Las redes de IA están en auge, trayendo nuevas demandas, especialmente la necesidad de un gran ancho de banda. El entrenamiento de modelos de IA requiere conectividad entre data centers para lograr capacidades de supercomputación. La capacidad de red de larga distancia es crucial cuando el entrenamiento se realiza en ubicaciones remotas, permitiendo la transferencia de datos a zonas de inferencia. La proximidad de los clústeres de inferencia a los usuarios finales puede reducir esta demanda, mientras que la residencia de datos y la frecuencia de actualización de los modelos también impactan las necesidades de conectividad.