La infraestructura para inteligencia artificial no depende únicamente de la capacidad de procesamiento, señaló Oscar Martínez, director regional para México, Centroamérica y el Caribe de Kingston Technology. En un análisis, Martínez sostuvo que GPUs y aceleradores dominaron la conversación reciente, pero que al pasar la IA del desarrollo al uso cotidiano la atención debe ampliarse hacia la memoria y el almacenamiento de alto rendimiento.

El directivo explicó que las organizaciones emplean inteligencia artificial como asistente corporativo, para analizar documentos, buscar información, generar contenido, detectar anomalías o ejecutar procesos mediante agentes. En esos casos, el modelo necesita acceder a información, cargar datos y mantener disponible una parte importante de ellos mientras procesa cada solicitud, por lo que la pregunta ya no es solo cuánta capacidad de cómputo tiene un sistema, sino con qué velocidad puede llevar los datos hasta donde deben procesarse.

Martínez detalló que la memoria RAM y el almacenamiento cumplen funciones distintas y complementarias. La RAM ofrece el espacio de trabajo de alta velocidad mientras una aplicación de IA está en ejecución, donde conviven el sistema operativo, las aplicaciones, parte de los datos en proceso y la LLM en los casos de ejecución local. El almacenamiento, en cambio, conserva modelos, conjuntos de datos y bases vectoriales que deben permanecer disponibles más allá de una sesión y trasladarse hacia las capas de procesamiento cuando se necesitan.

El directivo ubicó en la inferencia el momento en que esta relación cobra especial importancia, porque cada consulta a un chatbot, búsqueda o flujo de trabajo impulsado por agentes genera solicitudes que el sistema debe resolver de forma ágil, consistente y continua. Mencionó aplicaciones como inteligencia documental en el sector público, optimización de redes de telecomunicaciones, personalización y detección de fraude en retail, mantenimiento predictivo en IoT industrial, apoyo a decisiones clínicas y sistemas empresariales de conocimiento.

Martínez afirmó que no existe una configuración de IA válida para todos los escenarios, ya que una PC con funciones de IA, una workstation con modelos locales y un servidor empresarial deben dimensionarse de manera diferente. Añadió que agregar más cómputo no resolverá por sí solo un cuello de botella provocado por memoria insuficiente o por una capa de almacenamiento sin la velocidad y consistencia necesarias, y citó como ejemplo un SSD NVMe con 14,800 MB/s de transferencia. Kingston cuenta con soluciones de memoria y SSD para distintos entornos, incluidos SSD NVMe empresariales orientados a servidores y centros de datos.