El Data Center se está achicando a propósito
Durante décadas, la industria de los centros de datos se guió por la escala: más servidores en un solo lugar significaban menor costo por unidad de cómputo, gestión más simple y contratos de energía más sencillos. Un análisis firmado por Jigar Shah, conductor de los podcasts Energy Empire y Open Circuit, sostiene que esa lógica empieza a resquebrajarse para una parte del trabajo de IA. Los campus hiperescalares no desaparecen, pero comparten terreno con instalaciones pequeñas y distribuidas, llamadas micro-edge, nano-edge o neocloud. Según Google Trends, las búsquedas del término «neocloud» crecieron 1.600% en el último año.
Dos fuerzas convergentes
La primera es el salto en los chips. Shah señala que la arquitectura Blackwell de Nvidia integra 208.000 millones de transistores en una GPU, frente a 80.000 millones del H100 lanzado en octubre de 2022. Con más potencia por chip, la inferencia de IA en tareas como visión por computadora, procesamiento de sensores en tiempo real o decisiones autónomas puede ejecutarse localmente, en entornos urbanos, y no solo en centros de datos remotos con abundante espacio.
La segunda es de tipo operativo. El autor afirma que en los principales mercados de EE.UU. las colas de conexión a la red eléctrica se extienden de tres a cuatro años, y que una instalación grande puede tardar 72 meses desde la elección del sitio hasta su primera carga de trabajo. A ello suma la oposición creciente de comunidades locales por contaminación del aire, ruido, calor y consumo de agua.
Las instalaciones pequeñas esquivan parte de esos obstáculos al ubicarse en sitios de telecomunicaciones existentes, como torres celulares, subestaciones y centros de interconexión de operadores. Allí heredan energía y fibra ya conectadas, y según el texto entran en operación en unos cuatro meses. Por su tamaño, tampoco enfrentan las mismas batallas de permisos que un campus de un millón de pies cuadrados.
La latencia como criterio de diseño
El argumento central es que ciertas aplicaciones no toleran la distancia. Si la respuesta no llega en menos de diez milisegundos, pierde utilidad. Como ejemplo, Shah calcula que un vehículo a 45 millas por hora recorre alrededor de un metro durante un viaje de ida y vuelta de unos 50 milisegundos a un centro de datos en la nube. El cálculo es correcto en orden de magnitud.
Entre los usos que menciona están la gestión de redes eléctricas, donde una respuesta tardía ante una falla puede derivar en un apagón en cascada; la automatización industrial, donde un desfase de milisegundos entre sensor y actuador deja pasar piezas defectuosas; y la infraestructura financiera, donde la latencia tiene precio.
Soberanía de datos y superficie de ataque
Para operadores de infraestructura crítica, como servicios públicos y salud, el procesamiento local permite cumplir normas que restringen el envío de datos sensibles a nubes públicas centralizadas. Con nodos locales, los datos regulados no salen de su frontera física definida.
El autor reconoce el costo de seguridad: llevar cómputo de alto rendimiento al borde desplaza la superficie de ataque y expone cargas de trabajo poco protegidas a riesgos como el envenenamiento de modelos y la interceptación de datos en tránsito. Menciona también la táctica de «cosechar ahora, descifrar después», en la que atacantes almacenan datos cifrados, desde telemetría de infraestructura hasta modelos propietarios, con la intención de descifrarlos cuando la computación cuántica madure, el llamado Q-Day.
El caso de Available Infrastructure
Como ejemplo del modelo, el texto describe a Available Infrastructure, una firma del norte de Virginia que lanzó su plataforma SanQtum a mediados de 2025. En marzo de 2026 anunció el Proyecto Qestrel, una iniciativa de 5.000 millones de dólares para desplegar 1.000 centros de datos de borde soberanos y listos para IA en 100 ciudades y más de 30 estados de EE.UU. antes de que termine 2026.
Según el texto, todos los sitios se ubican en instalaciones de telecomunicaciones existentes, gracias a una alianza con Crown Castle, que posee más de 40.000 torres celulares y unas 90.000 millas de fibra en el país. Cada sitio aloja hasta 48 GPU, puede integrarse con la plataforma watsonx de IBM y es agnóstico respecto de los modelos de IA. Opera con arquitectura de confianza cero y cifrado resistente a la computación cuántica, y mantiene los datos locales, cifrados y dentro de una jurisdicción definida.
La empresa afirma que despliega en unos cuatro meses. Hay sitios activos en Nueva York, Filadelfia y Washington D. C., otros 30 en construcción y el objetivo de tener las 100 ciudades operativas o en obra a fin de año.
Entrenamiento centralizado, inferencia distribuida
El autor aclara que el borde no reemplaza a los centros de datos hiperescalares. El entrenamiento de modelos sigue requiriendo instalaciones centralizadas con miles de GPU coordinadas. Lo que se mueve es la inferencia: ejecutar modelos en producción, de forma continua, en el punto de decisión.
Para dimensionar el modelo, Shah propone una equivalencia: una estación Supercharger de Tesla consume unos 250 kilovatios; un micro-centro de datos en esa huella, multiplicado por 1.000 ubicaciones urbanas, equivaldría a una instalación distribuida de 250 megavatios.
Lo que conviene precisar
El texto es un artículo de opinión, no una investigación independiente, y buena parte de las cifras de despliegue, como plazos de cuatro meses, ciudades y sitios activos, provienen de la propia empresa. Los plazos de 72 meses y las colas de tres a cuatro años en la red son afirmaciones del autor, sin fuente citada. El artículo tampoco aclara si existe relación entre Shah y Available Infrastructure, la única compañía que destaca.
Hay además una inconsistencia numérica. El autor habla de inferencia «a escala de gigavatio», pero su propio cálculo de 1.000 sitios da 250 megavatios, y esa cifra es una equivalencia ilustrativa, no la capacidad declarada del proyecto. Por último, las plazas anunciadas para 2026 son un objetivo: el texto solo confirma sitios activos en tres ciudades.
Seguiremos brindándote más información sobre este tema en las siguientes presentaciones físicas y digitales de Channel News Perú
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