Los centros de datos europeos se quedan sin espacio

Los gigantes tecnológicos como Amazon, Microsoft, Google, Meta, Oracle y ByteDance, están escalando la capacidad de sus servidores a un ritmo acelerado, pero el espacio sigue estando muy al límite en comparación con la demanda, a lo que hay que agregar las tarifas eléctricas cada vez mayores. Además, no existe un plan europeo coherente para abordar la congestión de la red eléctrica o la zonificación.

Se prevé que las tasas de vacancia promedio en los mercados más grandes de Europa, como en Frankfurt, Londres, Ámsterdam, París y Dublín, caigan a un nuevo mínimo del 8.2% de espacio disponible en 2024, después de terminar 2023 en un mínimo histórico previo del 10.6%. A pesar de que los precios de los centros de datos están en aumento, beneficiando a los operadores, nunca ha habido menos espacio para las empresas europeas.

Incluso en otras zonas menos relevantes también se espera este tipo de estrangulamiento para la IA, pese a que se espera una expansión de más del 10% para este año. La llamada "soberanía" europea en la computación en la nube y la IA parecen ahora poco realistas, ya que los operadores de la nube europeos, no tienen el tamaño ni las mismas herramientas que pueden ofrecer sus homólogos estadounidenses o chinos.

¿Por qué los centros de datos se quedan sin espacio?

Además de los servicios de alojamiento web, VPS, y otros servicios de la nube, los centros de datos han visto que sus capacidades pueden representar un techo tecnológico para el desarrollo de la IA, ya que ésta tecnología requiere grandes capacidades de datos por varias razones:

-Entrenamiento de modelos: los algoritmos de IA necesitan grandes volúmenes de datos para aprender y mejorar. Cuanto más datos se utilicen para entrenar un modelo, más preciso será. Se puede decir que estos algoritmos son como niños, deseosos de aprender, devoradores de datos.

-Procesamiento en tiempo real: muchas aplicaciones de IA, como el reconocimiento de voz o de imágenes, requieren procesamiento de datos en tiempo real, lo que demanda una gran capacidad de almacenamiento y procesamiento, así como grandes anchos de banda de memoria.

-Almacenamiento de datos: algunos servicios de IA, a menudo, implican el análisis de grandes conjuntos de datos (Big Data). Estos datos deben almacenarse de manera eficiente y accesible, lo que requiere, una vez más, una gran capacidad de almacenamiento.

-Redundancia de datos: para garantizar la fiabilidad y la disponibilidad, los datos a menudo se duplican en múltiples ubicaciones (RAID), lo que aumenta la demanda de espacio en los centros de datos, ya que no todas las unidades de almacenamiento sirven para sumar, sino que pueden ser meras copias de otras.