Cuando haces una pregunta a una inteligencia artificial, no ocurre algo abstracto ni “en la nube” en el sentido mágico del término.
Ocurre en lugares físicos muy concretos: routers de borde, enlaces de fibra óptica de alta capacidad, centros de datos regionales y grandes clusters de GPUs diseñados para operar al límite. Tu consulta se analiza, se enruta y se procesa en función de latencia, complejidad, carga del sistema y disponibilidad de recursos.
La IA moderna no es solo software. Es una infraestructura distribuida, diseñada para responder en milisegundos a escala global.
1️⃣ El Recorrido Real de Una Consulta de IA
Simplifiquemos el camino típico de una consulta:
- Escribes una pregunta desde tu dispositivo (móvil, PC, app o API)
- La petición entra a la red de tu operador o proveedor de conectividad
- Llega a un punto de borde (border node o edge POP)
- Un sistema decide dónde procesarla
- Se ejecuta la inferencia
- La respuesta vuelve a ti
En ese recorrido pueden pasar varias cosas:
- La consulta puede viajar unos pocos kilómetros o cruzar continentes
- Puede tocar varias redes de operadores distintos
- Puede ejecutarse en hardware cercano o en un datacenter a miles de kilómetros
Todo esto ocurre en fracciones de segundo, pero está cuidadosamente orquestado. Nada es aleatorio.
El Rol del Routing Inteligente
Cuando tu consulta sale de tu dispositivo, entra inmediatamente en un proceso de decisiones de routing que considera:
- BGP (Border Gateway Protocol): El protocolo que determina las rutas entre redes autónomas
- Acuerdos de peering: Interconexiones directas entre proveedores que reducen saltos
- Puntos de intercambio de tráfico (IXP): Donde múltiples operadores intercambian tráfico directamente
- Latencia medida en tiempo real: Cada salto se monitorea constantemente
Los grandes proveedores de IA mantienen acuerdos directos con operadores de telecomunicaciones en decenas de países. Esto significa que tu consulta puede evitar el tránsito público de internet y viajar por rutas optimizadas desde el primer salto.
Un ejemplo real: Una consulta desde Santiago de Chile hacia un servicio de IA puede tomar dos caminos completamente distintos dependiendo del operador. Con peering directo, puede llegar al datacenter regional en São Paulo en 30-40ms. Sin él, puede transitar por Miami primero, agregando 100ms o más al tiempo total.
2️⃣ Border y Edge: Donde el Tiempo Importa Más Que la Potencia
En el borde de la red se procesan las tareas que no pueden esperar.
Aquí hablamos de:
- Clasificación básica de datos
- Detección de eventos
- Filtrado
- Inferencias con modelos pequeños y especializados
Ejemplo real: industria
En una planta industrial, un sistema de visión artificial inspecciona piezas que pasan por una línea de producción. Cada pieza tiene apenas unos milisegundos para ser evaluada antes de seguir su camino.
Ese modelo corre en hardware local, consume relativamente poco y responde casi en tiempo real. Enviar cada imagen a un datacenter remoto sería técnicamente posible, pero introduce latencia, dependencia de red y costos innecesarios.
Por eso ese tipo de IA vive en el edge.
3️⃣ Datacenters Regionales: El Punto de Equilibrio
La mayor parte de la IA que usamos a diario se procesa en datacenters regionales.
Aquí entran:
- Chatbots
- Resúmenes de documentos
- Análisis de texto e imágenes
- Servicios empresariales de IA
- APIs de inferencia general
Estos centros están diseñados específicamente para cargas de IA:
- Alta densidad de GPUs
- Redes internas de muy baja latencia
- Interconexión directa con operadores de telecomunicaciones
- Sistemas de refrigeración avanzados
Un datacenter regional moderno puede albergar decenas de miles de GPUs y operar de forma continua. No son “salas de servidores”, sino instalaciones industriales pensadas para sostener carga constante.
Arquitectura de Red Interna
Lo que pasa dentro del datacenter es tan crítico como la conectividad externa.
La comunicación entre GPUs en un cluster requiere:
- Redes de muy alto ancho de banda: 400Gbps, 800Gbps o más por enlace
- Latencia ultra-baja: Medida en microsegundos, no milisegundos
- Topologías especializadas: Fat-tree, leaf-spine, o configuraciones custom diseñadas para tráfico all-to-all
- Switches dedicados a IA: Hardware específicamente diseñado para patrones de tráfico de machine learning
Cuando un modelo se distribuye entre múltiples GPUs para inferencia (o peor, para entrenamiento), la velocidad de sincronización entre ellas determina directamente el rendimiento final. Un cuello de botella en la red interna puede desperdiciar el potencial de cientos de GPUs.
Por eso los operadores de infraestructura de IA invierten tanto en networking interno como en las GPUs mismas.
Este nivel permite servir a millones de usuarios con tiempos de respuesta razonables sin depender siempre de infraestructuras globales más lejanas.
4️⃣ Hyperscale: Donde Se Entrenan los Modelos Grandes
El entrenamiento de modelos fundacionales ocurre en muy pocos lugares del mundo.
No por falta de conocimiento, sino por requisitos físicos y operativos:
- Clusters masivos de GPUs trabajando en paralelo
- Redes internas de altísima velocidad
- Capacidad para ejecutar procesos durante semanas sin interrupciones
- Infraestructura preparada para fallos y recuperación automática
Entrenar un modelo grande no es algo que se haga “cuando hay tiempo”. Es un proceso planificado, costoso y altamente concentrado.
Por eso vemos que:
- El entrenamiento se centraliza
- La inferencia se distribuye
No es una decisión ideológica, es una consecuencia directa de la infraestructura necesaria.
5️⃣ GPUs y Aceleradores: El Nuevo Centro del Diseño
La IA moderna gira alrededor de aceleradores especializados.
Hoy el diseño de un datacenter empieza por responder preguntas como:
- ¿Cuántos kilovatios por rack podemos soportar?
- ¿Qué tipo de refrigeración necesitamos?
- ¿Cómo distribuimos la energía dentro del edificio?
Una sola GPU de alto rendimiento puede consumir varios cientos de watts. Un servidor con múltiples GPUs fácilmente supera varios kilovatios. Un rack completo puede concentrar una densidad impensable hace una década.
La Evolución de los Aceleradores
En los últimos años hemos visto una explosión de hardware especializado:
- NVIDIA H100: 700W de TDP, diseñada específicamente para transformers y modelos grandes
- Google TPUs (v5): Optimizadas para cargas de trabajo de Google, con interconexión custom
- AMD Instinct MI300: Competencia directa en el mercado de entrenamiento a gran escala
- Chips custom de AWS, Microsoft, Meta: Diseñados para sus cargas específicas
La tendencia es clara: los grandes operadores de IA están diseñando su propio silicio.
No porque las GPUs comerciales no sirvan, sino porque cuando operas a escala de millones de consultas por segundo, cada punto porcentual de eficiencia se traduce en megavatios de consumo energético y millones de dólares.
Un dato concreto: Un cluster de 10,000 GPUs H100 puede consumir 7-10 megavatios solo en GPUs, sin contar networking, storage ni refrigeración. Eso es equivalente al consumo de una pequeña ciudad.
Esto ha cambiado por completo la forma de construir centros de datos.
6️⃣ Refrigeración y Diseño Físico: Volver a Lo Básico
Con tanta densidad de cómputo, el calor se convierte en un problema central.
Por eso hoy es común ver:
- Refrigeración líquida directa al chip
- Sistemas de inmersión
- Uso de agua en circuitos cerrados
- Ubicaciones seleccionadas por clima y entorno
Los datacenters de IA se parecen cada vez menos a infraestructuras IT tradicionales y cada vez más a plantas industriales, donde el diseño físico es tan importante como el software que corre dentro.
7️⃣ Cómo el Sistema Decide Dónde Procesar Tu Consulta
Una de las partes menos visibles —pero más importantes— es la orquestación.
Cada consulta se evalúa en tiempo real según criterios como:
- Complejidad de la tarea
- Tamaño del modelo requerido
- Sensibilidad a la latencia
- Carga actual del sistema
- Disponibilidad regional
Ejemplos prácticos:
- Consultas simples y frecuentes → borde o edge
- Tareas comunes de usuario → datacenter regional
- Procesos pesados o poco frecuentes → hyperscale
Estas decisiones no las toma una persona. Las toma el propio sistema de infraestructura.
8️⃣ El Rol Crítico de las Telecomunicaciones
Nada de esto funcionaría sin redes de alta capacidad.
Fibra óptica, interconexiones entre operadores, puntos neutros de tráfico y enlaces redundantes son piezas fundamentales del sistema. A medida que la IA se distribuye más hacia el borde, la red deja de ser un “medio” y pasa a ser parte activa de la arquitectura de inteligencia.
Cables Submarinos y Conectividad Global
Cuando hablamos de infraestructura de IA global, es imposible ignorar los cables submarinos.
Más del 95% del tráfico internacional viaja por estos cables. Y los grandes proveedores de servicios en la nube y IA no solo los usan, los construyen:
- Google: Ha invertido en más de 30 cables submarinos propios o compartidos
- Meta: Participa en consorcios que despliegan decenas de miles de kilómetros de fibra submarina
- Microsoft y Amazon: Igualmente activos en nuevos proyectos de cables transoceánicos
¿Por qué? Porque depender de terceros para conectar datacenters entre continentes introduce:
- Riesgo de congestión: Compartir ancho de banda con tráfico público
- Costos variables: Pagar por tránsito en volúmenes masivos
- Menor control: Dependencia de SLAs externos para servicios críticos
Un cable submarino moderno puede transportar más de 400 terabits por segundo. Para poner eso en perspectiva, es suficiente para transmitir millones de consultas de IA simultáneas entre continentes sin latencia adicional.
La latencia, la resiliencia y la capacidad de la red influyen directamente en la experiencia de la IA.
9️⃣ Infraestructura y Estrategia
Aquí aparece una dimensión más amplia.
Construir infraestructura de IA implica coordinar:
- Hardware especializado
- Redes de telecomunicaciones
- Diseño físico
- Operación continua
- Escalabilidad a largo plazo
No todos los países, empresas o regiones pueden hacerlo al mismo ritmo. Por eso la infraestructura de IA se ha convertido en un factor estratégico.
No es solo tecnología. Es planificación, inversión y capacidad operativa sostenida.
🔟 Por Qué Entender Esto Importa
Porque usar IA sin entender su infraestructura lleva a malas decisiones:
- Expectativas irreales
- Arquitecturas mal diseñadas
- Costos inesperados
- Problemas de latencia o escalabilidad
Entender cómo funciona la infraestructura permite diseñar mejores productos, tomar mejores decisiones técnicas y entender hacia dónde va realmente el ecosistema.
Conclusión
Cuando haces una pregunta a una IA, no estás interactuando solo con un modelo.
Estás activando una red global de centros de datos, enlaces de telecomunicaciones, sistemas físicos y software de orquestación diseñados para responder en milisegundos.
La inteligencia artificial no vive en la nube. Vive en infraestructura.
Y comprender esa infraestructura es clave para entender el verdadero futuro de la IA.
✍️ Claudio from ViaMind
“Atrévete a imaginar, crear y transformar.”
Recursos recomendados sobre infraestructura de IA:
-
Data Center Solutions — NVIDIA
Soluciones empresariales de infraestructura para IA y computación de alto rendimiento. -
¿Qué es una CDN? — Cloudflare
Explicación de cómo funcionan las redes de distribución de contenido y la latencia en internet. -
White Papers sobre 5G e Infraestructura — Ericsson
Análisis técnico sobre redes móviles y su rol en la entrega de servicios de IA.
Si tienes preguntas sobre infraestructura, edge computing, o cómo la tecnología distribuida impacta el futuro, cuéntame en los comentarios o conecta conmigo en LinkedIn.
