La IA es una de las áreas tecnológicas con mayores proyecciones económicas, impulsando cambios en la forma en que las empresas operan e innovan, creando nuevas oportunidades de negocio y transformando industrias. Según el informe IDC, FutureScape, para 2027 las 5 mil principales empresas de América Latina destinarán más del 25 % de su presupuesto central de TI a iniciativas de IA, lo que generará un aumento de dos dígitos en la tasa de innovación de productos y procesos.
En la región, esto representa una oportunidad estratégica para que los operadores de centros de datos respondan a estas nuevas demandas. Investigaciones de Morgan Stanley estiman que la demanda energética de la IA generativa crecerá a una tasa anual del 70 % hasta 2027.
Ante este panorama, Fabio Olivetti, gerente de ofertas de agua helada y alta densidad para centros de datos de Vertiv LATAM, asegura que “en el ecosistema de la IA generativa, la eficiencia no es negociable: la disponibilidad y calidad de la energía son los únicos garantes de la confiabilidad operativa”.
Repensar el diseño de la infraestructura para el éxito
Las estrategias y procesos de diseño que se han utilizado durante décadas también deben actualizarse. Para hacer frente a estos desafíos, y de acuerdo con el experto de Vertiv, se han desarrollado principios de diseño específicos para IA que permiten responder a nuevos requisitos de carga de trabajo y densidad:
• Diseño de energía y enfriamiento de manera holística: Se requiere un enfoque integral de la infraestructura para satisfacer las demandas simultáneas de energía y enfriamiento de la IA. Al emplear tecnologías integradas altamente eficientes, como el enfriamiento líquido directo al chip junto con infraestructura eléctrica avanzada, las soluciones diseñadas de forma holística mejoran la eficiencia general, permiten la escalabilidad y garantizan que las cargas de trabajo de IA no se vean limitadas por restricciones de la infraestructura.
• Uso eficiente de la energía disponible: Se prevé que la IA genere un crecimiento sin precedentes en el consumo energético de los centros de datos. Los racks de IA deben utilizar cada watt de la forma más eficiente posible, lo que exige diseños optimizados, monitoreo en tiempo real y gestión fuera de banda. En América Latina, se abrirán o construirán en 2025 centros de datos con capacidades superiores a los 50 MW, lo que vuelve crítica la eficiencia energética.
• Equilibrio del TCO, la redundancia y el radio de impacto (blast radius): Maximizar el valor de la infraestructura de IA requiere un análisis cuidadoso del costo total de propiedad (TCO), la redundancia y la gestión de riesgos. La gestión remota fuera de banda permite reducir los tiempos de recuperación de horas a minutos ante fallas del sistema.
• Preparar los centros de datos para picos en las cargas de trabajo de IA: Las cargas dinámicas de IA presentan grandes variaciones en sus requerimientos de recursos. La infraestructura debe contemplar capacidad de reserva y el uso de controles avanzados a nivel de sistema.
• Aprovechamiento de las tecnologías de enfriamiento líquido y por aire: La combinación de enfriamiento líquido y enfriamiento por aire permite una solución flexible, eficiente y escalable, adaptable a distintas necesidades de carga de trabajo.
• Diseño pensado en el futuro: La infraestructura para IA debe diseñarse con una visión a largo plazo. La industria se prepara para un escenario en el que la capacidad computacional de un centro de datos de 1 MW pueda concentrarse en un solo rack.
Simplificar la transición hacia la alta densidad
Algunas empresas han enfrentado dificultades por la falta de espacio para racks de alta densidad o por limitaciones en la infraestructura eléctrica. Un caso destacado es Colovore, un centro de datos en Silicon Valley diseñado específicamente para cargas de alta densidad asociadas a IA, machine learning y big data. Con hasta 50 kW por rack y un modelo de pago por kW, Colovore optimizó su infraestructura para maximizar la eficiencia energética y térmica.
“Optimizar un centro de datos para las demandas de la IA requiere alejarse de los modelos de infraestructura estática. Su implementación exitosa no es una meta fija, sino una evolución continua”, resalta Olivetti, destacando la importancia de la gestión térmica avanzada y la potencia modular.
“La verdadera preparación para el desarrollo de la IA no reside en la capacidad instalada, sino en la agilidad de la infraestructura: solo mediante una arquitectura modular de energía y enfriamiento es posible transformar la incertidumbre del crecimiento en una ventaja operativa escalable y sostenible”, agrega.
La implementación de IA en centros de datos convencionales requiere soluciones integradas de energía y enfriamiento. El uso de infraestructuras diseñadas para alta densidad permite estandarizar el ciclo de vida de los sistemas, incorporando gestión remota y servicios de soporte.
“Un enfoque integral no solo asegura la viabilidad técnica en entornos heredados, sino que también agiliza la puesta en marcha, logrando una eficiencia temporal de hasta el 50 % frente a infraestructuras construidas a medida”, concluye el experto.
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