Mientras la ola de la inteligencia artificial inunda la industria tecnológica mundial, un "veterano" se prepara para volver al escenario. IBM publicó recientemente un informe de 28 páginas titulado "Mainframes como fuerza impulsora de la transformación digital", con el objetivo de demostrar que esta plataforma de computación de 60 años sigue siendo indispensable en la era de la IA. Este informe, elaborado por el IBM Institute for Business Value, no solo muestra el estado actual de los mainframes, sino que también describe su papel clave en la transformación digital impulsada por la IA.
El informe revela que el 79% de los altos ejecutivos de TI consideran que los mainframes son cruciales para lograr innovaciones impulsadas por la IA. Después de 60 años de evolución, los mainframes se han convertido en la fuerza principal para el almacenamiento y procesamiento de grandes cantidades de datos críticos para el negocio. A medida que las organizaciones se embarcan en el viaje de transformación digital impulsada por la IA, los mainframes desempeñarán un papel fundamental en el aumento del valor de los datos.
Nota de la fuente: La imagen fue generada por IA, proveedor de servicios de licencias Midjourney
IBM parece preocuparse de que los usuarios de mainframes puedan pensar que las cargas de trabajo modernas de IA generativa solo son adecuadas para la nube pública y/o servidores x86 y GPU en centros de datos. Por lo tanto, el informe destaca la importancia de los mainframes en este ámbito. IBM propone un enfoque híbrido que combina mainframes, nube pública y computación perimetral, seleccionando la plataforma más adecuada según las características de la carga de trabajo.
El informe recomienda a los usuarios de mainframes que "aprovechen la IA para obtener información sobre las transacciones, a fin de mejorar los casos de uso empresarial, incluyendo la detección de fraudes, el lavado de dinero, las decisiones crediticias, las recomendaciones de productos, la fijación de precios dinámica y el análisis de sentimientos". Un caso notable es el de un banco norteamericano que, al migrar su aplicación de calificación de transacciones con tarjetas de crédito a un mainframe, aumentó su capacidad de procesamiento de un 20% de las transacciones a 80 milisegundos por transacción a 15.000 transacciones a 2 milisegundos por transacción, logrando una calificación del 100% de las transacciones y ahorrando aproximadamente 20 millones de dólares anuales en prevención de fraudes.
IBM destaca que los mainframes equipados con aceleradores de IA integrados en el chip "pueden escalar para procesar millones de solicitudes de inferencia por segundo con una latencia mínima, lo cual es especialmente importante para los casos de uso de IA transaccional (como la detección de fraudes en pagos)". IBM propone un método de "IA integrada", que combina modelos de aprendizaje automático existentes con nuevos modelos de lenguaje grandes (LLM) para mejorar la precisión de las predicciones.
Además de las aplicaciones empresariales, la IA también se puede utilizar para mejorar la gestión de mainframes. El informe revela que el 74% de los ejecutivos consideran crucial integrar la IA en las operaciones de mainframes y transformar la forma de gestionar y mantener los sistemas. La automatización impulsada por IA, el análisis predictivo, la autocorrección y las funciones de autoajuste pueden detectar y prevenir problemas de forma proactiva, optimizar los flujos de trabajo y mejorar la fiabilidad del sistema.
En cuanto a la seguridad, los mainframes pueden utilizar la IA para supervisar, analizar, detectar y responder a las amenazas cibernéticas. Además, la IA generativa y los asistentes de código pueden acelerar la conversión de lenguajes de programación antiguos (como COBOL) a Java y el desarrollo de JCL, "reduciendo la brecha de habilidades de los mainframes al permitir que los desarrolladores modernicen o creen aplicaciones de forma más rápida y eficiente".
IBM está adoptando un método de descarga de procesamiento de IA para su mainframe de próxima generación z16 (previsto para 2025), equipado con unidades de procesamiento de datos (DPU) de IA dedicadas. La nueva generación de mainframes estará equipada con hasta 32 procesadores Telum II, con capacidad de aceleración de inferencia de IA en el chip, a una velocidad de 24 TOPS. El acelerador Spyre añadirá 32 núcleos de aceleración de IA y 1 GB de DRAM, con un rendimiento comparable al del acelerador de IA en el chip Telum II.
Sin embargo, IBM no menciona planes para añadir GPU a su arquitectura de mainframes. Las cargas de trabajo de inferencia funcionarán eficazmente en los mainframes, pero las cargas de trabajo de entrenamiento de IA no. Podemos esperar que IBM implemente funciones de vectorización y bases de datos vectoriales para los mainframes, con el fin de apoyar la recuperación aumentada por generación (RAG) en las cargas de trabajo de inferencia.
Para este comentarista, añadir GPU a los mainframes sería un avance de "nivel santo grial", ya que abriría las puertas a la ejecución de cargas de trabajo de entrenamiento de IA en esta clásica plataforma de computación a gran escala. Quizás esta idea, la de un coprocesador GPU, se convierta en una característica de la generación de mainframes z17.
