El desarrollo esperado de la futura generación de sistemas de comunicaciones inalámbricas como el 6G tiene como objetivo lograr comunicaciones ultraconfiables y de baja latencia (URLLC) mientras se maximizan las tasas de datos. Estos requisitos impulsan la investigación en el desarrollo de nuevas tecnologías avanzadas. Con este fin, se introduce la salida múltiple masiva (MMIMO) como un enfoque de transmisión prometedor para cumplir con estos requisitos. Sin embargo, maximizar la tasa de suma alcanzable en enlace descendente (DASR) en MMIMO con un modo de transmisión de división de frecuencia (FDD) y tiempo de coherencia limitado (LCT) es muy desafiante. Para abordar este desafío, este documento propone un enfoque de maximización de DASR utilizando un método de optimización de asignación de potencia factible. El enfoque propuesto se basa en asignar inteligentemente la potencia total de transmisión entre la transmisión de datos y la transmisión de secuencias de entrenamiento para la estimación del canal. Esto se puede lograr asignando más energía a la señal de entrenamiento que a la transmisión de datos durante el proceso de estimación del canal para mejorar la calidad de la estimación del canal sin comprometer la longitud de la secuencia de entrenamiento, maximizando así el DASR. Además, se explota la teoría del enfoque de matrices aleatorias para derivar una expresión cerrada asintótica para el DASR con un precodificador de forzado cero regularizado (RZFP), lo que permite que el proceso de optimización de potencia se logre sin la necesidad de simulaciones de Monte Carlo computacionalmente complejas. Los resultados proporcionados en este documento indican que se logra una mejora considerable en el rendimiento del DASR utilizando el método de asignación de potencia propuesto en comparación con el método convencional de asignación de potencia uniforme.