Las compañías Dassault Systèmes y Vertiv han anunciado una alianza estratégica destinada a transformar la forma en que se diseñan, validan y despliegan las futuras factorías de inteligencia artificial. La iniciativa combina la plataforma 3DEXPERIENCE y las capacidades de gemelo virtual de Dassault Systèmes con la experiencia de Vertiv en infraestructuras críticas para centros de datos, permitiendo modelar y validar entornos completos de IA antes de iniciar su construcción física.
La colaboración responde a uno de los principales desafíos del mercado actual: la creciente complejidad de las infraestructuras de IA. En estos entornos, sistemas de energía, refrigeración, redes, controles y computación están estrechamente interrelacionados, de forma que cualquier modificación en un área repercute directamente sobre el resto. Gracias al uso de gemelos digitales, los equipos de ingeniería pueden analizar el comportamiento de toda la instalación antes del despliegue, reduciendo riesgos y mejorando la toma de decisiones.
El acuerdo se apoya inicialmente en Vertiv SmartRun y extiende sus capacidades a soluciones más amplias como Vertiv OneCore, una propuesta de centro de datos híbrido que integra infraestructura energética, térmica y de soporte en una solución unificada. A su vez, la plataforma 3DEXPERIENCE permite convertir los diseños de referencia de Vertiv en modelos configurables que pueden adaptarse a las necesidades específicas de cada proyecto.
Uno de los aspectos más innovadores de la iniciativa es la integración con los diseños de referencia de NVIDIA DSX AI Factory, incluyendo NVIDIA Vera Rubin DSX AI Factory y NVIDIA Omniverse DSX Blueprint. Esto permite crear entornos virtuales donde los ingenieros pueden simular configuraciones, validar el rendimiento de los sistemas y optimizar recursos antes de ejecutar inversiones en infraestructura física.
Según las estimaciones presentadas por Vertiv, este enfoque podría acelerar hasta diez veces el proceso que va desde la definición de requisitos hasta la validación de una factoría de IA, además de reducir en un 50% los tiempos de despliegue de la infraestructura. Los modelos también sugieren que las instalaciones podrían entrar en operación unas diez semanas antes que con metodologías convencionales, generando hasta un 30% más de capacidad productiva en términos de procesamiento durante el primer año gracias a la disponibilidad anticipada de los recursos.
Los operadores buscan reducir incertidumbres, acelerar la puesta en marcha y maximizar el retorno de inversiones multimillonarias asociadas a la inteligencia artificial. En este contexto, los gemelos digitales se perfilan como una herramienta clave para diseñar las futuras infraestructuras de IA con mayores niveles de eficiencia, escalabilidad y previsibilidad.
En palabras de ambas compañías, el objetivo final es pasar de un modelo tradicional de construcción y validación posterior a un enfoque basado en ingeniería digital continua, donde cada elemento de la infraestructura pueda configurarse, probarse y optimizarse virtualmente antes de materializarse en el mundo físico.
