El impulso de Nvidia hacia las telecomunicaciones
El rápido aumento de las cargas de trabajo de inteligencia artificial ha transformado la industria de los centros de datos, catapultando a las empresas al centro de atención y acercando la inversión del sector cada vez más al billón de dólares.
Para Nvidia, el diseñador de la arquitectura de GPU clave que hizo posible todo esto, el ascenso ha sido aún más meteórico. Anteriormente dedicada principalmente a la producción de chips para juegos, la compañía se ha transformado en la empresa más valiosa de la historia de la humanidad, con una trayectoria intermitente, gracias al auge de los centros de datos.
Para los gigantes de las telecomunicaciones (la mayoría de los cuales están acostumbrados a pensar en décadas e invertir lentamente en infraestructura de largo retorno entre costosas y equivocadas incursiones en emprendimientos de medios) todo esto se ha movido a una velocidad y escala a las que no están acostumbrados.
Ronnie Vasishta de Nvidia, un ejecutivo de voz suave en una empresa dirigida por grandes oradores, está allí para ayudarlos a encontrar su lugar en este mundo de IA, predicando el evangelio de la GPU.
«Mi responsabilidad en Nvidia abarca todo lo relacionado con las telecomunicaciones», declaró Vashista a DCD en una entrevista en 2024. «Es una gama bastante amplia de responsabilidades: abarca desde las telecomunicaciones que utilizan o buscan utilizar IA, plataformas y computación acelerada para aspectos como la atención al cliente, la experiencia del cliente, el uso interno de grandes modelos de lenguaje para mejorar la productividad, como la forma de enrutar técnicos y camiones, hasta la virtualización de la red RAN».
Las empresas de telecomunicaciones también están empezando a considerar la implementación de «fábricas de IA en todo el mundo», afirma, utilizando la nomenclatura de Nvidia para centros de datos de IA. «No todas las empresas de telecomunicaciones tienen experiencia con centros de datos, ni en su implementación y construcción, así que nosotros creamos la arquitectura de referencia».
Los gigantes occidentales de las telecomunicaciones tienen una larga pero problemática historia con los centros de datos. Tras sobrevivir al invierno de las telecomunicaciones tras el auge de las puntocom y acumular deudas por diversos contratiempos, la mayoría vendió sus activos de centros de datos tan solo unos años antes de que la COVID-19 y la IA incrementaran drásticamente el valor de las instalaciones.
Los experimentos para convertir las oficinas centrales en centros de datos Edge en su mayoría no han cumplido con las expectativas, y las telecomunicaciones se han visto obligadas a cruzarse de brazos y observar cómo los hyperscalers se convierten en los nuevos barones de la infraestructura de la era moderna.
“Se han quemado las manos y sentían que ese no era un modelo de negocio para ellos”, admite Vashista. “Pero las cosas han cambiado: se entrenan modelos básicos y se implementan GPU para la inferencia o la implementación de esos modelos. Por lo tanto, la tarea es algo diferente a lo que habría sido antes”.
En otras partes del mundo, especialmente para las empresas de telecomunicaciones asiáticas, la experiencia no ha sido tan traumática. «Hay otras empresas de telecomunicaciones en todo el mundo que simplemente no han pasado por esa experiencia», dice Vashista. «Ven esta rápida demanda de IA y piensan: ‘Tenemos que estar ahí'».
SoftBank, la empresa japonesa de telecomunicaciones que financia Stargate, está desplegando clústeres de IA en su territorio. Reliance Industries, un conglomerado indio que abarca desde telecomunicaciones hasta petroquímica, ha prometido construir el centro de datos más grande del mundo en Gujarat, equipado con GPU Nvidia Blackwell.
A principios de este año, SK Telecom de Corea del Sur comenzó a ofrecer GPU como servicio (GPUaaS) con chips Nvidia, en asociación con la neocloud estadounidense Lambda, una inversión de Nvidia.
Fuera de Occidente, donde abundan los modelos de IA que cubren inglés, francés y español, también existe una oportunidad para que los operadores de telecomunicaciones inviertan más en el desarrollo de sus propios IA.
“Algunas empresas de telecomunicaciones quieren capacitar en el idioma y los dialectos locales”, dice Vashista. “Ayer mismo hablé con una empresa de telecomunicaciones que presta servicios a una gran población indígena y quiere mantener viva esa lengua”.
En 2023, Jio Platforms de Reliance Industries se asoció con Nvidia para desarrollar un amplio modelo lingüístico para los distintos idiomas que se hablan en el país. No está claro el alcance de los planes de Reliance, pero su alcance es amplio: si bien la constitución india reconoce 22 idiomas oficiales, el censo de 2001 registró 122 idiomas principales y 1599 idiomas adicionales.
La siguiente parte que el pequeño equipo de Vashista espera interrumpir es la red de acceso por radio (RAN), la parte de una red de telecomunicaciones que conecta los dispositivos móviles a la red central utilizando señales de radio, una combinación de hardware como estaciones base y software.
«El enfoque que estamos adoptando, que es único, es que queremos que esté completamente definido por software, sin hardware personalizado ni tarjetas PCIe personalizadas», dice Vashista.
De 2005 a 2018, Vashista fue el director ejecutivo de eASIC, empresa que, entre otras cosas, desarrolló hardware RAN personalizado. Ahora, según él, la mayor parte del software puede ejecutarse en GPU.
“Podemos aprovechar la ola de la plataforma de hardware de Nvidia y la ola de implementaciones de infraestructura”, argumenta.
Cuando una empresa o operadora de telecomunicaciones decide implementar una infraestructura de IA, podemos decir: ‘La RAN es una superposición de software, nada diferente, simplemente orquestarla igual que con cualquier otra carga de trabajo: puedes ejecutar la RAN de día, cuando todos usan sus teléfonos; de noche, comienzas a ejecutar el entrenamiento de IA y estás generando ingresos gracias a ello’.
En cuanto a la ubicación de las estaciones base y antenas, Nvidia cree tener una solución. Basándose en su proyecto de metaverso industrial más amplio, Omniverse, su Gemelo Digital Omniverso Aéreo espera permitir a las empresas de telecomunicaciones replicar entornos de implementación.
«Es una plataforma de gemelo digital que detecta radiofrecuencia (RF)», afirma. «Se pueden colocar antenas en el gemelo digital y ubicar a cientos de usuarios móviles moviéndose por la escena».
La afirmación es que el modelo es físicamente preciso, lo que permite simular las ondas electromagnéticas en el entorno con «edificios de vidrio u hormigón, o puede tener follaje o diferentes tipos de clima, y ??puede ver los efectos de esto en la propagación de RF».
Vashista añade: «Las antenas simuladas no solo distribuyen las señales de RF, sino que también se recopilan datos con estaciones base definidas por software. Por lo tanto, se puede decir que se obtiene mayor potencia de salida. O se puede ajustar el haz de otra manera».
Se puede optimizar. Quizás 1000 usuarios desaparezcan repentinamente en el centro de Nueva York. ¿Qué pasaría? Quizás tenga varios drones volando. Quiero asegurarme de que estén siempre conectados mientras recorren los suburbios de Nueva York o Tokio.
El gemelo digital puede ser de pequeña escala, dice, basado en datos LiDAR u otras fuentes, o puede abarcar ciudades enteras.
El esfuerzo aún se encuentra en sus primeras etapas y forma parte del Programa para Desarrolladores 6G de Nvidia. «Lo sé, parece que falta mucho», dice Vashista, recogiendo el escepticismo de DCD . «De hecho, a algunas empresas de telecomunicaciones no les gusta hablar de 6G; todavía están intentando monetizar el 5G».
Pero, afirma, «adoptamos un enfoque: si se va a implementar en 2030, es necesario comenzar a investigar ahora. Algunas de las herramientas de la investigación sobre 6G seguirán siendo utilizables para 5G y 5G Advanced», señala, y reitera que el uso generalizado de GPU significa que pueden adaptarse a diferentes generaciones.
“Los operadores no necesitan invertir en equipos específicos para 6G que les permitan ejecutar 6G y brindar servicio a 6G en el ámbito computacional, lo que significa que ese gran ciclo de inversión puede orientarse más hacia las plataformas computacionales, que son más genéricas y también pueden generar ingresos”, afirma.
Sin embargo, convencer a todas las empresas de telecomunicaciones que han tenido dificultades para adaptarse a dar este salto sigue siendo una ardua tarea. Pero Vashista, quien ya lleva cuatro años en Nvidia, cree que el impulso le favorece.
En Nvidia, nos gusta decir que nos movemos a la velocidad de la luz. Quizás las empresas de telecomunicaciones históricamente se han movido a la velocidad del sonido. Pero lo que estamos empezando a ver es que están apostando por el uso de la IA generativa, porque les ofrece una variación en su modelo de negocio que no tenían antes.
(datacenterdynamics.com)
Les estaremos informando con mucho más detalle, en el marco del informe especial: “Soluciones y productos de infraestructura para edificios y ciudades inteligentes (Sistemas BIM y BMS), POL (Passive Optical LAN). Seguridad integrada, video vigilancia y control de acceso. Casos de uso y aplicabilidad de cada solución y producto, incluyendo la colaboración digital (relacionado a realidad virtual sistema BIM) (Gemelos digitales). Buenas prácticas ambientales.», que estamos preparando para nuestra edición 216 y publicaremos en el mes de julio.
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