Nvidia ha dado un paso decisivo para transformar la forma en que se despliegan infraestructuras para inteligencia artificial (IA) a gran escala. En la conferencia GTC Berlín celebrada el miércoles, la compañía presentó un innovador diseño llamado DSX POD, que consiste en contenedores preparados en fábrica, con racks Vera Rubin, sistemas de red y refrigeración por líquido ya instalados y listos para su uso.
La instalación tradicional de racks en un centro de datos puede llevar meses debido a la complejidad del montaje y el cableado. Sin embargo, Nvidia asegura que con un DSX POD esta puesta en marcha puede completarse en apenas dos semanas, siempre y cuando el sitio disponga de la infraestructura básica necesaria como alimentación eléctrica, conexiones de red y sistemas de refrigeración, que suelen convertirse en cuellos de botella habituales.
El objetivo principal de esta iniciativa, según Jensen Huang, fundador y CEO de Nvidia, es acelerar el retorno de inversión para los operadores de centros de datos. «Una fábrica de IA comienza a generar valor cuando empieza a producir tokens, no cuando termina su construcción», afirmó Huang, subrayando la importancia de acelerar la puesta en marcha sobre los tiempos clásicos de instalación. 
El corazón tecnológico del DSX POD
Cada contenedor contiene siete racks Vera Rubin NVL72, equipados con un total de 504 GPUs Rubin. Ian Buck, vicepresidente de computación a gran escala y de alto rendimiento de Nvidia, explicó que cada unidad integra alrededor de 10 millones de componentes y pesa unas 28 toneladas métricas.
Además, estos contenedores vienen con aproximadamente 20 kilómetros de cableado de cobre y 17 kilómetros de conexiones de red preinstaladas y probadas. Una vez que el contenedor llega a su destino, el proceso de instalación consiste en posicionarlo, conectarlo con otros contenedores y ejecutar pruebas finales para asegurar su operatividad completa, precisó Buck durante la presentación.
Innovación en refrigeración sostenible
Un aspecto destacado del DSX POD es su sistema de refrigeración que no requiere agua, una novedad relevante frente a los métodos tradicionales que suelen mantenerse mediante torres de enfriamiento evaporativo extremadamente consumidores de agua. Nvidia ha diseñado el sistema para operar con refrigerantes a temperaturas de hasta 45 grados Celsius, lo que permite usar enfriadores secos similares a los radiadores de los vehículos, evitando así el elevado consumo hídrico que representan las soluciones clásicas.
La compañía señaló que, aunque en ciertos climas muy cálidos puede ser necesario el apoyo de chillers convencionales durante los días más calientes, el uso mayoritario de enfriamiento seco podría suponer un ahorro diario de aproximadamente 54 millones de litros de agua en instalaciones con un consumo de hasta 2 gigavatios, lo que representa un significativo avance ambiental.
Un nuevo modelo de centros de datos prefabricados
Este nuevo concepto puede recordar viejos proyectos similares. Por ejemplo, en 2006 Sun Microsystems presentó «Project Blackbox», un centro de datos dentro de un contenedor de 20 pies. Más tarde, AWS exhibió «Snowmobile» en 2016, un contenedor de 45 pies capaz de transportar hasta 100 petabytes de información. Microsoft y AWS también han desarrollado centros de datos containerizados destinados a zonas afectadas por desastres y operaciones militares.
No obstante, el enfoque de Nvidia difiere en que sus DSX POD están concebidos como piezas prefabricadas que pueden integrarse directamente dentro de los centros de datos existentes, actuando como bloques de construcción que facilitan la creación acelerada de «fábricas de IA».
Actualmente, Nvidia trabaja con 17 socios industriales, entre ellos Armada, Bull, Dell, HPE, Schneider Electric y Vertiv, para fabricar y distribuir estos DSX POD en diversos mercados. Armada, por ejemplo, ya tiene experiencia en la venta de centros de datos edge en formato contenedor, lo que facilita la rápida adopción de esta solución.
La empresa anunció que la distribución internacional de estos sistemas DSX POD comenzará a inicios de 2027, anticipando un cambio significativo en el despliegue y la expansión de infraestructuras para inteligencia artificial que respondan a la creciente demanda global.
