Las cargas de trabajo de razonamiento de IA agéntica remodelan las demandas de red, KPMG señala que la fibra óptica y la computación en el borde son clave.

Antecedentes del evento

Phil Wong, director de tecnología de KPMG US, señaló en una reciente entrevista con RCR Wireless News que, a medida que las empresas pasan de la fase de entrenamiento de IA a la inferencia, especialmente con el auge de la IA Agéntica (agentes autónomos), la infraestructura de red experimentará una nueva ola de reconfiguración de la demanda. Wong destacó que las cargas de trabajo de inferencia ya no se limitarán a los centros de datos centralizados tradicionales, sino que fluirán entre los entornos cloud empresariales y la infraestructura de computación especializada en IA, e incluso se extenderán hasta el borde de la red. Este cambio tendrá un impacto profundo en las redes de fibra óptica, la ubicación de los centros de datos y la arquitectura de TI empresarial.

Análisis técnico: Requisitos únicos de la IA Agéntica para la arquitectura de red

La IA Agéntica se refiere a los sistemas de IA capaces de ejecutar tareas complejas de forma autónoma, interactuar con el entorno y tomar decisiones. A diferencia de la IA pasiva tradicional, la IA Agéntica necesita combinar datos, contexto y memoria en tiempo real para funcionar, lo que hace que sus requisitos de red sean radicalmente diferentes:

• Alto ancho de banda: La IA Agéntica necesita invocar frecuentemente grandes volúmenes de datos empresariales en la nube corporativa (como registros de CRM, sistemas ERP) durante su funcionamiento, y realizar cálculos de inferencia en clústeres de GPU dedicados a IA. Este intercambio continuo de datos entre entornos requiere un ancho de banda extremadamente alto, especialmente cuando las solicitudes de inferencia incluyen entradas multimodales (texto, imágenes, video).
• Baja latencia: Muchos escenarios de IA Agéntica requieren respuestas en milisegundos, como atención al cliente en tiempo real, comercio automatizado o control industrial. Si la latencia de red es demasiado alta, la toma de decisiones autónoma de la IA perderá su oportunidad.
• Distribución en el borde: Cuando la IA física (como robots, vehículos autónomos) madure, las cargas de trabajo de inferencia deberán migrar a nodos de borde cercanos a los usuarios finales o dispositivos, ampliando aún más la cobertura de la red.

Wong explicó: "La IA Agéntica funciona mejor cuando combina datos, contexto y memoria. El tráfico entre la nube tradicional (donde residen los datos empresariales y los sistemas de registro) y la computación especializada en IA aumentará significativamente. Además, con el desarrollo de la IA física, el tráfico de inferencia se difundirá aún más hacia el borde de la red, más cerca de los usuarios finales."

Análisis del impacto empresarial

Impacto en costos (CAPEX / OPEX)

• Para las empresas, los requisitos de red de la IA Agéntica se traducirán directamente en nuevos gastos de capital.- En cuanto a CAPEX: las empresas necesitan invertir en conexiones a Internet de mayor ancho de banda (como fibra dedicada o actualizaciones de SD-WAN), y posiblemente implementar servidores de inferencia locales o nodos de GPU en sitios periféricos. Para las empresas que adoptan una estrategia de nube híbrida, los costos de transferencia de datos entre nubes se convertirán en un gasto operativo creciente.
• En cuanto a OPEX: el costo de la electricidad es el mayor desafío operativo actual. Wong señala que la disponibilidad de energía es el principal factor que limita la expansión de la infraestructura de IA, incluso más grave que los retrasos en la cadena de suministro o la escasez de mano de obra. Las empresas deben evaluar la confiabilidad eléctrica de la ubicación del centro de datos y considerar la adquisición de energías renovables para estabilizar el OPEX.

Impacto en la implementación y operación

• Ubicación del centro de datos: los mercados tradicionales de centros de datos (como el norte de Virginia en Virginia, Silicon Valley) enfrentan escasez de terreno y energía. Wong indica que los desarrolladores están estableciendo cada vez más grandes parques de IA fuera de los hubs, lo que requiere la construcción de nuevas rutas de fibra óptica de alto ancho de banda. Para las empresas, esto significa que el centro de datos que aloja las cargas de trabajo de IA puede estar lejos de su sede o área comercial principal, aumentando la latencia de red y la complejidad operativa.
• Complejidad operativa: a medida que el tráfico de inferencia se expande hacia el borde, las empresas necesitan implementar herramientas de monitoreo de red distribuidas y AIOps (operaciones de IA) para gestionar la salud de la red en la nube, los centros de datos centrales y los nodos periféricos.
• Seguridad y cumplimiento: el flujo de datos entre entornos aumenta el riesgo de filtraciones de datos. La IA agente puede acceder a datos empresariales sensibles, por lo que las empresas deben garantizar el cifrado de transmisión, el control de acceso y el cumplimiento de la soberanía de datos, especialmente en escenarios transfronterizos.

Estrategias de adopción a considerar

Las empresas deben evaluar gradualmente la línea base de red para los casos de uso de IA agente. Para tareas con requisitos de baja frecuencia en tiempo real, se puede priorizar el uso de conexiones en la nube existentes; para necesidades de alta frecuencia y baja latencia, se debe planificar fibra dedicada o conexiones de red privada. Al mismo tiempo, se recomienda utilizar servicios de ancho de banda bajo demanda y conexión en la nube (como AWS Direct Connect, Azure ExpressRoute) para adaptarse flexiblemente al crecimiento del tráfico.### Operadores de Red y Fibra

• Equinix, Digital Realty como REITs de centros de datos, necesitan ofrecer más instalaciones de coubicación de alta densidad y alta capacidad eléctrica, acompañadas de fibra oscura o conexión en la nube. Su éxito dependerá de la capacidad de adquirir terrenos fuera de las zonas con restricciones eléctricas.
• Los operadores de fibra como Lumen Technologies, Zayo, Crown Castle se enfrentan a un dilema: construir nuevas rutas hacia parques de IA remotos requiere una gran inversión, pero el ROI es incierto, ya que estas rutas no pasan por centros de población tradicionales y es difícil captar múltiples clientes. Wong comentó directamente: "El desafío para los operadores de fibra es si pueden obtener un buen rendimiento de estas rutas que no pasan por centros comerciales tradicionales".

Proveedores de Equipos de Red

• Los productos de switches y enrutadores de gama alta de Cisco, Arista, Juniper se beneficiarán del aumento del tráfico este-oeste dentro de los centros de datos, así como del incremento de la demanda de interconexión entre centros de datos (DCI). Los equipos que soporten módulos ópticos de 800G/1.6T y control de congestión inteligente serán más favorecidos.
• NVIDIA también compite a través de las plataformas de red InfiniBand y Spectrum-X, que están optimizadas para clústeres de IA y están siendo adoptadas por hiperescalares, pero los clientes empresariales pueden necesitar soluciones Ethernet más generales.

Plataformas de Edge Computing

• Proveedores de nodos periféricos como Cloudflare, Fastly, AWS Wavelength se beneficiarán de la reducción de la inferencia de IA Agéntica, pero necesitan ofrecer capacidad de aceleración GPU.

Observaciones de Tendencias de la Industria

Transferencia de Peso de Red: de Entrenamiento a Inferencia

Actualmente, el gasto de capital en infraestructura de IA se concentra principalmente en la capacidad de cómputo (GPU). Wong señaló que cada gigavatio de nuevo cómputo corresponde a una demanda de conectividad asociada, y a medida que las cargas de trabajo pasan del entrenamiento a la inferencia y la IA Agéntica, la demanda de conectividad aumentará aún más. Esto significa que la tasa de inversión en infraestructura de red alcanzará la inversión en cómputo en los próximos años.

El Cuello de Botella Energético Genera una Nueva Lógica de Ubicación de Centros de Datos

A nivel mundial, el consumo eléctrico de los centros de datos de IA está generando preocupación. Datos de Uptime Institute y otras organizaciones muestran que la demanda eléctrica de un solo clúster de IA a hiperescala puede alcanzar cientos de megavatios, mientras que el ciclo de expansión de la red eléctrica suele ser de 5 a 10 años. Esto obliga a los desarrolladores a buscar regiones no tradicionales, como el Medio Oeste de EE. UU. o el norte de Europa, pero también trae nuevas necesidades de tendido de fibra óptica.

Reequilibrio entre Consumo de Tokens y Eficiencia de IAWong predice que, aunque la adopción de la IA y la IA Agentica impulsará un crecimiento continuo y significativo en la demanda de cómputo y almacenamiento, a medida que aumente el uso y el costo de los tokens, las empresas y los proveedores comenzarán a gestionar el consumo de manera más proactiva. La optimización de modelos, la programación de inferencias y las tecnologías de compresión de tokens se convertirán en áreas importantes de inversión. Esto indica que la demanda de red no se expandirá sin límites, sino que se desarrollará en paralelo con la mejora de la eficiencia.