Madrid, 15 de agosto de 2025 — El auge de la inteligencia artificial (IA) está redibujando el mapa de las telecomunicaciones y la infraestructura digital. Según un informe global de Ciena y Heavy Reading (Omdia), en apenas tres años, casi un tercio de los proveedores de servicios de comunicaciones (CSPs) prevé que la IA representará más de la mitad del tráfico de larga distancia en sus redes.
Este fenómeno no se limita a los operadores. Los proveedores de servicios cloud, empresas con infraestructuras on-premise y plataformas especializadas en IA privada —como PrivateGPT— ya perciben un patrón creciente de tráfico masivo, constante y poco predecible, especialmente vinculado al entrenamiento y la inferencia de modelos de gran tamaño.
La presión sobre las redes y los centros de datos
En redes metropolitanas, el 18% de los operadores espera que la IA supere el 50% del tráfico antes de 2028, y en larga distancia las previsiones son aún más agresivas: el 29% cree que será mayoritario.
Este crecimiento impactará directamente en centros de datos, interconexiones y servidores bare-metal, donde las cargas de trabajo de IA requieren mover datos a velocidades de 100G, 400G o incluso 800G, con latencias mínimas.
Estrategias para controlar y optimizar el tráfico de IA
El informe de Ciena identifica tres grandes barreras para la preparación de redes ópticas: limitaciones de inversión (38%), estrategia comercial (38%) y gestión de red (32%). Pero a nivel de servidores y servicios, las recomendaciones van más allá de la capa física:
- Clasificación y priorización del tráfico
Usar soluciones de inspección y clasificación para identificar flujos de IA frente a otros servicios y aplicar políticas de calidad (QoS) que prioricen cargas críticas. - Despliegue de redes y almacenamiento dedicados
Separar el tráfico de IA en VLANs, redes físicas o canales de almacenamiento independientes para evitar interferencias con otras cargas. - Balanceo inteligente y edge computing
Mover parte del procesamiento de IA al borde de la red (edge) para reducir el volumen de tráfico que llega al núcleo y a los centros de datos principales. - Automatización y orquestación dinámica
Implementar SDN y controladores de red capaces de ajustar rutas y capacidades en tiempo real según la demanda. - Monitorización avanzada y predicción de picos
Integrar telemetría y analítica predictiva para detectar patrones de uso y anticipar ampliaciones de capacidad.
La visión desde el terreno: Stackscale y el reto del tráfico IA
David Carrero, cofundador de Stackscale (Grupo Aire), empresa europea especializada en infraestructura cloud privada, PrivateGPT y servidores bare-metal, lo resume así:
“El tráfico de IA no es como el de una aplicación web tradicional. Es intensivo en ancho de banda, puede llegar en ráfagas muy cortas o en flujos sostenidos durante horas, y muchas veces atraviesa diferentes capas de red y almacenamiento. La clave para controlarlo es segmentar, medir y actuar en tiempo real. Sin una política de gestión activa, se corre el riesgo de que el tráfico de IA comprometa el rendimiento de otros servicios críticos.”
Carrero añade que el diseño de infraestructura debe contemplar capacidad dedicada y escalable para IA:
“En Stackscale trabajamos con entornos donde los nodos bare-metal están preparados para GPUs de alto rendimiento y redes de 100G o más, con la posibilidad de aislar el tráfico de IA y aplicarle reglas específicas. Esto no solo garantiza rendimiento, sino también seguridad y previsibilidad en el consumo de recursos.”
IA: de amenaza a ventaja competitiva
Aunque el informe refleja que solo un 16% de los operadores se considera “muy preparado” para absorber la carga de tráfico de IA, Carrero cree que los que actúen primero podrán convertirlo en un factor diferencial:
“Quien logre optimizar la gestión del tráfico de IA no solo protegerá su infraestructura, sino que podrá ofrecer servicios premium para empresas que necesitan rendimiento garantizado. Es una oportunidad para crear nuevas líneas de negocio basadas en segmentación, priorización y SLA específicos para IA.”
Preguntas frecuentes (FAQ)
1. ¿Cómo se identifica el tráfico de IA en la red?
Mediante análisis de patrones de uso, inspección profunda de paquetes (DPI) y correlación con puertos, protocolos y endpoints asociados a cargas de IA.
2. ¿Es mejor separar físicamente o virtualmente el tráfico de IA?
Depende del caso. En entornos críticos, la separación física evita cualquier impacto; en entornos flexibles, VLANs y segmentación lógica pueden ser suficientes.
3. ¿Qué papel juegan los servidores bare-metal en este escenario?
Aportan rendimiento dedicado sin la sobrecarga de la virtualización, lo que es clave para cargas de IA de alta demanda y baja latencia.
4. ¿Puede la IA ayudar a gestionar su propio tráfico?
Sí, integrando analítica y automatización para que la red se adapte dinámicamente al flujo de datos, optimizando rutas y priorizaciones.
vía: revista cloud
