Cuenta tu equipo con la experiencia necesaria en la gestión de GPU en hardware físico para gestionar una infraestructura dedicada, o una cloud privada gestionada cloud el riesgo operativo de forma más eficaz?
Reflexiones finales
La inteligencia artificial no es una capacidad de futuro para los mercados latinoamericanos. Las empresas que están implementando la IA en la región en la actualidad están sentando las bases de una ventaja en materia de infraestructura que se consolidará en los próximos años, a medida que se acelere la adopción de la IA en todas las principales economías de Latinoamérica. Quienes lo hacen bien no son necesariamente los que cuentan con los presupuestos más elevados, sino aquellos que reconocen que el rendimiento de la IA en Latinoamérica es un problema de infraestructura y que, para resolverlo, se necesita un socio de redes y hardware diseñado específicamente para la región.
¿Estás listo para implementar una infraestructura de IA en Latinoamérica? Habla con un experto de EdgeUno y obtén un plan de implementación adaptado a tus necesidades de GPU, el tipo de carga de trabajo y las regiones de destino.
