Calidad & Negocios
La inteligencia artificial (IA) está cambiando rápidamente la forma en que se diseñan y operan los centros de datos. El aumento de las cargas de trabajo, la necesidad de procesar grandes volúmenes de información y la llegada de sistemas cada vez más potentes están llevando a la industria hacia una nueva etapa: mayor densidad, nuevas tecnologías de enfriamiento y una infraestructura integrada de extremo a extremo.
Estas tendencias, analizadas en el informe Vertiv™ Frontiers, marcarán la evolución de los centros de datos en los próximos años. Sin embargo, algunos cambios ya están ocurriendo y serán especialmente visibles durante 2026.
Según Martin Olsen, vicepresidente de estrategia y despliegue de segmentos en Vertiv, y Jim McGregor, fundador y analista principal de TIRIAS Research, la expansión de la IA seguirá siendo uno de los principales motores de esta transformación.
La IA eleva la demanda de infraestructura
Aunque la IA todavía se encuentra en una etapa de evolución, el aprendizaje continuo de los modelos y el crecimiento de nuevas aplicaciones están aumentando la demanda de capacidad informática.
“Seguimos aprendiendo. Seguimos creciendo. Y cuando pensamos en la demanda de IA, sigue siendo insaciable. Debo decir que tenemos una cantidad fenomenal de oportunidades a medida que seguimos avanzando en la IA”, señaló McGregor.
Este crecimiento también se refleja en la densidad de los racks. Hace cinco años, entre 20 y 35 kilovatios por rack era considerado alta densidad. Hoy existen implementaciones de 140 kilovatios, mientras que la nueva generación Vera Rubin de NVIDIA apunta a capacidades de entre 240 y 250 kilovatios por rack.
“Pasamos de eso a llegar muy rápido a 80, y luego a 130 kilovatios. Ahora estamos operando a 140 kilovatios, y NVIDIA acaba de anunciar su generación Vera Rubin, que nos llevará directo a 240, 250 kilovatios”, comentó Olsen.
Más potencia, más calor
El incremento de la capacidad de procesamiento trae consigo un desafío evidente: cómo controlar el calor generado. En apenas dos años, los módulos que integran GPU, CPU, memoria y red pasaron de unos 5 kilovatios a aproximadamente 35 kilovatios. Ahora se proyectan módulos cercanos a los 100 kilovatios.
Por ello, la industria evalúa alternativas como el enfriamiento por inmersión y el enfriamiento directo al chip, además de nuevas soluciones térmicas y el uso de fibra óptica para mejorar el desempeño.
“El enfriamiento por inmersión es una de las soluciones. Sinceramente, no creo que sea la solución definitiva. Sigo pensando que el enfriamiento directo al chip es mejor”, explicó McGregor.
Una infraestructura que funciona como un todo
Otra transformación es el avance del modelo full stack, que integra procesamiento, almacenamiento, redes, energía y enfriamiento desde la etapa de diseño.
“Un procesador GPU, en sí mismo, es interesante, pero sin la memoria, sin la conectividad, sin el software y las aplicaciones, es solo una pieza de electrónica”, afirmó Olsen.
Esta visión busca optimizar todo el recorrido de la energía, desde la red eléctrica hasta el chip, además de gestionar el calor producido por los equipos.
El desafío energético
El crecimiento de las llamadas fábricas de IA, que podrían alcanzar escalas de varios gigavatios, plantea otro reto: disponer de suficiente energía y, sobre todo, llevarla hasta donde se necesita.
En este escenario, los pequeños reactores modulares (SMR) aparecen como una alternativa para complementar las fuentes tradicionales, aunque todavía enfrentan barreras regulatorias para una adopción comercial más amplia.
“El reto está en llevar la energía que está en algún punto de la red eléctrica hasta el lugar correcto. Ahí está el desafío: la distribución”, concluyó Olsen.
La evolución de los centros de datos, por tanto, ya no depende únicamente de contar con procesadores más potentes. El futuro exige integrar computación, energía, conectividad y enfriamiento en una misma estrategia para responder a una IA que continúa creciendo a gran velocidad.
GIPHY App Key not set. Please check settings