¿Es lo pequeño el nuevo grande?

Un día, el poderoso centro de datos podría quedar obsoleto debido al humilde teléfono inteligente, dijo Aravind Srinivas, director ejecutivo de Perplexity, durante 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 puedan ejecutarse en el hardware que ya tienen en sus dispositivos.

La IA ya no dependerá de la transmisión de datos hacia y desde enormes centros de datos ni del uso de computadoras remotas para funcionar, como suele ser el caso ahora.

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

Las computadoras portátiles Copilot+ de Microsoft también incluyen procesamiento de IA en el dispositivo.

Pero todos estos son dispositivos de alta gama. En general, pocos dispositivos actuales tienen esta capacidad. La IA requiere un procesamiento potente que va más allá de los medios de los equipos estándar.

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

La industria de los centros de datos ciertamente no está disminuyendo en términos de demanda. ¿Pero está disminuyendo de alguna otra manera?

Los centros de datos son tradicionalmente edificios enormes, llenos de potentes computadoras que realizan una gran cantidad de tareas digitales además de impulsar la IA, desde la transmisión de video y la banca en línea hasta el procesamiento de IA y el almacenamiento de datos.

Lo más probable es que cualquier cosa para la que tenga una conexión en línea utilice un centro de datos en algún lugar del mundo. Las grandes empresas son propietarias, las empresas más pequeñas alquilan capacidad allí.

Sin embargo, hace unos años oí hablar de un pequeño centro de datos, del tamaño de una lavadora, que funcionaba en Devon, Reino Unido. Además de su potencia informática, el calor que liberaba 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 estaba muy escéptico acerca de todo el asunto.

Desde entonces, he oído hablar de muchos otros ejemplos. En noviembre de 2025, una pareja británica reveló que calentaban su casa mediante un pequeño centro de datos instalado 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 al moverse, también mantenía cálida su oficina.

Al mismo tiempo, las empresas de tecnología están invirtiendo miles de millones de dólares en centros de datos masivos en todo el mundo. Sólo en el Reino Unido hay alrededor de 100 nuevos en marcha. Los centros de datos necesitan mucha energía y su impacto ambiental genera serias preocupaciones.

El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, llama a los centros de datos “fábricas de IA”. El argumento a favor de ellos es que los necesitamos para permitir la rápida evolución de la tecnología de inteligencia artificial.

Durante mucho tiempo, la industria de la IA insistió en que existía una regla de “escalamiento” aparentemente exponencial que significaba que cuanto más potencia informática se inyectaba en la IA, mejor se volvía, aunque esto parece haberse ralentizado.

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

Evans dice que existe un argumento a favor de “centros de datos más pequeños cerca de grandes poblaciones”, lo que reduciría la latencia y conduciría a tiempos de respuesta más rápidos.

“Lo pequeño es sin duda el nuevo grande”, afirma Mark Bjornsgaard. Fue el fundador de DeepGreen, la empresa que fabricaba el centro de datos para piscinas.

Él piensa que cada edificio público debería albergar un pequeño centro de datos, conectando en red cuando sea necesario y proporcionando calor como subproducto.

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

Amanda Brock, directora de la organización comercial OpenUK, está de acuerdo. “Creo que el mito del centro de datos será una burbuja que estallará con el tiempo”, me dice. Incluso si ella no quisiera fijar una fecha.

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

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

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

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

También podría ser más probable si no son sólo los centros de datos los que se reducen, sino también las propias herramientas de inteligencia artificial.

Ha habido un gran revuelo en torno a los grandes modelos de lenguaje: modelos de IA masivos y potentes entrenados con grandes cantidades de datos, que ejecutan los chatbots de IA que utilizamos para generar contenido. Pero también nos dimos cuenta de su tendencia a cometer errores.

Esto sucede en parte debido a su mandato increíblemente amplio.

Como me dijo una vez el activista de ética de la IA Ed Newton Rex: 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 en su lugar por herramientas de IA empresariales personalizadas: más caras pero entrenadas con sus propios datos, que luego no se utilizan para entrenar otros productos, y preparadas para realizar tareas específicas de la empresa.

Estas herramientas privadas más pequeñas tienden a funcionar con mayor precisión y pueden requerir menos computación. También es más probable que todo esto pueda almacenarse en el sitio.

“He hablado con varias personas que no ven los beneficios de utilizar herramientas genéricas de IA”, dice la Dra. Sasha Luccioni, directora de IA y clima de la empresa de aprendizaje automático Hugging Face.

“Ya estamos viendo un cambio de paradigma de modelos grandes que requieren enormes recursos a modelos más pequeños, más personalizados, que operan más localmente y se adaptan a usos profesionales”.

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

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

“Los grandes centros pueden ser importantes puntos de fallo, como hemos visto recientemente con el cierre de enormes centros de AWS (Amazon Web Services)”.

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