El punto de inflexión de la IA

La IA es más grande que cualquier cosa que hayamos experimentado, y todavía estamos en las primeras etapas de su potencial.

2026 es un año crucial en el que las estrategias visionarias para las infraestructuras físicas y digitales diferenciarán a los líderes de los seguidores. Estas son las cinco predicciones fundamentales que las empresas deben adoptar para capitalizar la revolución de la IA.

De la habilitación a la excelencia: la nueva era de la gestión térmica

El cambio: Mientras que 2025 consolidó la refrigeración líquida como un requisito fundamental, 2026 se definirá por la refrigeración de precisión que aborda el calor a nivel microscópico. Mientras IDC predice que el 90% de las implementaciones de alto rendimiento serán refrigeradas por líquido para 2027, la ventaja competitiva ya se está moviendo desde simplemente adoptar la tecnología hasta dominar la inteligencia térmica a través de la microfluidez y el rociado directo al chip.¹

Con la nueva arquitectura Vera Rubin de Nvidia que soporta refrigeración a temperaturas más cálidas de las que había sido posible hasta ahora, ha llegado la era del "enfriamiento adecuado para el cálculo adecuado", y no hay vuelta atrás.

El imperativo para las empresas: para las empresas, esto significa que la era de seleccionar el espacio de los centros de datos basándose en la simple disponibilidad de energía y carga en el suelo ha terminado; su estrategia de despliegue para 2026 debe priorizar una infraestructura preparada para la temperatura que pueda evolucionar a medida que las estrategias de refrigeración maduren.

El éxito del despliegue se medirá por la capacidad de integrarse con estos sistemas de precisión para maximizar el cálculo por vatio, en lugar de limitarse a mantener el tiempo de actividad. De cara al futuro, las estrategias más resilientes tratarán la gestión térmica no como una utilidad de la instalación, sino como un componente crítico de la pila de rendimiento del silicio.

Con más de dos décadas de experiencia en la adaptación a las estrategias de refrigeración más avanzadas, Digital Realty cuenta con la experiencia en diseño e ingeniería necesaria para seguir el ritmo de la inteligencia térmica, lo que le permite a su empresa centrarse en la inteligencia empresarial.

Los planos de control de IA permitirán estrategias de silicio heterogéneas

El cambio: en 2026, la industria pasará de los monocultivos de hardware a las matrices de inferencia de alto rendimiento compuestas por diversos tipos de silicio de varios proveedores y generaciones. Este cambio se debe a la necesidad crítica de una escala rentable; Gartner predice que el 40% de las principales empresas adoptarán las arquitecturas "del paradigma de la computación híbrida" en 2028 para orquestar las cargas de trabajo en diferentes CPU, GPU y ASIC.

Con una previsión de crecimiento de la demanda de inferencia de IA del 36,9% CAGR hasta 2031, el avance técnico ya no está en el propio silicio, sino en la capacidad del plano de control para tratar los conjuntos de hardware fragmentados como un tejido único y elástico. Al abstraer la capa de hardware, los operadores pueden finalmente desbloquear el "silicio oscuro" en sus racks heredados para satisfacer la explosión de solicitudes de inferencia.

La necesidad imperativa para las empresas: Para las empresas, esto significa que las estrategias de despliegue deben hacer la transición de la adquisición de hardware aislada a un modelo de computación definido por software. A medida que aumenta la presión para mostrar el ROI, las capas de orquestación que pueden aprovechar la capacidad de chips heredados subutilizados y dispositivos de borde heterogéneos serán cada vez más valiosas para mantener los costos de IA contenidos a medida que las necesidades de inferencia se escalan. Aprovechar esta reserva de recursos de forma eficaz requiere herramientas y conectividad que permitan enrutar el tráfico en función del coste y la latencia en tiempo real en cualquier silicio disponible.

Digital Realty permite esta orquestación a través de ServiceFabric®, que actúa como una capa de interconexión global definida por software que unifica generaciones de silicio dispares y hardware de múltiples proveedores en un tejido informático singular y de alto rendimiento.

El año de la gran «inversión de inferencia»

El cambio: En 2026, la industria alcanzará un punto de inflexión histórico cuando el volumen de tokens de inferencia supere oficialmente a los tokens utilizados para el entrenamiento de modelos. Esta "inversión de inferencia" no será impulsada por una disminución en el entrenamiento, sino por un rápido aumento en la inferencia.

Gartner proyecta que el 40 % de las aplicaciones empresariales integrarán agentes de IA específicos para tareas este año, una tendencia que abrirá la puerta a la proliferación de agentes de IA autónomos que realizan razonamiento en tiempo real y tareas de varios pasos. Si bien se ha hablado mucho sobre las tasas de fracaso de los experimentos de IA, la integración de los agentes de IA en las aplicaciones de SaaS permitirá que la demanda de inferencias aumente, incluso si persisten los problemas de crecimiento con los esfuerzos locales.

El imperativo para las empresas: A medida que aumente la generación y el consumo de tokens, la latencia y los costes de salida del movimiento de datos pasarán a primer plano como impulsores clave del valor y el coste de la estrategia de IA. Para mantenerse competitivo en una economía agéntica, su estrategia de despliegue debe priorizar la gravedad de datos: colocar clústeres de inferencia donde ya viven sus datos en lugar de transportar enormes conjuntos de datos a una nube lejana. El éxito lo definirá su capacidad para crear "Zonas de inferencia" que proporcionen una proximidad inferior a un milisegundo a sus usuarios y sistemas internos.

El PUE pasa a un segundo plano mientras el “PCE” toma protagonismo

El cambio: En 2026, los líderes en IA pasarán de la Eficacia del Uso de la Energía (PUE) a adoptar la Eficacia del Uso de la Computación (PCE) como el estándar de oro para la infraestructura de IA. Si bien el PUE nos sirvió bien durante décadas al medir los residuos a nivel de las instalaciones, es una métrica "vacía" que ignora lo que ocurre dentro del servidor; en una era de racks de 240 kW, la prioridad ha pasado de la cantidad de energía que ahorramos a la cantidad de inteligencia que producimos.

Este cambio está impulsado por la triangulación de la eficiencia tradicional de las instalaciones con Tokenomics, la medición precisa de cómo el silicio de alta densidad convierte eficientemente la potencia bruta en tokens de razonamiento. Dado que Nvidia señala que los modelos Frontier actuales requieren un aumento de 100 veces en el cálculo por token para un razonamiento complejo, la industria adoptará el PCE para garantizar que el enorme consumo de energía de la fábrica de IA se traduzca en el máximo rendimiento de cálculo, no solo para mantener las luces encendidas con un PUE de 1,1.

La necesidad para las empresas: Para las empresas, esto significa que tu estrategia de despliegue para 2026 debe cambiar de auditar el "edificio" a auditar la pipeline "power-to-token".

En lugar de centrarte en proveedores que solo ofrecen un PUE bajo, prioriza socios que proporcionen la amplia capacidad de telemetría y silicio necesaria para optimizar tu PCE en toda tu flota de servidores. El éxito se definirá por su capacidad de demostrar el retorno de la inversión (ROI) de su gasto energético demostrando un mayor rendimiento por vatio que el de sus competidores.

Con más de 300 instalaciones en 50+ metrópolis y 30+ países, la cartera de Digital Realty cuenta con la diversa combinación de capacidades necesaria para desplegar el cómputo que deseas, donde lo deseas, y al mismo tiempo tener acceso a los datos adecuados, gracias a PlatformDIGITAL®.

La IA como activo: la regla 90/10 de la implementación privada

El cambio: En 2026, el enfoque estratégico de la IA empresarial se ampliará más allá del alquiler de tokens para tratar a la IA como un activo de alto rendimiento que se puede poseer y optimizar. Este cambio será impulsado por el surgimiento de la regla 90/10, donde los modelos de lenguaje pequeños (SLM) de código abierto pueden proporcionar el 90 % del rendimiento de los modelos de frontera a solo el 10 % del coste total.

De hecho, el estudio de la iniciativa HAI de Stanford reveló que la brecha entre los principales modelos de código abierto y cerrado se redujo del 8 % en 2024 a solo el 1,7 % a mediados de 2025. Como las empresas se dan cuenta de que afinar un modelo privado con datos propietarios produce mayor precisión y menor latencia que una API pública genérica. Al repatriar estas cargas de trabajo a infraestructuras privadas, las organizaciones están eliminando efectivamente el impuesto a la complejidad de la orquestación en la nube pública y convirtiendo sus modelos en una propiedad intelectual permanente y generadora de valor.

El imperativo para las empresas: Para las empresas, esto significa que su hoja de ruta para 2026 debe ir más allá de un simple enfoque basado en las API y evaluar dónde la IA como activo puede proporcionar un foso competitivo.

Debes identificar tareas de alto volumen y específicas de dominio—como la generación interna de código o la inteligencia especializada del cliente—donde un SLM privado y afinado pueda reducir riesgos a tu cadena de suministro y eliminar la facturación impredecible por token. El éxito se medirá por tu capacidad para construir una pila modular de IA que utilice modelos públicos para la ideación general, pero que dependa de activos privados y soberanos para la ejecución del negocio principal.

Para ejecutar esta estrategia híbrida, ServiceFabric proporciona la base de interconexión que alinea los activos de IA privados con las fuentes de datos globales para obtener una computación consistente y de alto rendimiento.

Aprovechar la oportunidad de la IA en 2026

2026 es un año de acción decisiva. El éxito en la era de la IA depende de la planificación precisa de sistemas inteligentes térmicos, la integración empresarial estratégica de la IA híbrida, la ubicación de clústeres de inferencia donde se encuentran sus datos y la priorización de socios que midan y defiendan las métricas de eficiencia correctas.

Prepárate para el futuro evaluando críticamente tu estrategia de infraestructura digital y tomando hoy decisiones audaces e informadas para prosperar en el mundo impulsado por la IA del mañana.

Para saber cómo ayudamos a nuestros clientes a diseñar una infraestructura que cumpla con las necesidades de rendimiento, cumplimiento y carga de trabajo, ponte en contacto hoy mismo con nuestros equipos de expertos.

^{1 IDC, IDC Survey Spotlight, doc #US54034025, diciembre de 2025.}

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