El desafío que trae la IA para los centros de datos: más energía, más calor y nuevas soluciones de enfriamiento

• El crecimiento de la inteligencia artificial está llevando a los centros de datos a operar con mayores niveles de densidad y consumo energético. Frente a este escenario, Vertiv desarrolló una propuesta que combina alimentación, enfriamiento y soluciones modulares para responder a las nuevas necesidades de infraestructura.

Agosto, 2026. La inteligencia artificial no solo está transformando la forma en que se utilizan los datos y las aplicaciones digitales. También está modificando la infraestructura física que permite que estas tecnologías funcionen. El aumento de las cargas de trabajo asociadas a IA y computación de alto rendimiento está llevando a los centros de datos a requerir más energía y, al mismo tiempo, nuevas capacidades para controlar el calor generado por los equipos.

La razón está, en buena medida, en la incorporación de unidades de procesamiento gráfico (GPU), utilizadas para acelerar los cálculos de los modelos de inteligencia artificial. Según Vertiv, los chips destinados a estas aplicaciones pueden requerir aproximadamente cinco veces más potencia y capacidad de enfriamiento que un servidor tradicional instalado en el mismo espacio.

Este cambio está elevando la densidad de los centros de datos. Configuraciones de entre 5 y 10 kilovatios por rack fueron durante años habituales, mientras que aquellas superiores a 20 kW eran consideradas de alta densidad. Con las nuevas cargas de trabajo de IA, los requerimientos pueden alcanzar los 40 kW y proyectarse por sobre los 100 kW por rack en implementaciones de mayor escala.

El resultado es un desafío que abarca toda la infraestructura: desde la capacidad de alimentación eléctrica y su distribución hasta los sistemas encargados de extraer el calor generado por los servidores.

Del aire al líquido: una nueva generación de enfriamiento

Uno de los principales cambios que está impulsando la inteligencia artificial es la evolución de los sistemas de enfriamiento. A medida que aumenta la densidad de procesamiento, las soluciones tradicionales basadas exclusivamente en aire pueden resultar insuficientes para determinadas implementaciones.

En este contexto, el enfriamiento líquido está adquiriendo un papel cada vez más relevante. Una de las principales alternativas es el enfriamiento directo al chip, mediante placas frías instaladas sobre componentes como CPU y GPU. El líquido circula por estas placas y permite extraer el calor directamente desde los componentes.

Según estimaciones de Vertiv, esta tecnología puede eliminar aproximadamente entre el 70% y el 75% del calor generado por los equipos de un rack, mientras que el porcentaje restante debe ser gestionado mediante sistemas de aire u otras soluciones complementarias.

Otra alternativa son los intercambiadores de calor de puerta trasera, que permiten incorporar capacidades de enfriamiento líquido reemplazando la puerta posterior del rack por un sistema de intercambio térmico. Esta solución puede ser especialmente relevante para centros de datos existentes que necesitan incorporar servidores de mayor densidad sin tener que reemplazar completamente su infraestructura.

Acompañar el crecimiento de la IA

Frente a este escenario, Vertiv desarrolló Vertiv 360AI, un portafolio de infraestructura diseñado específicamente para responder a las necesidades de alimentación y enfriamiento asociadas a la inteligencia artificial y la computación de alto rendimiento.

La propuesta integra en una misma arquitectura soluciones de alimentación eléctrica, enfriamiento, gabinetes, servicios durante todo el ciclo de vida y gestión digitalizada. De esta manera, busca abordar uno de los principales desafíos que enfrenta la expansión de la IA: adaptar la infraestructura física a distintos niveles de procesamiento y densidad.

Vertiv 360AI contempla alternativas para diferentes etapas de implementación, desde pruebas piloto de inteligencia artificial e inferencia en el borde hasta centros de datos de IA de gran escala. Los modelos iniciales pueden alimentar y enfriar hasta 100 kW por rack, mientras que los diseños de referencia de la compañía contemplan configuraciones de hasta 132 kW por rack.

Para aplicaciones que requieren aún mayores niveles de densidad, Vertiv considera soluciones de enfriamiento líquido capaces de soportar configuraciones de hasta 300 kW y 500 kW por rack.

“El objetivo de Vertiv es preparar a nuestros clientes para una adopción exitosa de la IA”, señaló Brad Wilson, vicepresidente de tecnología de Vertiv.

La compañía también considera dentro de su propuesta soluciones modulares prefabricadas para tecnología, alimentación y enfriamiento, que pueden combinarse y escalar de acuerdo con las necesidades de cada proyecto. Según Vertiv, este enfoque puede reducir los ciclos de diseño y disminuir hasta en un 50% el tiempo de implementación en comparación con una instalación de infraestructura típica.

Adaptar lo que ya existe

Uno de los desafíos de esta nueva etapa será desarrollar nuevos centros de datos, pero también adaptar instalaciones que ya están operativas.

En este último caso, Vertiv plantea combinar tecnologías de enfriamiento líquido directo al chip con intercambiadores de calor de puerta trasera, permitiendo aumentar la densidad de procesamiento sin afectar las cargas de trabajo que ya funcionan en la instalación.

La propuesta también contempla la posibilidad de reutilizar o reacondicionar sistemas de enfriamiento existentes cuando sea técnicamente viable, reduciendo el alcance de las intervenciones necesarias para incorporar infraestructura destinada a IA.

El avance de la inteligencia artificial está llevando así a una nueva generación de centros de datos, donde la capacidad de procesamiento debe ir acompañada de una infraestructura capaz de entregar más energía y gestionar mayores niveles de calor.

Para Vertiv, el desafío pasa por ofrecer soluciones que permitan responder a esta evolución de manera escalable, tanto en nuevos proyectos como en instalaciones existentes, acompañando el crecimiento de las aplicaciones de inteligencia artificial sin perder de vista las necesidades de eficiencia, disponibilidad y continuidad operacional que exige la infraestructura digital crítica.