Eficiencia de almacenamiento en la era de la electricidad

La demanda global de electricidad está creciendo rápidamente, impulsada por el crecimiento de la AI y la expansión del centro de datos. La Perspectiva de la energía mundial de la EAI 2025 advierte que la capacidad de la red puede no estar al día con la demanda digital, lo que crea límites reales en la disponibilidad de energía. La inferencia de AI y las cargas de trabajo de agentes emergentes intensificarán esta tensión. Para los planificadores de centros de datos, la eficiencia del almacenamiento ahora es fundamental. La plataforma de Pure Storage ofrece un alto rendimiento con un consumo de energía y espacio considerablemente menor, lo que ayuda a las organizaciones a escalar la AI mientras se mantienen dentro de los límites de energía, costos y sustentabilidad.

Por qué es importante la eficiencia del almacenamiento en la era de la electricidad

La demanda mundial de electricidad está aumentando

La Perspectiva Mundial de Energía 2025 de la Agencia Internacional de Energía (IEA) confirma lo que la mayoría de los equipos de infraestructura de centros de datos ya ven. El mundo está cambiando a la era de la electricidad. En todos los escenarios que modela la IEA, la demanda de electricidad aumenta más rápido que el consumo total de energía. El crecimiento de la demanda de electricidad solía provenir de economías emergentes. Ahora también proviene de centros de datos e AI en mercados avanzados. La IEA proyecta que la inversión global en centros de datos alcanzará alrededor de 580 000 millones de USD en 2025, más que los 540 000 millones de USD esperados para la inversión global en el suministro de petróleo. Y si bien las energías renovables continúan expandiéndose, la velocidad del crecimiento de la red y el nuevo suministro de energía no coincidirán con el ritmo de la demanda digital. El resultado es una brecha cada vez mayor entre lo que necesitan los sistemas de AI y lo que puede ofrecer la red.

Tabla 1: Tendencias de centros de datos y electricidad de IEA WEO 2025

Fuentes: Perspectiva de IEA World Energy 2025, S&P Global, DataCenterDynamics.

La AI está impulsando la curva de potencia

En años anteriores, el crecimiento de datos fue la historia principal. Hoy en día, es la inferencia de AI. La capacitación de un modelo básico requiere grandes ráfagas de poder durante plazos cortos. La inferencia se ejecuta en todas partes, todo el tiempo. Cuando una organización implementa chatbots, asistentes de código o servicios de AI agente, esos modelos viven en uso constante. El consumo de energía no termina cuando se detiene la capacitación. Incluso los aumentos modestos en el uso de AI en las cargas de trabajo empresariales y en la nube podrían aumentar la demanda de energía del centro de datos en varios cientos de teravatios-hora para 2030. Las cargas de inferencia dominan ese aumento porque escalan con usuarios, no con modelos.

Se espera que las cargas de trabajo de inferencia de AI sean un factor dominante en el crecimiento de la demanda de energía del centro de datos. 

Fuentes: Informe de la IEA: Demanda de energía de AI, Lawrence Berkeley National Laboratory: Informe de uso de energía del centro de datos de EE. UU. 2024

Cuando no hay energía

El suministro de energía es ahora un riesgo operativo. En California, Virginia del Norte y partes de Europa, las empresas de servicios públicos ya retrasan las nuevas conexiones de centros de datos debido a las limitaciones de la red. Algunas instalaciones en el oeste de los EE. UU. han construido carcasas que permanecen inactivas esperando la asignación de energía. En el condado de Santa Clara en California, por ejemplo, se pausaron nuevos proyectos porque la capacidad de red disponible no podía cumplir con la carga planificada. Incluso cuando se aprueban nuevos proyectos de energía, ponerlos en línea lleva años. La IEA describe esto como una tensión creciente entre la expansión digital y los límites físicos. Cuando la infraestructura de electricidad no puede seguir el ritmo, los desarrolladores de centros de datos enfrentan costos más altos, cronogramas más largos y disponibilidad incierta.

La eficiencia energética es la nueva capacidad

La potencia más fácil de encontrar es la que no necesita. En la práctica, las ganancias de eficiencia ahora son equivalentes a las ganancias de capacidad. Cuando el almacenamiento, la computación y los equipos de red consumen menos energía para la misma carga de trabajo, eso libera espacio libre en la red para más AI y más usuarios sin nuevas subestaciones o líneas. La IEA destaca que la flexibilidad y la eficiencia en toda la infraestructura son esenciales para evitar la escasez de suministro. Esto hace que el rendimiento energético no solo sea una métrica de sustentabilidad, sino una limitación de planificación.

Por qué el almacenamiento desempeña un papel central

El almacenamiento suele ser el elemento olvidado en la planificación energética. El procesamiento y la refrigeración obtienen la mayor parte de la atención, sin embargo, la elección de la arquitectura de almacenamiento moldea la carga total de los centros de datos de tres maneras:

1. Consumo de energía directo: Los vatios por terabyte y los vatios por IOPS de la matriz
   
2. Carga indirecta: Cuántos racks, conmutadores y recursos de enfriamiento se necesitan para respaldar ese almacenamiento
   
3. Huella del ciclo de vida: Costos incorporados de energía, fabricación y eliminación

Las cargas de trabajo de AI, especialmente los sistemas de inferencia y agentes, son pesadas I/O. Extraen e impulsan grandes cantidades de datos a través de almacenamientos de vectores, almacenamientos de características e índices de recuperación. Si esos datos se encuentran en un almacenamiento ineficiente o de baja densidad, cada consulta consume más energía y más refrigeración.

Eficiencia de Pure Storage en contexto

Los sistemas de Pure Storage están diseñados en torno al principio de que el rendimiento y la eficiencia se unen. La plataforma de Pure Storage se basa en arquitecturas basadas en flash de alta densidad que ofrecen un alto rendimiento y capacidad de almacenamiento de datos por vatio. En un análisis interno reciente que comparó las matrices de discos híbridos tradicionales con las matrices basadas íntegramente en tecnología flash de Pure Storage, los resultados muestran:

Tabla 2: Comparación de energía y espacio de almacenamiento 

Estas diferencias se escalan rápidamente. En los conjuntos de datos de AI de varios petabytes, la huella de FlashBlade//EXA™ puede reducir la potencia del centro de datos y el uso de enfriamiento en un 75 % o más en comparación con los sistemas a escala de PB de la competencia.

Por qué las cargas de trabajo de inferencia necesitan un almacenamiento eficiente

La inferencia se está extendiendo por todas partes. El servicio de modelos, la generación aumentada de recuperación (RAG, retrieval-augmented generation), los sistemas agentes y las funciones de AI integradas dependen del acceso rápido a los datos almacenados. Cada llamada de modelo puede tocar gigabytes de datos de vectores o registros. Multiplique eso por millones de llamadas diarias entre usuarios, y el perfil I/O almacenamiento se vuelve enorme.

Requisitos clave para el almacenamiento de inferencia:

• Alto rendimiento para alimentar aceleradores sin paradas de I/O
  
• Baja latencia para una respuesta rápida
  
• Alta densidad para mantener los datos cerca y reducir el recuento de racks
  
• Eficiencia energética para manejar el crecimiento sin abrumar los presupuestos de energía

Las arquitecturas de FlashBlade//EXA y FlashArray™ satisfacen estas necesidades a través del paralelismo y el diseño de flash denso. Para el mismo rendimiento de inferencia, utilizan menos racks y menos potencia que los discos giratorios o incluso los sistemas flash de nivel mixto.

La próxima ola de AI Agentic

Las cargas de trabajo de AI agente se extienden más allá de la inferencia simple. Encadenan llamadas de varios modelos, recuperan datos repetidamente y realizan pasos de razonamiento complejos que imitan flujos de trabajo de varias etapas.

Cada interacción agente puede implicar:

1. Análisis de entradas
   
2. Recuperación de vectores o bases de datos estructuradas
   
3. Razonamiento o invocación de herramientas
   
4. Generación y verificación de resultados

Estos bucles pueden ejecutarse docenas de veces por consulta. La capa de almacenamiento debe manejar miles de solicitudes pequeñas y simultáneas de manera eficiente. Si esto se ejecuta en un almacenamiento ineficiente, cada sesión de agente agrega un costo de energía medible. Con el tiempo, el consumo total de energía del sistema puede competir con las cargas de entrenamiento. El único camino viable para administrar eso es a través de la eficiencia y la densidad en cada capa.

Las restricciones de electricidad son ahora restricciones comerciales

Los límites de energía ya no aparecen solo en los informes de sustentabilidad. Ahora moldean los cronogramas de implementación, el tiempo de actividad del servicio y el crecimiento del centro de datos. Cuando una organización no puede obtener suficiente asignación de energía, su plan de expansión se detiene. Cuando los sistemas de enfriamiento alcanzan la capacidad, los márgenes de tiempo de actividad se reducen. Cuando el precio de la red aumenta, los costos operativos aumentan. Este es un riesgo sistémico en las economías digitales. Muchas economías emergentes ahora replican este patrón a medida que se extiende la adopción de la AI. El informe WEO de la IEA de 2025 también advierte que las cadenas de suministro de minerales críticos podrían ralentizar la implementación de nuevos sistemas de energía, lo que podría restringir aún más el suministro.

Lo que los planificadores de centros de datos deben hacer ahora

Los equipos de centros de datos e infraestructura no pueden controlar los plazos de construcción de la red, pero pueden controlar sus opciones de diseño.

1. Auditoría y referencia
Mida el uso total de energía y espacio para el almacenamiento, la computación y la refrigeración existentes. Rastree vatios por TB y vatios por IOPS.

2. Modele la demanda futura de AI
Calcule el crecimiento de la capacitación y la inferencia. Incluya las cargas de trabajo de agentes esperadas y los patrones de inferencia distribuida.

3. Identificar cuellos de botella
Encuentre dónde la energía o el espacio limitarán el crecimiento primero: espacio en rack, refrigeración, alimentación de energía o capacidad de transformador.

4. Modernice el almacenamiento
Cambie de matrices híbridas o pesadas en HDD a sistemas basados íntegramente en tecnología flash densos como FlashArray y FlashBlade//EXA. Esto reduce la energía por TB, el recuento de racks y las necesidades de enfriamiento.

5. Optimice la ubicación de datos
Mantenga los datos de inferencia de acceso frecuente en flash de alto rendimiento y mueva los datos más fríos a niveles más bajos o almacenamiento de objetos con desduplicación.

6. Alinearse con las instalaciones y los servicios públicos
Involucre a los proveedores de energía locales de forma temprana. La potencia prevista necesita de tres a cinco años. Integre las actualizaciones de almacenamiento con la disponibilidad de energía.

7. Integre métricas de sustentabilidad
Incluya datos de energía y CO2 en la planificación de infraestructura. Cuantifique las reducciones de cada medida de eficiencia.

8. Prepárese para la escasez de energía
Planifique situaciones en las que la energía esté limitada o retrasada. El almacenamiento eficiente garantiza que aún pueda escalar dentro de los límites existentes.

Ejemplo de situación de planificación

Una plataforma de AI empresarial mediana espera que el tráfico de inferencia se triplique para 2027. Su arquitectura de almacenamiento actual utiliza matrices de HDD híbridas que consumen alrededor de 1,2 kW por 100 TB. Si la empresa escala la capacidad de datos de 2PB a 6PB, la potencia total de almacenamiento aumenta de 24kW a 72kW. La refrigeración agrega otro 30 % a 40 %, lo que lleva la carga total de las instalaciones cerca de 100kW solo para el almacenamiento.

Reemplazar esas matrices con sistemas FlashBlade//EXA a 250W por cada 100TB reduce la carga de almacenamiento proyectada de 72kW a 15kW. Incluido el enfriamiento, la carga total de la instalación cae por debajo de 20kW. Eso ahorra alrededor de 700MWh por año, aproximadamente $85 000 en costos de energía y evita alrededor de 300 toneladas de emisiones de CO2. Lo que es más importante, mantiene el proyecto dentro de la capacidad de energía existente.

Mirando hacia el futuro

La IEA espera que las energías renovables crezcan más rápido que cualquier otra fuente de energía hasta 2050, liderada por la energía solar PV. Nuclear también se expande después de décadas de estancamiento. Pero incluso con ese crecimiento, llevar un nuevo poder limpio en línea lleva tiempo. La AI y los servicios de datos están creciendo más rápido que la generación de energía y el refuerzo de la red. Ese desequilibrio definirá la próxima década de diseño de infraestructura. La eficiencia del almacenamiento ya no es un beneficio secundario. Es un requisito de diseño. Los sistemas que ofrecen más rendimiento por vatio y más capacidad por rack respaldan directamente la continuidad y sustentabilidad del negocio.

Pensamientos finales

La próxima ola de AI no estará limitada por la computación. Estará limitado por la disponibilidad de energía. Las organizaciones que planifican la eficiencia energética y espacial ahora se implementarán más rápido, operarán a un costo más bajo y cumplirán con los objetivos de sustentabilidad con menos esfuerzo. La plataforma de Pure Storage ofrece a los centros de datos un camino práctico hacia ese resultado. Ofrecen alto rendimiento, densidad y eficiencia en una plataforma, lo que permite que la infraestructura de AI se escale dentro de los límites del mundo real. Como advierte la IEA, la era de la electricidad está aquí. La potencia es finita. La eficiencia es capacidad. El mejor momento para planificar esto es antes de que la cuadrícula diga que no.