Nokia alerta de que ni duplicar el ritmo de construcción de centros de datos cubriría la demanda de la IA
La expansión de la inteligencia artificial está generando una presión sin precedentes sobre los centros de datos, las instalaciones que concentran los servidores, sistemas de almacenamiento y redes necesarios para ejecutar servicios digitales. Justin Hotard, director general de Nokia, considera que el mundo está construyendo estas infraestructuras a un ritmo insuficiente y advierte de que, incluso si se duplicase la velocidad actual, seguirían faltando recursos.
La compañía finlandesa no levanta directamente la mayoría de estos complejos, pero desempeña un papel esencial en su funcionamiento. Nokia suministra redes ópticas, equipos IP y soluciones de conectividad capaces de mover enormes volúmenes de información dentro de un centro de datos y entre distintas instalaciones.
La IA necesita más capacidad de cálculo y de conexión
El crecimiento de los modelos de inteligencia artificial está elevando la demanda de capacidad informática. Estos sistemas necesitan miles de procesadores especializados para entrenarse y, posteriormente, para responder a las consultas de los usuarios. Cada interacción, desde la generación de texto hasta la creación de imágenes o vídeo, requiere transmitir y procesar datos en tiempo real.
Los centros de datos de última generación emplean redes de muy alta velocidad para conectar servidores, unidades de almacenamiento y aceleradores de IA. Si estas conexiones no tienen suficiente capacidad, los procesadores permanecen inactivos o los tiempos de respuesta aumentan, aunque el equipamiento de cálculo sea de última generación.
En este contexto, la infraestructura de red se convierte en un componente tan importante como los propios chips. Las redes ópticas utilizan señales de luz para transportar datos a gran velocidad y con menores pérdidas, mientras que las redes IP organizan el tráfico entre equipos y centros de datos. Ambas tecnologías resultan fundamentales para desplegar servicios de IA a gran escala.
La demanda no depende solo de nuevos modelos
Una de las advertencias más relevantes de Hotard es que la presión sobre la infraestructura no desaparecería aunque los grandes laboratorios decidiesen dejar de presentar nuevos modelos de frontera. Un modelo de frontera es un sistema de IA situado entre los más avanzados disponibles, tanto por su capacidad como por los recursos que exige su entrenamiento y funcionamiento.
Según el ejecutivo, los modelos actuales ya son suficientemente capaces como para provocar un fuerte aumento de uso. La incorporación de estas herramientas en buscadores, aplicaciones empresariales, servicios de atención al cliente, programación y dispositivos personales puede multiplicar el número de consultas sin necesidad de que aparezca una nueva generación de modelos.
Además, las compañías están ampliando el acceso a funciones más complejas, como el análisis de documentos, la generación de código, el razonamiento en varios pasos o el procesamiento de contenidos audiovisuales. Estas tareas suelen consumir más recursos que una consulta de texto convencional.
Una inversión multimillonaria con financiación externa
La construcción de un centro de datos preparado para IA exige inversiones muy elevadas. No basta con instalar servidores: también son necesarios sistemas de refrigeración, suministro eléctrico, redes de alta capacidad, medidas de seguridad y terrenos con acceso estable a energía y conectividad.
Para afrontar este esfuerzo, distintas empresas están recurriendo a préstamos bancarios, empresas conjuntas y otras fórmulas de financiación. Las joint ventures, o empresas creadas por varios socios, permiten repartir los costes y los riesgos de proyectos que pueden tardar años en ser rentables.
El modelo de negocio parte de una expectativa: que la demanda de servicios de IA continuará creciendo durante muchos años. Si ese aumento se ralentiza, los operadores podrían tener dificultades para devolver la deuda asumida o para rentabilizar instalaciones diseñadas para una demanda futura que no llega al ritmo previsto.
El dilema entre acelerar y frenar el desarrollo
La situación plantea una contradicción dentro del sector tecnológico. Algunos responsables de laboratorios de IA han defendido la necesidad de moderar el ritmo de desarrollo de los modelos más avanzados por motivos de seguridad, control y consumo de recursos. Sin embargo, las mismas empresas siguen ampliando su capacidad de cálculo y compitiendo por lanzar nuevos productos.
Una de las razones es estratégica. Ningún laboratorio quiere ser el primero en reducir sus inversiones mientras sus rivales mantienen el ritmo. Una pausa unilateral podría traducirse en una pérdida de cuota de mercado, talento y ventaja tecnológica frente a empresas capaces de continuar avanzando.
También existe una dimensión geopolítica. Estados Unidos considera que el liderazgo en inteligencia artificial tiene implicaciones económicas, militares y de seguridad nacional. Washington teme que una ralentización de sus empresas permita a China reducir distancias o ponerse por delante en áreas consideradas estratégicas.
Nokia busca crecer más allá de los teléfonos móviles
Las declaraciones de Hotard reflejan la transformación de Nokia desde su etapa como fabricante dominante de teléfonos móviles. Actualmente, la compañía centra su actividad en la infraestructura de telecomunicaciones, con negocios relacionados con redes fijas, redes ópticas, conectividad para centros de datos y redes móviles.
La empresa también participa en el desarrollo de tecnologías vinculadas al 5G y a futuras redes 6G. Este posicionamiento la sitúa en una cadena de suministro beneficiada por la expansión de la IA, aunque su negocio depende de que operadores, proveedores tecnológicos y grandes plataformas mantengan sus planes de inversión.
Junto a Nokia, fabricantes de chips, servidores, sistemas eléctricos y equipos de refrigeración están captando parte de este gasto. La cuestión central ahora es si la industria podrá construir suficiente capacidad antes de que la demanda vuelva a superar las previsiones.
