El martes, la compañía de infraestructura de inteligencia artificial Runware anunció el lanzamiento de su centro de datos modular llamado Sonic Inference Pod. Este centro de datos se presenta como una unidad transportable que busca ofrecer una computación más flexible complementaria a los grandes proyectos de centros de datos de los hiperescaladores.
Runware indica que el Pod proporciona inferencia de mayor calidad y a menor costo comparado con otras plataformas sin servidor y servicios en la nube de GPU. Su diseño modular permite aumentar la capacidad rápidamente añadiendo nuevas unidades, en lugar de expandir un centro de datos fijo. El sistema está pensado para escalar con rapidez y adaptarse a nuevos desarrollos tecnológicos.
El equipo de Runware destaca que los pods funcionan sin agua, utilizando un sistema de refrigeración de circuito cerrado que puede construirse en días, en contraste con los meses o años que requieren los centros de datos tradicionales.
Actualmente, Runware cuenta con 10 pods desplegados en Estados Unidos, Europa y Asia-Pacífico. Proveen servicios de inferencia a empresas como Higgsfield AI y Wix, y disponen de 160 ubicaciones preparadas para alojar sus pods. En diciembre, la empresa cerró una ronda de financiación Serie A por 50 millones de dólares para fortalecer la infraestructura necesaria para la generación de imágenes con IA.
Paralelamente, grandes laboratorios de IA como OpenAI continúan construyendo centros de datos tradicionales en EE.UU., incluyendo un proyecto valorado en cerca de 500 000 millones de dólares en Ohio. Sin embargo, Runware propone que la ventaja de sus pods radica en la flexibilidad y la operación en red, permitiendo que las solicitudes se dirijan al pod con capacidad disponible más cercano al usuario.
Se señala que un fallo en uno de los pods afecta únicamente a esa unidad, sin impactar una instalación completa, y que es posible entregar un pod completo a un cliente que requiera hardware dedicado.
En materia energética, Runware sostiene que aunque el consumo de energía para IA aumentará impulsado por la demanda, el enfoque de sus pods minimiza pérdidas por transmisión y no emplea agua en refrigeración, utilizando además energía ya disponible sin exigir una expansión adicional de la red eléctrica.
Este desarrollo aparece en un contexto donde el aumento de centros de datos genera preocupación por el uso de recursos y el impacto en comunidades locales, especialmente en términos de consumo energético y costes de servicios básicos.
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