- Un NAS preparado para la IA combina caché NVMe, redes de alta velocidad y opciones all-flash o híbridas para ofrecer baja latencia y gran capacidad.
- Fabricantes como QNAP, Synology y otros integran funciones de IA, reconocimiento de vídeo y soporte para contenedores y RAG directamente sobre el NAS.
- La adopción de NAS con IA va desde entornos domésticos y pymes hasta centros de datos con alta disponibilidad, escalado horizontal y redes de 25/100 GbE.
- Un diseño correcto de infraestructura, refrigeración, energía y cableado es clave para aprovechar todo el potencial de los NAS en proyectos de IA avanzados.
La inteligencia artificial se ha colado de lleno en el mundo del almacenamiento y ya no hablamos solo de servidores en la nube o grandes centros de datos, sino también de equipos que puedes tener en tu despacho o en el rack de tu empresa. Los NAS preparados para IA permiten desde analizar imágenes y vídeo en tiempo real hasta servir como base de datos para modelos de IA generativa y ejecutar modelos en local, todo ello con tus datos bajo control y sin sustos con las facturas de la nube.
Hoy en día, un NAS ya no es solo una “caja de discos” para hacer copias de seguridad: es una pieza clave de la infraestructura de IA, capaz de ofrecer caché NVMe de baja latencia, redes de 25/100 GbE, almacenamiento escalable a nivel de petabytes y servicios avanzados como reconocimiento facial, análisis de metadatos o integración con contenedores para desplegar bases de datos vectoriales y aplicaciones de machine learning. Vamos a ver cómo se está transformando este mundo, qué equipos destacan y qué debes tener en cuenta si quieres un NAS realmente preparado para la IA.
Qué es un NAS y por qué es clave en proyectos de IA
Un NAS (Network Attached Storage) es básicamente un pequeño ordenador dedicado al almacenamiento, conectado a la red, que ofrece acceso centralizado a datos para distintos sistemas operativos: Windows, macOS, Linux y dispositivos móviles. Incorpora CPU, memoria RAM, una o varias interfaces de red y bahías para discos, todo gobernado por un sistema operativo optimizado para mover archivos con la máxima eficiencia y estabilidad.
Gracias a ese sistema operativo específico, un NAS actúa como un servidor de ficheros muy afinado, con servicios pensados para almacenar, recuperar y administrar datos sin cargar el equipo con software innecesario. Esto lo convierte en una solución mucho más eficiente que un servidor generalista cuando tu prioridad es el rendimiento de E/S, la disponibilidad y la gestión de grandes volúmenes de información.
Cuando añadimos aplicaciones adicionales, el NAS deja de ser solo un repositorio y se transforma en un auténtico “multiusos”: puede funcionar como servidor web, de correo, de copias de seguridad, videovigilancia, contenedores Docker, máquinas virtuales, opciones como la instalación de OpenMediaVault y, por supuesto, servir como motor de almacenamiento para proyectos de inteligencia artificial, análisis de datos y aprendizaje automático.
En el ámbito empresarial, la mayoría de NAS se apoyan en configuraciones RAID (RAID 1, RAID 5, RAID 6 y combinaciones más avanzadas) para mejorar la seguridad y disponibilidad de los datos. La idea es que otros servidores de la red no tengan que hacer de servidor de archivos: el NAS asume ese rol y se conecta con el resto de equipos y estaciones de trabajo, ofreciendo una especie de nube privada con acceso remoto; puedes aprender a crear una nube privada sin complicaciones, autenticación y políticas de permisos detalladas.
Arquitecturas NAS: de escritorio, rack y all-flash a escalado horizontal
Dentro del universo NAS hay varias arquitecturas pensadas para distintos tamaños de proyecto. En el entorno doméstico o de pequeñas oficinas son habituales los NAS de escritorio, más compactos, mientras que en empresas y centros de datos lo normal es ver NAS en formato rack, con más bahías, más redes y mejores opciones de redundancia; incluso hay proyectos DIY para convertir Raspberry Pi en NAS para usos caseros o de laboratorio.
Para entornos críticos, cobran protagonismo los NAS de controlador dual con alta disponibilidad (HA). En este diseño, se montan dos controladores en la misma unidad que comparten el acceso a todos los discos. Si uno de los controladores falla o necesita una actualización de firmware, el otro asume todos los servicios sin interrumpir la operación, reduciendo al mínimo los tiempos de caída y protegiendo la continuidad del negocio.
Cuando la empresa crece y se disparan los datos, entra en juego el NAS de escalamiento horizontal. Aquí no hablamos de un único chasis enorme, sino de múltiples nodos NAS que comparten y balancean tanto el espacio en disco como la potencia de procesador. Esta estructura permite llegar a cientos de terabytes o incluso petabytes, y lo mejor es que puedes ampliar añadiendo nodos al clúster sin parar el servicio.
En proyectos de alto rendimiento, medios y entretenimiento o HPC, los NAS all-flash se han convertido en la opción preferente. En lugar de depender de discos duros mecánicos, se basan íntegramente en SSD de alta capacidad y muy baja latencia. Combinados con expansión JBOD, es posible alcanzar varios petabytes de almacenamiento únicamente con unidades de estado sólido, lo que resulta ideal para cargas de IA intensivas que exigen millones de IOPS y tiempos de respuesta mínimos.
Para equilibrar rendimiento y coste, ganan peso las configuraciones híbridas, donde se combinan pools de SSD para datos calientes (datasets activos, índices, bases de datos vectoriales…) con pools de HDD para datos fríos o archivos a largo plazo. Esta mezcla permite asignar a cada tipo de dato el medio de almacenamiento más adecuado, optimizando el presupuesto sin renunciar a un rendimiento muy alto en los procesos relacionados con la IA; también es importante elegir los mejores discos duros para NAS cuando la capacidad masiva es prioritaria.
Rendimiento: caché SSD, NVMe y redes rápidas para IA
El rendimiento de un sistema NAS viene marcado por tres factores clave: la potencia del procesador, el ancho de banda de red y la velocidad de los dispositivos de almacenamiento. En cargas de trabajo de IA, donde se manejan conjuntos de datos enormes, modelos complejos y mucha lectura/escritura aleatoria, estos factores se vuelven absolutamente críticos.
La introducción de cachés con discos de estado sólido ha sido una revolución: los SSD SATA ya multiplican por cinco la velocidad secuencial de los HDD convencionales, mientras que las unidades PCIe 4.0 NVMe pueden llegar a ser hasta sesenta y ocho veces más rápidas. Al usarlos como caché o como almacenamiento primario en un NAS, se reducen drásticamente los cuellos de botella y se mejora notablemente la latencia, ideal para entrenar modelos, servir inferencias en tiempo real o trabajar con vídeo 4K y 8K.
En configuraciones de escalamiento horizontal con varios procesadores, el rendimiento bruto de E/S ya es muy alto, pero sigue habiendo un límite físico en la lectura/escritura de los discos mecánicos. De ahí que sea tan importante combinar discos duros de alta capacidad con SSD de gran rendimiento, utilizando estos últimos como caché y como soporte para los datos críticos, mientras los HDD asumen la parte de almacenamiento masivo a menor coste.
Además del almacenamiento, la red es un factor determinante para que la IA funcione sin cuellos de botella. Cada vez es más habitual ver NAS que integran de serie puertos de 10 GbE, 25 GbE o incluso 100 GbE, capaces de mover enormes volúmenes de datos entre el NAS y los servidores de cómputo con GPU. Esta conectividad de alta velocidad es clave para entrenamientos distribuidos, inferencias en tiempo real y flujos de trabajo de vídeo profesional.
Cuando no hay grandes restricciones presupuestarias, optar por un NAS all-flash con SSD de alta calidad es la solución más eficiente para computación de alto rendimiento. Algunos fabricantes de SSD, como Solid State Storage Technology Corporation, someten sus unidades a pruebas de fiabilidad y resistencia a temperaturas extremas por encima de los estándares habituales, lo que garantiza un funcionamiento estable, una larga vida útil y un consumo energético contenido, justamente lo que se busca en infraestructuras de IA que trabajan 24/7.
Ejemplos de NAS con IA: QNAP, Synology y soluciones avanzadas
Los grandes fabricantes de NAS, como QNAP y Synology, han integrado funciones de IA en sus equipos y ecosistemas de aplicaciones para ir más allá del simple almacenamiento. Esto se traduce en monitorización inteligente, análisis predictivo, reconocimiento de imágenes y un largo etcétera de capacidades que simplifican el día a día tanto a usuarios domésticos avanzados como a pymes y grandes empresas.
En el caso de Synology, el NVR NAS con IA DVA3221 está optimizado para videovigilancia inteligente, con análisis de vídeo avanzado que permite identificar personas, vehículos y eventos relevantes directamente desde el propio equipo. Para usos más generales de IA y análisis de datos, modelos como el DS1823xs+ o el FS3600 ofrecen la potencia necesaria para ejecutar algoritmos de machine learning mediante software adicional o configuraciones específicas orientadas al procesamiento intensivo.
QNAP también ha apostado fuerte por la IA. Un ejemplo es el QNAP TS-464, un NAS muy versátil y orientado a usuarios avanzados y PYMES, que destaca por su compatibilidad con contenedores Docker. Gracias a ello, es posible desplegar aplicaciones de IA y aprendizaje automático sobre el propio NAS, desde pequeños modelos hasta microservicios especializados que aprovechan el almacenamiento local.
QNAP ha ido más allá con lanzamientos específicos. El TS-AI642, por ejemplo, representa la nueva generación de NAS ARM orientados a IA. Tradicionalmente, los sistemas ARM se asociaban a funciones básicas de almacenamiento y a un bajo coste, pero este modelo rompe la tendencia al ofrecer un rendimiento comparable al de muchos NAS x86 de gama alta, manteniendo al mismo tiempo una excelente eficiencia energética y un precio ajustado.
Con una configuración de 8 núcleos, el TS-AI642 muestra cómo los procesadores ARM han evolucionado hasta el punto de convertirse en una base sólida para el procesamiento de datos, inferencia de modelos y servicios de análisis avanzado sobre el propio NAS. Es un buen ejemplo de cómo la IA está impulsando una nueva generación de equipos que combinan rendimiento, bajo consumo y capacidades específicas para estas cargas.
TVS-AIh1688ATX: NAS empresarial con IA integrada
En el segmento profesional, QNAP ha presentado el TVS-AIh1688ATX, un sistema de almacenamiento en red enfocado a empresas que necesitan ejecutar cargas de trabajo de IA localmente, sin depender completamente de la nube. Este modelo integra hardware específico para IA, incluyendo los nuevos procesadores Intel Core Ultra y una NPU (unidad de procesamiento neuronal), hasta alcanzar un rendimiento conjunto de alrededor de 36 TOPS.
El objetivo del TVS-AIh1688ATX es dar servicio a compañías que quieren procesar imágenes y vídeo en su propia infraestructura, ya sea por motivos de latencia, seguridad, cumplimiento normativo, privacidad al usar IA local o costes. Permite elegir entre procesadores Intel Core Ultra 9 (24 núcleos) o Ultra 7 (20 núcleos), con gráficos integrados Intel Arc y soporte para hasta 192 GB de memoria DDR5 ECC, algo fundamental para virtualización y manejo intensivo de datos.
En cuanto a almacenamiento, el chasis incluye 12 bahías para discos duros SATA y 4 ranuras para SSD U.2 NVMe o SATA PCIe Gen 4. Este enfoque híbrido hace posible combinar grandes volúmenes de datos de archivo con aceleración mediante flash para acelerar la carga de modelos de IA, el análisis en tiempo real o la edición de vídeo a resoluciones 4K y 8K sin cuellos de botella perceptibles.
La conectividad también está muy cuidada: de serie incluye dos puertos 10GBASE-T y dos puertos 2,5 GbE, suficientes para muchos entornos, pero además dispone de tres ranuras PCIe Gen 4 para instalar tarjetas de red de hasta 100 GbE o módulos de expansión Thunderbolt 5. Esta última opción permite conectar varias estaciones de trabajo directamente al NAS con un rendimiento altísimo, ideal para flujos de trabajo de postproducción o análisis intensivo.
El TVS-AIh1688ATX funciona con QuTS hero, el sistema operativo de QNAP basado en ZFS, que aporta funciones clave como autorrecuperación de archivos, deduplicación de datos y protección frente a fallos eléctricos. QNAP también ha confirmado que este modelo soportará configuraciones de Alta Disponibilidad (HA) en futuras actualizaciones, permitiendo montar clústeres con dos unidades para asegurar continuidad de servicio incluso ante fallos graves.
NAS de nueva generación con Ryzen y USB4: familia AS68xx y Flashstor
Más allá de QNAP y Synology, otros fabricantes también están lanzando NAS preparados para IA y para cargas de trabajo intensivas. Un ejemplo es la familia AS6804T, AS6806T, AS6808T, AS6810T, FS6806X y FS6812X, que comparten una base de hardware muy potente, ideal para combinarlos con aplicaciones de análisis de datos, contenedores y entornos de virtualización ligeros.
Estos modelos se basan en procesadores AMD Ryzen V3C14 de cuatro núcleos a 2,3 GHz, con turbo hasta 3,8 GHz. Esto ofrece un equilibrio interesante entre potencia por núcleo y eficiencia energética, lo que los hace apropiados tanto para uso intensivo en pequeñas y medianas empresas como para laboratorios de IA o creadores de contenido que necesiten un NAS rápido y flexible.
En memoria, los modelos con bahías de disco mecánico montan 16 GB de DDR5-4800 ECC ampliables hasta 64 GB, puedes ver cómo ampliar memoria RAM en NAS para aprovechar al máximo ese potencial en cachés y máquinas virtuales.
En cuanto a compatibilidad de unidades, los modelos AS680x aceptan discos de 3,5″ y 2,5″ SATA (HDD o SSD), además de ranuras M.2 2280 NVMe para ampliar el rendimiento mediante caché o almacenamiento flash puro. Los modelos FS680x, por su parte, se centran en M.2 NVMe, pensados para configuraciones all-flash donde la prioridad absoluta es la velocidad y la baja latencia.
Las conexiones externas son muy generosas: incluyen 3 puertos USB 3.2 Gen 2 Type-A de 10 Gbps y dos puertos USB4/USB 4.0 Type-C de hasta 40 Gbps. En función del modelo, el soporte de USB4 puede variar ligeramente, pero en general permiten conectar unidades externas de alta velocidad y, en determinadas combinaciones, incluso enlazar directamente otro NAS de la misma serie para velocidades muy superiores a las de un USB convencional.
En red, los modelos tope de gama integran 2 puertos de 5 GbE y 2 puertos de 10 GbE, lo que ofrece una enorme flexibilidad para agrupar enlaces, separar redes o dedicarlos a distintos servicios. Otros modelos más compactos incluyen 1 o 2 puertos de 10 GbE, suficientes para entornos donde el cuello de botella principal no sea la red, sino el propio almacenamiento o las aplicaciones que se ejecutan sobre el NAS.
QNAP NAS preparado para IA: NVMe, 100GbE, S3 y escala a petabytes
QNAP ha estructurado su oferta específicamente en torno al concepto de “almacenamiento preparado para la IA”, combinando rendimiento extremo, escalabilidad y compatibilidad con los principales protocolos y flujos de trabajo actuales. La propuesta se basa en cuatro pilares: soporte NVMe, redes de hasta 100 GbE, capacidad de crecer hasta escala de petabytes y almacenamiento de objetos compatible con S3.
El soporte de unidades NVMe permite disponer de caché SSD ultrarrápida para reducir al mínimo la latencia en el procesamiento de datos de IA. Esto es particularmente útil para acelerar el acceso a conjuntos de entrenamiento, índices de búsqueda y bases de datos vectoriales, donde la velocidad de lectura y escritura marca una diferencia enorme en tiempos de entrenamiento e inferencia.
En redes, los NAS de QNAP pueden integrar interfaces de 25 GbE y 100 GbE, que garantizan un flujo de datos continuo entre servidores de IA y almacenamiento, reduciendo colas y permitiendo entrenamientos sin interrupciones. Estas capacidades de red de alta velocidad son esenciales cuando se trabaja con clústeres de GPU o con arquitecturas distribuidas de IA generativa.
En el apartado de capacidad, la expansión a escala de petabytes se consigue mediante soluciones híbridas SSD + HDD y unidades de expansión JBOD. De este modo, es posible empezar con un volumen moderado de almacenamiento y escalar según aumentan las necesidades sin tener que rediseñar la infraestructura. A esto se suma la compatibilidad con almacenamiento de objetos S3, que facilita la gestión y el archivado eficiente de grandes conjuntos de datos.
Uno de los mensajes clave de QNAP es el coste: frente a la factura recurrente de la nube, el NAS implica una inversión única sin costos ocultos, con la posibilidad de ampliar capacidad o rendimiento paso a paso; si te interesa comparar opciones, el artículo sobre nas vs nube ayuda a entender las diferencias económicas y funcionales.
Casos de uso: almacenamiento, RAG, búsqueda y protección de datos
Los NAS de QNAP preparados para IA cubren múltiples usos prácticos en entornos profesionales. El primero de ellos es el almacenamiento multiplataforma de grandes cantidades de datos en bruto, tanto estructurados como no estructurados, que se utilizan después para entrenar modelos o alimentar aplicaciones analíticas.
En este escenario, la compatibilidad con almacenamiento de objetos S3 permite migrar datos desde la nube al NAS, integrando esos datasets con sistemas locales sin cambiar demasiados flujos de trabajo. A la vez, los protocolos NFS y Samba se soportan de forma nativa, garantizando que equipos con Windows, Linux, macOS y otros sistemas puedan acceder y compartir los datos sin complicaciones.
Herramientas como Qsirch facilitan la vida al permitir identificar y limpiar conjuntos de datos de forma rápida, detectando ficheros duplicados, incompletos o inexactos que podrían perjudicar el entrenamiento de los modelos. Junto a esto, tecnologías como WORM, protección RAID avanzada y controles de permisos granulares ayudan a mantener la integridad y coherencia de la información, evitando modificaciones no autorizadas.
Otro uso importante es el NAS como servidor de almacenamiento y copia de seguridad para sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation). Aquí los modelos de IA generativa consultan datos vectoriales almacenados en el NAS, por lo que la velocidad de acceso y la fiabilidad son fundamentales. Las opciones all-flash de QNAP, combinadas con redes de 25/100 GbE, reducen la latencia y permiten manejar volúmenes masivos de datos con gran agilidad.
El soporte nativo de protocolos iSCSI y Samba facilita presentar el almacenamiento del NAS a los servidores de IA como si fueran discos locales o recursos compartidos estándar. Además, se pueden automatizar copias de seguridad de los datos vectoriales hacia el espacio de objetos S3 interno del propio NAS, simplificando la recuperación ante desastres y la protección de la información a largo plazo (ver copias de seguridad nube vs NAS).
Por último, la compatibilidad con tecnologías de contenedores ayuda a desplegar bases de datos vectoriales y servicios auxiliares de forma rápida y consistente. Esto es ideal cuando se necesita montar entornos de prueba y producción de forma ágil, o cuando se quiere que parte de la lógica de IA viva muy próxima al almacenamiento para minimizar la latencia.
NAS con IA para uso personal: fotos, vídeo y nube privada
La IA aplicada a NAS no es solo cosa de grandes empresas. Cada vez más usuarios particulares se encuentran con el problema de tener terabytes de fotos y vídeos en servicios en la nube que, de la noche a la mañana, cambian sus condiciones. Un ejemplo típico: aprovechar Google Photos ilimitado gracias a una cuenta universitaria y, años después, recibir un aviso de que el límite pasará a ser 20 GB con muy poco margen de maniobra.
Si has acumulado, por ejemplo, 10 TB de fotos y vídeos a lo largo de años de viajes y recuerdos, necesitas una solución que te permita descargarlos sin perder nada y conservar opciones como reconocimiento facial, agrupación por ubicación usando metadatos GPS y sincronización con el móvil. Es decir, algo parecido a lo que ofrece Google Photos, pero bajo tu control.
En este contexto, un NAS con funciones de IA y aplicaciones móviles es una alternativa muy potente. Marcas como QNAP y Synology ofrecen apps para iPhone y Android que sincronizan automáticamente fotos y vídeos desde el smartphone hacia el NAS, además de software de gestión multimedia con reconocimiento de caras, etiquetas inteligentes y clasificación por lugares.
Si además editas vídeo, te interesa un NAS con capacidad para edición directa, es decir, poder trabajar con los clips almacenados en el NAS sin tener que copiarlos a tu ordenador cada vez. Para esto conviene mirar equipos con procesador potente, suficiente memoria RAM, SSD de caché y al menos un enlace de 2,5 GbE o 10 GbE hacia tu estación de trabajo, para que la experiencia sea fluida.
En cuanto al presupuesto, para tareas básicas de copia de seguridad y algo de multimedia un rango de 300-400 € puede ser suficiente (sin contar discos). Si quieres reconocimiento facial avanzado, buena experiencia de edición de vídeo sobre red y margen para crecer, es razonable pensar en presupuestos que se acerquen o superen los 800-1.000 €, especialmente si optas por un NAS de gama media-alta y varias unidades de disco de calidad (por ejemplo, WD Red, Seagate IronWolf o equivalentes de uso NAS).
Preparar el centro de datos para la IA: más allá del NAS
Cuando hablamos de IA a gran escala, el NAS es solo una pieza del puzle dentro del centro de datos. La infraestructura completa debe estar lista para soportar un enorme consumo energético, mayor densidad de servidores con GPU, requisitos de refrigeración específicos y una gestión de cableado mucho más exigente que en entornos tradicionales.
Dell Technologies propone cuatro grandes recomendaciones para adaptar el centro de datos a la IA generativa. La primera es el diseño de la capacidad: planificar bien el tamaño del CPD, la distribución de racks, el flujo de aire y el mantenimiento. Es crucial reservar espacio para futuras ampliaciones, ya que los proyectos de IA tienden a crecer rápido en equipos y consumo.
La segunda recomendación es gestionar correctamente el flujo de aire. Los servidores de IA generan mucho más calor que los tradicionales, por lo que es fundamental colocar pasillos fríos y calientes bien definidos, dirigir el aire frío hacia las entradas de los servidores y evacuar el aire caliente lejos del hardware. Una buena gestión del aire aumenta la eficiencia de la refrigeración y reduce la factura energética.
En tercer lugar, hay que optimizar la alimentación y la refrigeración. Para racks densos con GPU, resulta clave invertir en fuentes de alimentación eficientes, transformadores adecuados, sistemas de respaldo como SAI y PDU inteligentes, así como considerar seriamente soluciones de refrigeración líquida cuando la tradicional no es suficiente. Esto mejora la estabilidad, reduce interrupciones y extiende la vida útil de los equipos.
La cuarta pata es la gestión eficaz del cableado. La IA generativa con varios racks de servidores conectados a un rack de red implica una maraña de cables que, si no se controla, puede provocar interferencias, bloqueos de aire y problemas de mantenimiento. Se recomiendan rutas aéreas, separación de cables de datos y alimentación, etiquetado claro y el uso de paneles modulares y racks ajustables para crecer sin caos.
Además, tiene sentido incorporar criterios de sostenibilidad en el diseño del cableado y la infraestructura, utilizando materiales reciclables o biodegradables cuando sea posible y reduciendo desperdicios. Todo esto, unido a un almacenamiento NAS preparado para IA, configura una base sólida sobre la que desplegar modelos y servicios avanzados sin sorpresas de rendimiento o fiabilidad.
El mercado de NAS está viviendo un momento dulce impulsado por la IA: la demanda no deja de crecer, con previsiones que sitúan el segmento de consumo en más de 3.200 millones de dólares en pocos años y tasas de crecimiento muy elevadas. Desde pequeñas empresas que quieren un NAS con reconocimiento de vídeo y backups inteligentes hasta grandes corporaciones que necesitan all-flash a escala de petabytes y redes de 100 GbE, el mensaje es claro: tener un NAS realmente preparado para la IA se ha convertido en una pieza esencial para trabajar con datos de forma eficiente, segura y con costes bajo control.
