La expansión de la inteligencia artificial redefine la fórmula energética de los centros de datos.
La alta densidad y el enfriamiento intensivo convierten la gestión eléctrica en el eje central del
negocio.
La dinámica del mercado de la Inteligencia Artificial (IA) exige una transformación en áreas
clave dado a su consumo de grandes volúmenes de energía. Cada consulta a plataformas
como ChatGPT o Copilot implica uso de electricidad y recursos hídricos en centros de datos
que operan a máxima capacidad. En ese escenario, la sostenibilidad energética se convierte en
un factor competitivo.
La Agencia Internacional de la Energía (AIE) proyecta que el consumo eléctrico de los data
centers podría duplicarse hacia 2026. A su vez, Deloitte estima que la demanda del sector
podría crecer hasta 300% hacia 2035, impulsada principalmente por la IA, que llegaría a
representar cerca del 70% del consumo total de estos complejos tecnológicos. En este
contexto, la energía deja de ser un componente técnico para convertirse en un recurso
estratégico.
“La industria viene cambiando muy rápido: tenemos más densidad, mayor dependencia
energética, más presión por velocidad y menos tolerancia al error”, explica Luis Santamaría,
Cloud and Service Provider Segment Leader de Schneider Electric. La gestión eléctrica ya no
puede abordarse únicamente desde el área técnica; hoy forma parte de las decisiones
centrales del negocio.
Alta densidad y enfriamiento avanzado
El diseño tradicional de racks ha evolucionado hacia configuraciones que superan los 40
kilovatios por unidad. Este salto eleva la exigencia sobre los sistemas de refrigeración, que
pueden representar hasta el 40% del consumo total de un data center.
Entre las principales tendencias destacan:
Enfriamiento líquido y refrigeración directa al chip. Permite disipar el calor de forma más
eficiente en entornos de alta densidad.
Sistemas de free cooling. Se aprovecha condiciones ambientales para reducir el uso de
energía mecánica.
Arquitecturas modulares y escalables. Facilitan ampliaciones progresivas sin
sobredimensionar infraestructura.
Optimización del PUE (Power Usage Effectiveness). Indicador clave para medir eficiencia
energética.
Sin embargo, el desafío no es únicamente tecnológico. La planificación energética requiere
visión de largo plazo. La gestión de capacidad se convierte en una decisión estratégica: un
diseño inadecuado puede sacrificar disponibilidad o elevar costos por sobreprotección.
No basta con instalar más megavatios. Es indispensable comprender cómo responde el
sistema completo ante picos simultáneos de demanda, fallas eléctricas o ampliaciones
aceleradas de carga. La AIE advierte que la IA podría representar más del 4% de la demanda
eléctrica mundial antes de 2030.
América Latina ante el reto energético
En la región, el mercado de data centers alcanzó un valor estimado de entre US$ 5000 a 6000
millones en 2023 y podría duplicarse hacia 2029, según el Programa de las Naciones Unidas
para el Desarrollo (PNUD). No obstante, su expansión dependerá de tres factores importantes:
disponibilidad de energía competitiva, marcos regulatorios claros y sostenibilidad ambiental.
El uso de agua también forma parte de la ecuación. Un centro de datos puede consumir entre
10 y 50 veces más electricidad que un edificio comercial estándar, y utilizar hasta 25,5 millones
de litros de agua al año para refrigeración, equivalente al consumo anual de 300 000 personas,
Comunicado de Prensa
Genera
l
de acuerdo con estimaciones del PNUD. En regiones con estrés hídrico, este factor se vuelve
especialmente sensible.
Santamaría sostiene que el salto cualitativo ocurre cuando energía, software y operación
funcionan como un sistema integrado. “Las organizaciones que avanzan son las que
entendieron que el data center ya no es solo infraestructura, sino una plataforma digital crítica
que debe trabajarse en conjunto para saber operar mejor, con más eficiencia, resiliencia y
capacidad de anticipación”, afirma.
A nivel global, el sector explora inversiones crecientes en energías renovables,
almacenamiento, reutilización de agua tratada y tecnologías emergentes como reactores
modulares pequeños. El objetivo es claro: sostener el crecimiento del cómputo sin
comprometer la estabilidad energética ni la huella ambiental.
El desafío es doble. Por un lado, capturar la oportunidad económica de una industria en plena
expansión; por otro, minimizar su impacto ambiental en un escenario de demanda creciente. En
la era de la IA, la energía dejó de ser un costo operativo para convertirse en el eje estratégico
del data center moderno. Quien logre integrar infraestructura eléctrica robusta, enfriamiento
eficiente y gestión inteligente basada en datos estará mejor posicionado en una economía
donde la capacidad de cómputo define la competitividad.
