¿Es lo pequeño el nuevo grande?

Un potente centro de datos podría algún día quedar obsoleto debido al humilde teléfono inteligente, dijo el director ejecutivo de Perplexity, Arvind Srinivas, en un podcast reciente.

Hablando con el presentador Prakhar Gupta, el jefe de IA argumentó que las personas eventualmente usarán herramientas de IA potentes y personalizadas que podrán ejecutarse en el hardware que ya tienen en sus dispositivos.

Esta IA sería en lugar de depender de la transmisión de datos hacia y desde enormes centros de datos y utilizar computadoras remotas para hacer el trabajo, como es común ahora.

El sistema de inteligencia artificial de Apple, Apple Intelligence, ya ejecuta algunas funciones en chips especiales en la última línea de productos de la empresa. El gigante tecnológico dice que esto significa que sus herramientas de inteligencia artificial pueden funcionar más rápido y mantener los datos privados más seguros.

La computadora portátil Copilot+ de Microsoft también incluye procesamiento de IA en el dispositivo.

Pero todos estos son dispositivos de precio superior. Por lo general, muchos dispositivos actuales no cuentan con esa capacidad. La IA requiere un procesamiento potente que va más allá del equipo estándar.

“Es una cuestión de largo plazo ‘si y cuándo’ una IA poderosa y eficiente puede ejecutarse en dispositivos locales”, dice Jonathan Evans, director de la firma consultora Total Data Center Solutions.

La industria de los centros de datos ciertamente no se está desacelerando en términos de demanda. ¿Pero se está haciendo más pequeño en otros sentidos?

Los centros de datos son tradicionalmente grandes edificios que albergan potentes computadoras que, además de ejecutar IA, realizan una amplia gama de tareas digitales, desde transmisión de video y banca en línea hasta procesamiento de IA y almacenamiento de datos.

Cualquier cosa con la que inicie sesión en línea probablemente utilice un centro de datos en algún lugar del mundo. Las empresas más grandes los poseen, las empresas más pequeñas alquilan sus capacidades internas.

Sin embargo, hace unos años oí hablar de un pequeño centro de datos, del tamaño de una lavadora, que estaba en funcionamiento en Devon, Reino Unido. Además de su potencia informática, el calor que desprendía calentaba una piscina pública.

Esta fue la primera vez que me encontré con un centro de datos que no era un almacén gigante, y al principio me sentí muy escéptico sobre todo el asunto.

Desde entonces he escuchado muchos otros ejemplos. En noviembre de 2025, una pareja británica reveló que estaban calentando su casa con un pequeño centro de datos en el cobertizo de su jardín.

Un mes después, cené con un profesor universitario que me dijo que tenía una GPU (un potente procesador de computadora utilizado para impulsar la IA) debajo de su escritorio. Y mientras se agitaba, también mantenía caliente su oficina.

Al mismo tiempo, las empresas de tecnología están invirtiendo miles de millones de dólares en enormes plantas de centros de datos en todo el mundo. Sólo en el Reino Unido hay alrededor de 100 nuevos en funcionamiento. Los centros de datos consumen mucha energía y existen importantes preocupaciones sobre su impacto ambiental.

El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, llama a los centros de datos “fábricas de IA”. El argumento a su favor es que los necesitamos para permitir tecnologías de IA en rápida evolución.

Durante mucho tiempo, el campo de la IA insistió en que existía una ley de “escalamiento” aparentemente exponencial que significaba que cuanto más potencia de cálculo se le diera a una IA, mejor sería, aunque parece estar desacelerándose.

Pero escucho cada vez más voces en el sector tecnológico que cuestionan la lógica de que todo esto debería alojarse en grandes centros de datos remotos.

Evans dice que hay “un caso para centros de datos ‘edge’ más pequeños” cerca de grandes poblaciones, lo que reduciría la latencia y daría como resultado tiempos de respuesta más rápidos.

“Lo pequeño es definitivamente el nuevo grande”, afirma Mark Bjorngaard. Fue el fundador de DeepGreen, una empresa que construía centros de datos para piscinas.

Piensa que cada edificio público debería tener un pequeño centro de datos para trabajar en una red más grande y calentar como subproducto.

“Londres es simplemente un centro de datos gigante que aún no se ha construido”, afirma.

Amanda Brock, directora de la organización empresarial OpenUK, expresó esta opinión. “Creo que el mito del centro de datos será una burbuja que estallará con el tiempo”, me dice. Aunque ella no quiso ponerle fecha.

Ella cree que los edificios abandonados y las tiendas cerradas deberían reutilizarse para convertirlos en pequeños centros de datos.

Algunos miran poco más allá de las calles principales y las ciudades: el espacio.

“El espacio ofrece una oportunidad única para repensar la estructura de datos, donde los centros de datos pequeños y escalables en órbita pueden proporcionar eficiencia, rendimiento y flexibilidad”, afirma Avi Shabtai, director ejecutivo de Rayman Space, que desarrolló la tecnología.

De vuelta en tierra firme, Brock está de acuerdo con Srinivas de Perplexity en que se necesitarán menos centros de datos y, en cambio, piensa que “el procesamiento se trasladará a un dispositivo portátil, un decodificador o un enrutador en su hogar”.

Esto podría ser más probable si no sólo los centros de datos se están reduciendo, sino que también las propias herramientas de inteligencia artificial se están reduciendo.

Ha habido mucho revuelo en torno a los modelos de lenguaje grandes: modelos de IA enormes y potentes entrenados con cantidades masivas de datos, que impulsan los chatbots de IA que utilizamos para crear contenido. Pero también nos hemos familiarizado con su tendencia a cometer errores.

Esto se debe a su increíblemente amplio número de seguidores.

El defensor de la ética de la IA, Ed Newton Rex, me dijo una vez: Una herramienta de IA diseñada para detectar signos de cáncer no necesita poder escribir letras de canciones al estilo de Taylor Swift.

Las empresas están cada vez más de acuerdo y optan por herramientas de IA empresariales hechas a medida: más caras pero entrenadas con sus propios datos, que luego no se utilizan para entrenar otros productos y están preparadas para realizar tareas específicas para la empresa.

Estos dispositivos privados más pequeños funcionan con mayor precisión y requieren menos computación. También es más probable que se almacene en las instalaciones.

“He hablado con muchas personas que no ven los beneficios de utilizar herramientas genéricas de IA”, dice la Dra. Sasha Lucioni, líder de IA y clima de la firma de aprendizaje automático Hugging Face.

“Ya estamos viendo cambios en modelos grandes que consumen más recursos, modelos más pequeños que son más apropiados y están impulsados ​​localmente, y diseñados para uso comercial”.

Pero, ¿la cantidad de pequeños centros de datos supondrá un dolor de cabeza para la seguridad nacional?

“El contraargumento aquí es que los objetivos más pequeños tienen menos impacto si son vulnerados”, dice el profesor Alan Woodward, experto en seguridad informática de la Universidad de Surrey.

“Los grandes centros pueden ser grandes puntos de falla, como hemos visto recientemente con la caída de enormes centros de AWS (Amazon Web Services)”.

También existe un beneficio medioambiental al alejarse de los grandes centros de datos, añade Lucioni, quien afirma que están “consumiendo más recursos”. “Tiene sentido no usarlo todo el tiempo”.