La adopción acelerada de la inteligencia artificial está redefiniendo la infraestructura de los centros de datos, obligando a las empresas a repensar su diseño, capacidad y sostenibilidad.
Por Revista Summa
En un escenario empresarial cada vez más digitalizado, los centros de datos se han posicionado como infraestructuras críticas que permiten sustentar la continuidad operativa, seguridad y competitividad de las organizaciones. Sin embargo, la irrupción de la Inteligencia Artificial (IA) en sus diversas modalidades, como la generativa, predictiva, y el aprendizaje automático y profundo, está acelerando la demanda de una infraestructura más robusta, flexible y sostenible.
De acuerdo con especialistas, desde entornos de hiperescala y colocación hasta plataformas empresariales y de Edge Computing, los centros de datos, en la actualidad, no solo procesan y almacenan información, sino que habilitan la automatización, la analítica avanzada y la innovación continua.
Es en este contexto, que comprender el impacto de la IA en el diseño y operación de los centros de datos se ha vuelto una prioridad para directivos y responsables de tecnología, que enfrentan un cambio de paradigma sin precedentes.
Víctor Juárez, gerente de Desarrollo de Negocios para América Latina en Panduit, durante su presentación en el evento regional, Data Center 4U Summit, organizado por Panduit y que se realizó en México, Chile, Costa Rica, Perú, República Dominicana, y Guatemala, explicó que este cambio no es incremental, sino disruptivo; y obliga a repensar tanto la capacidad como la resiliencia de los centros de datos.
“Estamos frente a un cambio que no solo incrementa la capacidad requerida, sino que impone nuevos retos en energía, redes y enfriamiento que, bien gestionados, representan oportunidades de negocio”, afirmó Juárez.
Latinoamérica, un mapa de hubs en expansión
Juárez comentó que el crecimiento del mercado de centros de datos no es homogéneo, pero sí acelerado. México se consolida como uno de los principales polos en la región, con desarrollos en Ciudad de México, Querétaro, Guanajuato y Monterrey. En Sudamérica, destacan Bogotá y Medellín en Colombia, junto con Río de Janeiro y São Paulo en Brasil. Además, Chile ha tenido también un crecimiento sostenido. En todos los casos, la velocidad de implementación es crítica para retener inversiones y atender la demanda, lo que exige procesos ágiles desde la planificación hasta la puesta en operación.
Este crecimiento, también trae consigo diversos retos, mencionó el especialista de Panduit, Por ejemplo, la adopción de IA crece a una tasa anual compuesta del 40%, según Grand View Research, y para 2025 el 10% del consumo energético de los centros de datos estará destinado a cargas de trabajo de IA, de acuerdo con el Uptime Institute.
Estos datos coinciden con desafíos como el acceso a capacidad eléctrica escalable en megavatios o gigavatios, la gestión de densidades de potencia superiores a 25 kW por rack, la transmisión de datos a velocidades de 400G y 800G, y el desarrollo de iniciativas sostenibles para optimizar recursos.
Además, las empresas están adoptando IA en áreas tan diversas como servicio al cliente, ciberseguridad, gestión de fraudes, producción de contenido, operaciones de cadena de suministro, segmentación de audiencias y reclutamiento. Este abanico de usos, mencionó Juárez, incrementa la presión sobre la infraestructura, que debe garantizar baja latencia, alta disponibilidad y máxima seguridad física y lógica.
Requerimientos técnicos para la IA
Juárez comentó, además, que las cargas de trabajo de IA pueden requerir hasta 10 veces más potencia por gabinete y cuatro veces más cableado de fibra que un centro de datos tradicional. Esto ha impulsado la adopción de voltajes más altos (240/415V), demandado rPDUs de 60/63 amperios y fomentado gabinetes listos para enfriamiento líquido.
Precisamente, otro punto muy importante que resaltó Juárez son los sistemas de enfriamiento para los centros de datos. Específicamente, las densidades superiores a 20 kW por rack están impulsando la adopción de tecnologías líquidas como intercambiadores de calor en puerta trasera (RDHX), refrigeración directa al chip e inmersión, capaces de reducir hasta un 92% la energía requerida para refrigerar un servidor.
Sin embargo, añadió, su implementación enfrenta retos físicos como la altura insuficiente del piso elevado para tuberías de agua o la coexistencia con sistemas de enfriamiento por aire. En este sentido, la evaluación previa de diseño es clave para evitar costos imprevistos.
Además, toma mayor relevancia cuando datos muestran que el consumo energético en ascenso. Por ejemplo, datos de McKinsey señalan que, para 2027, el uso de energía de la IA generativa será casi el doble que el de todos los centros de datos de Estados Unidos en 2022. Este crecimiento también obliga a considerar fuentes alternativas como generación in situ con energías renovables o incluso pequeños reactores nucleares modulares (SMR).
Estrategia frente a la obsolescencia prematura
Uno de los mayores riesgos que destacó Juárez, es la obsolescencia temprana de centros de datos con menos de 10 años de operación, cuya arquitectura no fue concebida para soportar las demandas actuales.
Para el especialista, el retrofit para integrar refrigeración líquida y redes de alta velocidad implica múltiples variables de ingeniería. “El reto está en anticipar actualizaciones y convertirlas en ventaja competitiva. La modernización no debe verse solo como un gasto, sino como una oportunidad para reposicionarse en un mercado que evoluciona a gran velocidad”, enfatizó Juárez.
Añadió que, con una visión holística que combine eficiencia operativa, sostenibilidad y escalabilidad, la reinvención de los centros de datos para IA se perfila no solo como una necesidad técnica, sino como un factor decisivo para la competitividad empresarial en la próxima década digital. En esta línea, la pregunta ya no es si adaptarse, sino si hacerlo a tiempo para transformar una posible amenaza en una ventaja estratégica, concluyó el gerente de Desarrollo de Negocios para América Latina en Panduit.