ASUS celebró el 3 de septiembre en el Hotel Conrad de Yeouido, Seúl, la cumbre «ASUS AI Tech Summit Seoul», con la asistencia de más de 300 tomadores de decisiones de la industria de tecnología de la información en la región de Asia-Pacífico. Paul Ju, presidente del Grupo de Soluciones de Infraestructura de ASUS, destacó en su discurso de apertura que la inteligencia artificial ya no es una tecnología que se queda en los laboratorios, sino que se ha integrado de manera real en todos los aspectos de la vida cotidiana.
ASUS redefine la competitividad de la infraestructura de IA con «economía de tokens»
En este contexto, ASUS presentó la «economía de tokens» como tema central. Paul Ju señaló que los resultados generados por la inteligencia artificial están compuestos esencialmente por «tokens», y la competitividad de la infraestructura de una institución depende en gran medida de su capacidad para producir estos tokens de manera eficiente. Esta perspectiva lleva la competencia en infraestructura de IA más allá de la simple acumulación de potencia de cálculo, hacia un nivel operativo más refinado que considera la eficiencia energética y la relación entre la producción de potencia de cálculo y el consumo de energía.
Jung Soo-young, representante de NVIDIA en Corea, comentó en el mismo evento que la colaboración entre ASUS y NVIDIA ha evolucionado desde un enfoque inicial en computadoras personales y negocios de consumo, hacia el ámbito de los centros de datos, y que el alcance de la colaboración sigue expandiéndose con la evolución de la tecnología de inteligencia artificial. Jung Soo-young evaluó que el papel de los centros de datos está experimentando un cambio fundamental: en el pasado, eran espacios físicos para alojar y operar servidores, mientras que ahora han evolucionado hacia «fábricas de IA» que producen continuamente tokens a través de cálculos de inteligencia artificial.
La IA Agente impulsa la demanda de centros de datos; la eficiencia energética se convierte en la clave del éxito
Los tokens son la unidad básica de cálculo utilizada por la inteligencia artificial generativa al procesar texto y otros contenidos. Cuanto más amplia sea la aplicación de la IA, mayor será la cantidad de tokens requeridos; por lo tanto, bajo iguales recursos de energía y potencia de cálculo, los centros de datos que puedan procesar y generar más tokens tendrán una ventaja significativa en costos y eficiencia. Lee Min-hyung, arquitecto de soluciones de NVIDIA en Corea, señaló que la popularidad de la IA Agente seguirá aumentando la demanda de centros de datos: este tipo de inteligencia artificial no solo responde pasivamente a preguntas, sino que también gestiona herramientas de manera autónoma y verifica repetidamente los resultados para alcanzar objetivos complejos, lo que implica un aumento en la complejidad de las tareas y, por ende, un crecimiento simultáneo en el consumo de potencia de cálculo y tokens.
Para ello, NVIDIA presentó dos marcos de diseño de centros de datos: «AI Factory» y la plataforma DSX. A medida que la escala de los centros de datos pasa de decenas a cientos de megavatios hacia niveles de gigavatios, la energía, la refrigeración, la red y el almacenamiento deben ser planificados como un sistema unificado. ASUS también considera que depender únicamente de la potencia de cálculo de los servidores de inteligencia artificial ya no es suficiente para definir la competitividad de la infraestructura; el aumento simultáneo de los costos de energía y refrigeración hace que el costo de generación de tokens por unidad y la eficiencia energética sean verdaderos indicadores decisivos.
ASUS se centra en soluciones de refrigeración y alimentación para GPU de alta potencia
En cuanto a la disposición técnica específica, ASUS está desarrollando tecnologías de transmisión de energía y soluciones HVDC para garantizar el funcionamiento estable de las GPU de alta potencia, al tiempo que desarrolla sistemas de refrigeración como placas de microcanales, servidores enfriados al 100% por agua y CDU de refrigeración de megavatios, para reducir la carga térmica y el consumo de energía de los servidores de GPU de alta densidad. Albert Wu, gerente general de soluciones de ASUS, afirmó que la competitividad de la infraestructura de IA radica en integrar servidores de inteligencia artificial, almacenamiento, redes, pilas de software y servicios profesionales en una estrategia de «triángulo dorado», abarcando todo el proceso desde la construcción hasta la operación y optimización.
La cumbre también reveló la disposición de la computación en el borde. ASUS mostró soluciones de computación en el borde que pueden procesar datos de visión por computadora directamente en el taller de la fábrica, así como procesar en tiempo real imágenes y datos de sensores en entornos de vehículos. El procesamiento en el borde no solo puede reducir la cantidad de datos que se envían a la nube y disminuir la latencia, sino que también puede generar beneficios en términos de seguridad de datos y eficiencia operativa. Un prototipo del sistema de servidor de NVIDIA basado en el procesador Blackwell de 88 núcleos también se presentó durante el evento.
| Ítem | Especificaciones / Contenido |
|---|---|
| Organizador | ASUS |
| Nombre del evento | ASUS AI Tech Summit Seoul |
| Fecha del evento | 3 de septiembre |
| Lugar del evento | Hotel Conrad de Yeouido, Seúl |
| Número de asistentes | Más de 300 personas |
| Tema central | Economía de tokens, fábricas de IA |
| Socio colaborador | NVIDIA |
| Marco de diseño de NVIDIA | AI Factory, plataforma DSX |
| Dirección de investigación y desarrollo de ASUS | Transmisión de energía HVDC, placas de microcanales, servidores enfriados al 100% por agua, CDU de refrigeración de megavatios |
| Prototipo presentado | Sistema de servidor de NVIDIA basado en el procesador Blackwell de 88 núcleos |