La inteligencia artificial está evolucionando a un ritmo vertiginoso, y en medio de este avance, un concepto denominado «inferencia» se está convirtiendo en la fuerza determinante. Si bien el entrenamiento y los lanzamientos de GPU acaparan los titulares, la inferencia es una fase operativa crítica, en la que un modelo ya entrenado aplica lo aprendido para procesar datos nuevos, generar respuestas, predecir escenarios o incluso tomar decisiones.
A diferencia del entrenamiento (que es cuando el sistema estudia y aprende de grandes volúmenes de información ajustando sus parámetros), la inferencia es el momento en el que la IA «piensa y actúa». Según estimaciones recientes, esta fase operativa crece entre 3 y 5 veces más rápido que el entrenamiento, y ya representa la mayor parte de la demanda de cómputo.
«Esto se puede explicar porque en contraste con el entrenamiento, que es más bien episódico y menos frecuente, la inferencia es un proceso continuo que exige acceso rápido, confiable y predecible a los datos. Cada interacción con un chatbot, cualquier búsqueda o incluso cada flujo de trabajo de agentes inteligentes implica operaciones de inferencia que dependen directamente de la performance que proporcione el almacenamiento», explica Francisco Silva, Country Manager Chile-Perú de Kingston Technology.
Estas aplicaciones de IA en tiempo real se están multiplicando en diversas áreas, como por ejemplo inteligencia documental en el Sector Público, optimización de la red de Telecomunicaciones, personalización y detección de fraudes en Retail, mantenimiento predictivo en IoT Industrial, apoyo a toma de decisiones clínicas en Salud y sistemas de conocimiento empresarial en general.
¿Por qué es tan relevante el almacenamiento?
Las cargas de trabajo modernas de IA dependen del acceso a los datos y no solo de la potencia de cómputo en sí. Esto convierte al almacenamiento en una pieza clave, en la medida que cuente con las siguientes características:
- Latencia predecible: Esto permite evitar peaks que interrumpan la generación de tokens y degraden la experiencia del usuario.
- Alto rendimiento de lectura: esencial para cargas constantes de modelos de lenguaje grande (LLM, por sus siglas en inglés). Los LLM son modelos entrenados en Deep learning, es decir, basándose en una gran cantidad de datos, y que dan vida a chatbots e incluso a tareas más específicas, como generar contenido o realizar traducciones.
- Alta densidad: Esta característica permite soportar múltiples versiones de modelos y grandes bases vectoriales.
- Aislamiento multi‑tenant: mediante espacios de nombres y controles de calidad de servicio en clústeres compartidos. También conocido como «multi-inquilino», este aislamiento es un mecanismo de seguridad y arquitectura que garantiza que los datos, recursos y procesos de cada cliente estén completamente separados e invisibles para los demás, pese a compartir la misma infraestructura física o aplicación en la nube.
- Fiabilidad empresarial: protección contra pérdida de energía, cifrado y telemetría integral para operaciones continuas.
«Es muy común que clientes empresariales, como proveedores de servicios en la nube, integradores de sistemas, fabricantes de equipos originales (OEM) y equipos de TI corporativos, se enfrenten al mismo desafío, que es cómo diseñar sistemas de IA que respondan instantáneamente, escalen de manera eficiente y operen en forma continua. Y cada vez más, la respuesta radica más en optimizar la capa de almacenamiento, y no simplemente agregar más cómputo.», advierte el ejecutivo de Kingston Technology.
En ese sentido, Kingston cuenta con soluciones SSD NVMe empresarial, que ofrece diversos atributos, como una latencia predecible, alto rendimiento en lectura, grandes capacidades, confiabilidad de nivel empresarial e implementación flexible en entornos de nube y Edge.
A medida que las organizaciones implementan la inteligencia artificial en distintos sectores, el almacenamiento se está convirtiendo en la columna vertebral del rendimiento, la confiabilidad y la experiencia del usuario. Las empresas que tengan éxito en el campo de la IA serán aquellas que inviertan en las capas de infraestructura adecuadas, empezando por la que está presente en cada solicitud de inferencia: el almacenamiento.
