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Muchas organizaciones que entrenan o ejecutan modelos de IA a gran escala están sustituyendo sus servidores especializados cada 18 a 36 meses.
La razón no es que este hardware falle con más frecuencia, sino que cada nueva generación de procesadores gráficos especializados en IA ofrece saltos de rendimiento tan grandes que el equipo anterior, aunque siga funcionando perfectamente, deja de ser viable para entrenar los modelos más recientes en un tiempo razonable.
El problema añadido de la potencia
Este hardware especializado consume mucha más energía por unidad que un servidor convencional. Si una infraestructura tradicional trabajaba con una potencia de entre 5 y 10 kilovatios por armario (rack), el equipamiento orientado a IA puede requerir entre 20 y más de 100 kilovatios en el mismo espacio.
Esta diferencia obliga a sustituir también los sistemas de refrigeración: el aire ya no es suficiente, y muchas instalaciones están migrando a sistemas de refrigeración líquida, con placas frías en contacto directo con los chips y circuitos cerrados de refrigerante.
Una renovación que no es solo de servidores
Cuando una instalación no puede adaptar su infraestructura eléctrica y de refrigeración a estas nuevas exigencias, la decisión no se limita a cambiar servidores: en ocasiones implica retirar armarios completos, sistemas de refrigeración antiguos y equipos de distribución eléctrica, cuando termina su vida útil por su diseño, no por desgaste.
Este ritmo de sustitución, mucho más rápido que el de la electrónica de consumo, multiplica el volumen de residuos electrónicos que genera el sector, en un momento en el que la demanda de infraestructura de inteligencia artificial no deja de crecer. Además, al tratarse de equipos que han almacenado grandes volúmenes de datos, requieren protocolos de destrucción certificada de la información antes de poder tratarse como cualquier otro RAEE, un paso adicional que no existe en la electrónica doméstica.
