¿Lo pequeño es lo nuevo grande?

El director ejecutivo de Perplexity, Arvind Srinivas, dijo en un podcast reciente que el humilde teléfono inteligente algún día podría hacer que el poderoso centro de datos quede obsoleto.

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 existente en sus dispositivos.

Esto sucederá en lugar de que la IA dependa de enormes centros de datos y transmita datos desde ellos, y utilice computadoras remotas como se hace comúnmente ahora.

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

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

Pero estos son dispositivos de precio superior. Por lo general, la mayoría de dispositivos actuales no cuentan con esa capacidad. La IA requiere un procesamiento potente que va más allá de las herramientas de hardware estándar.

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

La industria de los centros de datos definitivamente no se está desacelerando en términos de demanda. ¿Pero se vuelve más pequeño de otras maneras?

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

Cualquier lugar donde tenga un inicio de sesión en línea probablemente utilice un centro de datos en algún lugar del mundo. Las empresas más grandes son propietarias de ellos, mientras que las más pequeñas arriendan capacidad dentro de ellos.

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 emite calienta una piscina pública.

Esta fue la primera vez que me encontré con un centro de datos sin un gran almacén 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 debajo de su escritorio, un potente procesador de computadora que se utiliza para impulsar la IA. Y lejos estaba, 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 se están llevando a cabo alrededor de 100 nuevos proyectos. 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 el rápido desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial.

Durante mucho tiempo, el sector de la IA afirmó que existía una ley de “escala” aparentemente exponencial, lo que significaba que cuanto más potencia de cálculo se le daba a la IA, mejor se volvía, pero parecía disminuir.

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

“Existen argumentos a favor de centros de datos ‘periféricos’ más pequeños cerca de grandes poblaciones, afirma Evans, que pueden reducir la latencia y acelerar los tiempos de respuesta.

“Lo pequeño es definitivamente el nuevo grande”, afirma Mark Jornsgaard. Es el fundador de DeepGreen, la empresa que creó el centro de datos para piscinas.

Él piensa que cada edificio público debería tener un pequeño centro de datos, trabajando juntos en una red más grande cuando sea necesario y proporcionando calor como subproducto.

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

Amanda Brock, directora de la organización empresarial OpenUK, comparte esta opinión. “Creo que el mito del centro de datos será una burbuja que explotará con el tiempo”, me dijo. Aunque ella no quiere tener una cita.

Espera convertir edificios en ruinas y tiendas cerradas en pequeños centros de datos.

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

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

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

Esto podría ser aún mayor si no se trata sólo de la reducción de los centros de datos, sino también de las herramientas de inteligencia artificial.

Hay un gran 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 generar contenido. Pero también conocemos su tendencia a cometer errores.

Esto se debe en parte a su increíblemente amplia gama de pagos.

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 ni siquiera necesita escribir letras de canciones al estilo de Taylor Swift.

Las empresas aceptan y eligen cada vez más herramientas de IA empresariales personalizadas: más caras pero capacitadas con sus propios datos, que no pueden usarse para entrenar otros productos y priorizadas para realizar tareas específicas de la empresa.

Estas herramientas privadas más pequeñas funcionan con mayor precisión y pueden requerir menos computación. También es más probable que se almacene en todas las instalaciones.

“He hablado con mucha gente que no ve los beneficios de utilizar herramientas genéricas de IA”, dice la Dra. Sasha Lucioni, líder de IA y clima de la empresa de aprendizaje automático Hugging Face.

“Ya estamos viendo un cambio de paradigma entre modelos más grandes que consumen enormes recursos y modelos más pequeños que son más personalizados y se ejecutan más localmente y en función de las necesidades comerciales”.

Pero, ¿múltiples centros de datos pequeños causarán dolores de cabeza a la seguridad nacional?

“El contraargumento aquí es que la penetración de objetivos más pequeños tiene menos impacto”, dice el profesor Alan Woodward, experto en seguridad informática, de la Universidad de Surrey.

“Los grandes centros pueden ser grandes puntos de falla, como los recientes centros masivos de AWS (Amazon Web Services) que cayeron”.

También hay un beneficio ambiental al alejarse de los grandes centros de datos, que están “consumiendo más recursos”, dijo Luciani. “Tiene sentido no usarlos todo el tiempo”.