San José, 10 de noviembre (elmundo.cr) – En un escenario empresarial cada vez más digitalizado, los centros de datos se han posicionado como infraestructuras críticas que respaldan la continuidad, la seguridad y la competitividad del negocio. Sin embargo, el surgimiento de la inteligencia artificial (IA) en sus diversas modalidades como la generativa, la predictiva y el aprendizaje automático y profundo está acelerando la demanda de una infraestructura más robusta, flexible y sostenible.

Desde entornos de hiperescala y colocación hasta plataformas informáticas empresariales y de borde, los centros de datos actuales no solo procesan y almacenan información, sino que también permiten la automatización, el análisis avanzado y la innovación continua, afirman los expertos.

Teniendo esto en cuenta, comprender el impacto de la IA en el diseño y las operaciones de los centros de datos se ha convertido en una prioridad para los ejecutivos y gerentes de tecnología que enfrentan un cambio de paradigma sin precedentes.

Víctor Juárez, Gerente de Desarrollo de Negocios para América Latina de Panduit, durante su presentación en el evento regional Data Center 4U Summit, organizado por Panduit y que se llevó a cabo en México, Chile, Costa Rica, Perú, República Dominicana y Guatemala, explicó que este cambio no fue gradual sino disruptivo; y nos obliga a repensar tanto la capacidad como la resiliencia de los centros de datos.

“Estamos ante una transformación que no sólo aumenta la capacidad requerida, sino que también trae nuevos desafíos en energía, redes y refrigeración que, bien gestionados, brindan oportunidades de negocio”, afirmó Juárez.

América Latina, un mapa de hubs en expansión

Juárez señaló que el crecimiento del mercado de data center no es homogéneo sino que se está acelerando. México se está consolidando como uno de los hubs más importantes de la región con desarrollos en Ciudad de México, Querétaro, Guanajuato y Monterrey. En Sudamérica destacan Bogotá y Medellín en Colombia y Río de Janeiro y São Paulo en Brasil. Además, Chile también registró un crecimiento sostenido. En cualquier caso, la velocidad de implementación es crucial para mantener las inversiones y satisfacer la demanda, lo que requiere procesos ágiles desde la planificación hasta la puesta en marcha.

Este crecimiento también trae consigo diversos desafíos, afirmó el especialista de Panduit. Por ejemplo, según Grand View Research, la adopción de la IA está aumentando a una tasa anual promedio del 40% y, para 2025, las cargas de trabajo de IA representarán el 10% del consumo de energía del centro de datos, según Uptime Institute.

Estos datos conllevan desafíos como acceder a capacidad eléctrica escalable en megavatios o gigavatios, gestionar densidades de energía superiores a 25 kW por rack, transferir datos a velocidades de 400G y 800G y desarrollar iniciativas sostenibles de optimización de recursos.

Además, las empresas están utilizando la IA en áreas tan diversas como servicio al cliente, ciberseguridad, gestión del fraude, producción de contenidos, operaciones de la cadena de suministro, segmentación de audiencia y contratación. Según Juárez, esta gama de aplicaciones aumenta la presión sobre la infraestructura, que debe garantizar baja latencia, alta disponibilidad y máxima seguridad física y lógica.

Requisitos técnicos para la IA

Juárez señaló además que las cargas de trabajo de IA pueden requerir hasta 10 veces más energía por gabinete y cuatro veces más cable de fibra óptica que un centro de datos tradicional. Esto ha impulsado la adopción de voltajes más altos (240/415 V), ha requerido rPDU de 60/63 amperios y ha fomentado gabinetes refrigerados por líquido.

Otro punto muy importante que destacó Juárez son los sistemas de refrigeración de los centros de datos. En particular, las densidades superiores a 20 kW por rack están impulsando la adopción de tecnologías fluidas como los intercambiadores de calor de puerta trasera (RDHX), la refrigeración directa al chip y la inmersión, que pueden reducir la energía necesaria para enfriar un servidor hasta en un 92 %.

Sin embargo, añadió que la implementación implica desafíos físicos, como la altura insuficiente del piso elevado para las tuberías de agua o la coexistencia con sistemas de refrigeración por aire. En este sentido, la evaluación previa del diseño es clave para evitar costes imprevistos.

Además, adquiere mayor relevancia cuando los datos muestran que el consumo de energía está aumentando. Por ejemplo, los datos de McKinsey sugieren que para 2027, el consumo de energía de la IA generativa será casi el doble que el de todos los centros de datos de Estados Unidos en 2022. Este crecimiento también nos obliga a considerar fuentes alternativas como la generación de energía renovable in situ o incluso pequeños reactores nucleares modulares (SMR).

Estrategia contra la obsolescencia prematura

Uno de los mayores riesgos que destacó Juárez es la obsolescencia prematura de los centros de datos con menos de diez años de vida útil y cuya arquitectura no está diseñada para soportar las necesidades actuales.

Para el experto es Reequipamiento La integración de refrigeración líquida y redes de alta velocidad requiere varias variables técnicas. “El desafío es anticiparse a las actualizaciones y convertirlas en una ventaja competitiva. La modernización no debe verse sólo como un gasto, sino como una oportunidad para reposicionarse en un mercado que evoluciona rápidamente”, enfatizó Juárez.

Añadió que reinventar los centros de datos para la IA con una visión holística que combine eficiencia operativa, sostenibilidad y escalabilidad está surgiendo no sólo como un imperativo técnico sino también como un facilitador crítico de la competitividad empresarial en la próxima década digital. En este sentido, la cuestión ya no es si adaptarse, sino si hacerlo de manera oportuna para convertir una posible amenaza en una ventaja estratégica, concluyó el Gerente de Desarrollo de Negocios para América Latina de Panduit.