🧠⚙️ AI Factories: nuevo centros de datos que impulsará la IA en México

La inteligencia artificial (IA) no solo está revolucionando el software y los negocios, también está reescribiendo las bases físicas del cómputo. Para Sergio Rosengaus, director ejecutivo de Bleeding Edge, los AI Factories —fábricas de inteligencia artificial— representan una nueva especie de infraestructura, no una simple evolución de los centros de datos tradicionales. 🇲🇽💡

"La diferencia no se mide en porcentajes, sino en órdenes de magnitud", explica Rosengaus. "En consumo energético, en enfriamiento, en redes y en la forma misma en que fluye la inteligencia digital dentro de un edificio".

⚡ De los data centers al cómputo acelerado

Mientras que los centros de datos convencionales funcionan con procesadores de propósito general (CPU), los AI Factories dependen de unidades de procesamiento gráfico (GPU), capaces de ejecutar miles de cálculos simultáneamente.

Estas instalaciones requieren una arquitectura energética totalmente nueva: subestaciones, sistemas de respaldo, tableros eléctricos especializados y soluciones avanzadas de enfriamiento.

"No puedes hacer retrofits significativos", advierte Rosengaus. "Un clúster de GPUs no puede sostenerse sobre infraestructura diseñada para CPUs".

💧 Energía y enfriamiento: el gran desafío

Cada vatio de energía adicional se convierte en calor, y una GPU genera mucho más que un CPU. Por eso, los AI Factories operan con sistemas de enfriamiento líquido o por inmersión directa, muy por encima del nivel de un centro de datos tradicional.

El objetivo no es solo mantener la temperatura estable, sino maximizar la eficiencia térmica y energética en instalaciones que funcionan sin interrupción.

🌐 De la nube al borde: la nueva geografía del cómputo

Los AI Factories también cambian la lógica operativa de la nube.
Rosengaus explica que hay dos mundos en la IA:

• Entrenamiento, donde los modelos aprenden durante semanas o meses, en ubicaciones remotas y con alto poder de cómputo.

• Inferencia, donde los modelos responden en tiempo real, lo que requiere baja latencia y cercanía con el usuario.

Por ello, comienzan a instalarse nodos de inferencia en ciudades clave, acercando la IA a empresas y consumidores.

"Ahí manda la latencia", afirma el directivo. "Las operaciones críticas no pueden esperar respuestas que viajen miles de kilómetros".

🕸️ Redes inteligentes para datos inteligentes

En los AI Factories, los flujos de información son asimétricos y masivos: millones de datos viajan hacia el clúster de GPUs para entrenar modelos, mientras las respuestas —los llamados tokens de inteligencia— regresan a las aplicaciones.

Esto exige interconexiones de alta capacidad, redundancia total y latencias mínimas, muy superiores a las de un data center convencional.

🇲🇽 México entra al mapa global de la infraestructura IA

Bleeding Edge inauguró el primer AI Factory en México, diseñado para alojar clústeres de GPUs y ofrecer cómputo acelerado a empresas y nubes que entrenan modelos con datos propios.

El proyecto fue reconocido como "Data Center del Año" en la categoría AI Factory, y busca posicionar a México como referente regional en infraestructura avanzada de inteligencia artificial.

🧩 El futuro del cómputo ya no solo almacena datos: los transforma

"El data center tradicional guarda y distribuye información; el AI Factory la convierte en conocimiento en tiempo real", resume Rosengaus.

El cambio ya está en marcha: mientras la nube representa el pasado digital, los AI Factories son el futuro industrial de la inteligencia artificial. 🚀