La inteligencia artificial no solo está transformando la industria del software y los centros de datos; también se perfila como uno de los mayores motores de crecimiento del tráfico de red en la próxima década. Así lo revela el informe «Optical Transport Networks for AI» elaborado por Ciena y Heavy Reading (Omdia), que advierte: en apenas tres años, casi un tercio de los proveedores de servicios de comunicaciones (CSPs) cree que la IA supondrá más de la mitad del tráfico de larga distancia en sus redes.
El estudio, basado en una encuesta global a 77 operadores fijos, móviles, convergentes y de cable, pone cifras a una tendencia que ya perciben los ingenieros de red: el auge de las aplicaciones de IA —desde modelos de gran escala hasta servicios cloud y flujos edge-to-core— exigirá capacidades de transporte sin precedentes tanto en redes metropolitanas como troncales.
IA: del laboratorio al dominio del tráfico de red
En redes metropolitanas, el 18% de los CSPs prevé que la IA supere el 50% del tráfico total para 2028, y casi la mitad (49%) cree que superará el 30%. La proyección para las redes de larga distancia es aún más agresiva: el 52% espera que la IA acapare más del 30% del tráfico y el 29% anticipa que superará la mitad.
Sterling Perrin, analista principal de Heavy Reading, lo resume así:
“La IA va a competir directamente con vídeo, web e IoT en las redes metropolitanas, pero en las troncales será incluso más dominante. Los flujos de datos para entrenamiento e inferencia demandarán un ancho de banda y una gestión sin precedentes.”
El negocio detrás de la IA: servicios ópticos de alta capacidad
El informe señala que los operadores esperan un papel más activo en la conectividad para IA, especialmente en el segmento empresarial. El 50% sitúa los servicios de longitud de onda de alta capacidad (100G, 400G y hasta 800G) como la principal oportunidad de crecimiento ligada a la IA en los próximos tres años.
Por comparación, solo el 25% cree que el crecimiento vendrá de la fibra oscura. Además, el 74% espera que los clientes empresariales impulsen el mayor aumento de tráfico, por delante de los hiperescalares y proveedores de nube pública.
Preparación insuficiente para el tsunami de datos
Aunque la oportunidad de negocio es clara, la preparación técnica no lo es tanto. Solo el 16% de los operadores considera que sus redes ópticas están “muy preparadas” para soportar las demandas de la IA. Un 39% se siente “listo” pero con trabajo pendiente, el 40% admite que su preparación es parcial, y un 5% reconoce no estar listo en absoluto.
Entre los principales obstáculos, destacan las restricciones de inversión en CAPEX (38%), las estrategias comerciales y de mercado (38%) y la gestión de red (32%).
Una carrera contra el tiempo
El mensaje del informe es claro: la ventana para adaptar la infraestructura óptica a la nueva era de la IA se está cerrando rápido. Los operadores que no actualicen su capacidad de transporte óptico y su gestión de red corren el riesgo de perder competitividad frente a rivales que sí puedan garantizar latencias bajas, rutas optimizadas y capacidad suficiente para flujos de datos masivos.
En un contexto donde la IA no solo genera tráfico en los centros de datos, sino también en flujos edge-to-core y multi-nube, el diseño de las redes de transporte se convertirá en una cuestión estratégica, no meramente técnica.
Preguntas frecuentes (FAQ)
1. ¿Qué es un servicio de longitud de onda de alta capacidad?
Es una conexión óptica dedicada que transporta datos a velocidades como 100G, 400G o 800G, utilizada para aplicaciones críticas que requieren gran ancho de banda y baja latencia.
2. ¿Por qué la IA aumenta tanto el tráfico de red?
Porque los procesos de entrenamiento e inferencia de modelos requieren mover enormes volúmenes de datos entre centros de datos, nubes y dispositivos periféricos.
3. ¿Qué papel juegan los operadores en este ecosistema?
Además de proveer conectividad, pueden ofrecer servicios optimizados para IA, como rutas dedicadas, redes privadas ópticas y acuerdos de peering específicos para cargas de trabajo de IA.
4. ¿Cuál es el mayor reto para adaptarse a la demanda de IA?
Encontrar el equilibrio entre la inversión en infraestructura, la optimización de la gestión de red y el desarrollo de ofertas comerciales competitivas antes de que la demanda supere la capacidad instalada.
vía: ciena
