La IA está saliendo del laboratorio. Esto es lo que necesita.
Hay una gran diferencia entre conseguir que una aplicación de IA funcione en un entorno controlado y lograr que funcione de forma fiable en toda una empresa.
Una vez que la IA pasa a producción, las exigencias de la infraestructura cambian. La capacidad de cómputo debe estar disponible en las ubicaciones adecuadas, con suficiente potencia y refrigeración. Los modelos deben conectarse de forma rápida y fiable a los datos y las aplicaciones empresariales. Y las empresas deben tener la seguridad de que todo el sistema funcionará según lo previsto a escala.
Estamos viendo cómo se refleja esto en la forma en que los clientes abordan sus implementaciones. Los grandes campus ofrecen la capacidad de cómputo concentrada necesaria para el entrenamiento, mientras que la inferencia se ejecuta más cerca de los datos y de los usuarios finales. Esto significa planificar la capacidad en múltiples ubicaciones, con la conectividad necesaria para integrarlo todo.
Tres elementos destacan para que esa transición sea un éxito: la energía, la conectividad y una vía clara hacia la producción.
Energía: soporte para la carga de trabajo
Encontrar suficiente potencia resulta difícil. Hacer que sea utilizable para la IA plantea otro conjunto de desafíos.
Los sistemas de IA consumen considerablemente más potencia por rack que los equipos empresariales tradicionales y generan un calor que la refrigeración convencional por aire no puede gestionar de forma eficiente. En las implementaciones de alta densidad, la refrigeración líquida se está convirtiendo en la opción predeterminada.
Ya hemos implementado más de 115 MW en más de 25 implementaciones con refrigeración líquida activas en los centros de datos de Digital Realty, con una capacidad contratada que se acerca a un gigavatio. Esto incluye una implementación de 200 MW a principios de este año y otra de 78 MW este trimestre (3Q26).
Estas no son capacidades reservadas para futuros desarrollos. Nuestros centros de datos y soluciones actuales están dando soporte a cargas de trabajo de IA a gran escala y ofrecen a los clientes opciones más allá de esperar a que entren en servicio nuevas instalaciones.
La disponibilidad de energía seguirá influyendo en dónde se construye la capacidad de IA, pero la ubicación de esa capacidad también determina con qué eficacia pueden utilizarla las empresas.
Conectividad: cada milisegundo importa
Considere qué ocurre cuando un agente de IA completa una tarea. Puede realizar entre 20 y 50 llamadas al modelo y extraer información de distintas fuentes antes de generar una respuesta.
Si cada llamada tarda 50 milisegundos menos, eso supone un ahorro de entre uno y dos segundos y medio en el conjunto de las llamadas secuenciales. Cuando multiplicamos ese ahorro por miles de interacciones, la red se convierte en un factor significativo en el rendimiento de las aplicaciones.
La IA empresarial también debe funcionar en distintos entornos. Esto implica conectar los datos alojados en una infraestructura privada, los modelos que se ejecutan en hardware dedicado y las aplicaciones distribuidas en varios entornos de nube.
Los entornos se conectan mediante ServiceFabric® de Digital Realty, que ofrece a los clientes una forma abierta y programable de gestionar cómo se comunican sus cargas de trabajo. ServiceFabric abarca más de 875 centros de datos conectados y 375 puntos de acceso a la nube, con capacidades programables disponibles desde junio de 2026.
La implementación de Blackfuel con Digital Realty en Barcelona lo demuestra en la práctica. Su infraestructura de IA combina refrigeración líquida, sistemas Dell y GPU de AMD, con ServiceFabric que proporciona conectividad.
También estamos viendo que los clientes combinan grandes campus y capacidad distribuida. Una implementación reciente combina un campus de 64 MW con 14 MW en ubicaciones de todo el mundo, con el respaldo de 1600 conexiones cruzadas.
La energía proporciona a la IA un lugar donde ejecutarse. ServiceFabric lo lleva adonde debe llegar.
Camino hacia la producción: probar, validar y optimizar el entorno de infraestructura
Un proyecto piloto de IA puede demostrar que un modelo funciona bien en una tarea concreta. No necesariamente mostrará cómo se comporta la aplicación con datos empresariales reales, una demanda sostenida o los requisitos de energía y refrigeración de un entorno de producción. Estas son variables críticas que querría establecer y probar antes de comprometer un CapEx significativo en una implementación.
En el Laboratorio de Innovación de Digital Realty (DRIL), diseñamos conjuntamente las implementaciones con los clientes, validamos la arquitectura, demostramos su viabilidad económica y las preparamos para su despliegue a gran escala. Los laboratorios están ubicados en centros de datos en funcionamiento, por lo que las pruebas se realizan en condiciones de producción.
Todos los laboratorios utilizan refrigeración líquida, sin bancos de pruebas refrigerados por aire. ServiceFabric está totalmente integrado, lo que permite a los clientes probar conexiones de IA privada y nube híbrida tal y como funcionarían en producción.
Nuestros socios aportan gran parte de la tecnología a los laboratorios. Los clientes pueden probar sus propias cargas de trabajo en procesadores AMD EPYC y GPU Instinct, los pods de IA de pila completa de Cisco, la refrigeración líquida Neptune de Lenovo y los sistemas Supermicro.
Vcinity proporciona movimiento de datos a través de ServiceFabric, ePlus respalda el diseño y la integración de IA y VULTR ofrece capacidad de GPU. ORCA Computing también cuenta con sistemas cuánticos fotónicos en funcionamiento en Londres.
Con la capacidad de cómputo, las redes, la refrigeración y las instalaciones ya validadas conjuntamente, los clientes pueden centrarse en probar su propia carga de trabajo.
Nuestros centros DRIL están operativos para los clientes en Virginia del Norte, Londres, Tokio (a través de MC Digital Realty, nuestra empresa conjunta con Mitsubishi Corporation) y São Paulo. Con la apertura prevista de otro DRIL en Singapur en noviembre de 2026.
Digital Realty ha acogido más de 400 visitas guiadas, fomentando una interacción que ha contribuido a las implementaciones de IA en producción en nuestras instalaciones. Muchas de las empresas que realizan pruebas en DRIL están creando clústeres específicos. Validar y optimizar la ejecución de aplicaciones específicas junto con los sistemas existentes, a menudo en varias ubicaciones.
DRIL ofrece a los clientes y partners un espacio para validar soluciones en un entorno de colocation real. Esto también significa que se pueden abordar las limitaciones de infraestructura, que a menudo frenan la puesta en producción de la IA.
Nuestra Global Data Insights Survey de 2026 reveló que el 40 % de los directivos de TI identificó la infraestructura como su principal limitación para la IA, frente al 9 % en 2024. Esto refuerza la necesidad de probar conjuntamente los componentes antes de desplegar cargas de trabajo avanzadas.
Del piloto a la producción
Esperamos que en los próximos 12 meses se materialicen cientos de megavatios de demanda de IA, junto con las conexiones que harán accesible esa capacidad.
Para las empresas, la prioridad inmediata es entender qué necesitan sus aplicaciones y demostrar que la infraestructura puede satisfacer esos requisitos.
Si se está preparando para llevar una carga de trabajo de IA a producción, llévela al DRIL. Pruébela con la tecnología de los socios que está considerando, con refrigeración, potencia y conectividad reales.
¿Ya está desplegando a gran escala? Póngase en contacto con nosotros para hablar sobre dónde debería ubicarse esa infraestructura y cómo conectarla.
Más información sobre el DRIL en este vídeo.
