La inteligencia artificial obliga a reinventar los centros de datos. Aumenta el consumo energético y transforma la infraestructura digital

Durante décadas, los centros de datos fueron concebidos como instalaciones dedicadas principalmente al almacenamiento y procesamiento de información. Sin embargo, el auge de la inteligencia artificial está modificando radicalmente esa función.

Las nuevas aplicaciones basadas en modelos generativos, aprendizaje automático y procesamiento masivo de datos requieren infraestructuras mucho más robustas y especializadas. Como consecuencia, la industria tecnológica enfrenta una creciente presión para garantizar disponibilidad energética, eficiencia operativa y capacidad de expansión.

Las cifras reflejan la magnitud del fenómeno. Un informe de la Agencia Internacional de Energía (IEA) proyecta que el consumo eléctrico global de los centros de datos podría más que duplicarse hacia 2030, alcanzando cerca de 945 teravatios hora (TWh), una cifra comparable al consumo anual de energía de Japón.

A su vez, un análisis de McKinsey & Company estima que la demanda mundial de capacidad para centros de datos podría triplicarse antes de finalizar la década, impulsada principalmente por aplicaciones relacionadas con inteligencia artificial.

El desafío energético crece a gran velocidad

La creciente adopción de sistemas de IA está elevando significativamente la densidad energética dentro de los centros de datos.

Durante el encuentro AI Ready DC 2026, organizado por Schneider Electric, especialistas analizaron cómo la infraestructura tecnológica debe adaptarse a una nueva realidad caracterizada por mayores requerimientos eléctricos y térmicos.

Luis Santamaría, líder del área Cloud & Service Provider de la compañía, explicó que la industria ya está observando una evolución acelerada en la capacidad de procesamiento por unidad de infraestructura.

Según el experto, actualmente existen racks capaces de operar con consumos cercanos a los 150 kilovatios, mientras que las proyecciones apuntan a sistemas que podrían alcanzar un megavatio por rack en los próximos años.

Este crecimiento obliga a replantear completamente el diseño energético de los centros de datos, incluyendo sistemas de distribución eléctrica, respaldo energético y monitoreo permanente del consumo.

La refrigeración líquida gana protagonismo

Uno de los principales retos derivados de la inteligencia artificial es la generación de calor.

Los servidores especializados en IA concentran una enorme capacidad de procesamiento en espacios reducidos, lo que incrementa considerablemente la temperatura de operación.

Ante este escenario, tecnologías como la refrigeración líquida comienzan a posicionarse como una solución estratégica para la industria.

De acuerdo con los expertos, los sistemas tradicionales basados únicamente en circulación de aire ya no son suficientes para disipar el calor producido por las nuevas cargas de trabajo asociadas a la inteligencia artificial.

La refrigeración líquida permite una gestión térmica más eficiente, optimiza el rendimiento de los equipos y contribuye a reducir el consumo energético asociado a los sistemas de enfriamiento.

América Latina busca posicionarse en la nueva infraestructura digital

El avance de la inteligencia artificial también abre oportunidades para mercados emergentes como Colombia y Chile, países que fortalecen su infraestructura tecnológica mientras impulsan proyectos de energías renovables.

En este contexto, Schneider Electric destacó la importancia de construir ecosistemas integrales de proveedores y aliados tecnológicos capaces de responder a las nuevas exigencias del sector.

La compañía también resaltó su colaboración con empresas líderes en computación acelerada, como NVIDIA, para desarrollar soluciones que integren energía, refrigeración, distribución eléctrica y gestión digital en entornos diseñados específicamente para cargas de trabajo de inteligencia artificial.

Los especialistas coinciden en que la próxima generación de centros de datos será muy diferente a la actual. La inteligencia artificial no solo está transformando el software y los modelos de negocio, sino también la infraestructura física que sostiene la economía digital global.