Fuente: Hoy Digital
La Inteligencia Artificial (IA) se posiciona como uno de los principales impulsores de la transformación tecnológica y económica en Latinoamérica. Según el informe IDC FutureScape, para 2027 más del 25% del presupuesto central de TI de las 5 mil empresas líderes en la región estará destinado a proyectos de IA, fomentando un crecimiento de dos dígitos en innovación tanto en productos como procesos.
Este escenario representa una oportunidad clave para fortalecer y especializar la infraestructura crítica en centros de datos, cuyo mercado regional está valorado en USD $7,160 millones para 2024 y se espera que se duplique hacia 2030, impulsado por la expansión de la nube y la IA, según datos de Arizton.
En Centroamérica y El Caribe, esta evolución también muestra el potencial de desarrollo de la infraestructura digital. Para noviembre de 2025, los seis países de esa región contaban con aproximadamente 46 centros de datos; República Dominicana dispone de 3 instalaciones activas, según Data Center Map de Artavia.
No obstante, la incorporación de IA en centros de datos demanda soluciones que integren energía y enfriamiento con mayor eficiencia. Las infraestructuras diseñadas para soportar alta densidad permiten estandarizar el ciclo de vida de los sistemas mediante gestión remota y servicios de soporte técnico.
Morgan Stanley calcula que la demanda energética generada por la IA generativa tendrá un crecimiento anual del 70 % hasta 2027 debido al aumento en la cantidad de centros de datos. En este sentido, Fabio Olivetti, gerente de ofertas de agua helada y alta densidad para centros de datos en Vertiv LATAM, afirma que “en el ecosistema de la IA generativa, la eficiencia no es negociable: la disponibilidad y calidad de la energía será el único garante de la confiabilidad operativa”.
*Rediseñar la infraestructura para asegurar el éxito*
Los procesos y estrategias de diseño utilizados durante años deben actualizarse para enfrentar estos desafíos. De acuerdo con el especialista de Vertiv, se han desarrollado principios específicos para diseñar infraestructuras orientadas a IA que respondan a nuevas demandas de carga y densidad:
Uso eficiente de la energía disponible: Se anticipa que la IA ocasionará un aumento sin precedentes en el consumo energético de los centros de datos. En América Latina, próximamente se abrirán o construirán centros con capacidades superiores a los 50 MW. Esto representa una oportunidad para que los operadores respondan a estas exigencias con mayor eficiencia. Estudios realizados por Morgan Stanley prevén un crecimiento anual del 70 % en demanda energética ligada a IA generativa hasta 2027. Los racks destinados a IA deben aprovechar cada vatio al máximo, lo que implica diseños que eliminen energías ociosas mediante la alineación entre clústeres de IA y bloques funcionales del centro, además del uso avanzado en eficiencia tecnológica.
El monitoreo permanente y la optimización en tiempo real del suministro eléctrico mediante gestión fuera de banda contribuyen a eliminar desperdicios y mejorar el uso eficiente de recursos. Equilibrio entre TCO, redundancia y alcance del impacto (blast radius): Maximizar el retorno sobre infraestructura destinada a IA requiere analizar cuidadosamente costos totales, niveles adecuados de redundancia y el rango potencial del daño ante fallas. Encontrar este equilibrio optimiza inversión, administración del riesgo, escalabilidad y confiabilidad. Ante eventuales fallos, una gestión remota fuera de banda puede reducir tiempos de recuperación desde horas hasta minutos.
Diseño integral para energía y enfriamiento: Es necesario un enfoque holístico que satisfaga simultáneamente las demandas energéticas y térmicas propias de aplicaciones IA. La combinación eficiente entre tecnologías como enfriamiento líquido directo al chip e infraestructura eléctrica avanzada mejora el rendimiento general, facilita escalabilidad y evita limitaciones o ralentizaciones debidas a restricciones físicas.
Preparación ante picos variables en cargas IA: Las cargas propias a IA pueden variar significativamente en sus requerimientos computacionales generando demandas dinámicas. Por ello, las infraestructuras deben estar diseñadas para soportar estas fluctuaciones mediante capacidad extra disponible y controles avanzados a nivel sistémico.
Integración combinada del enfriamiento líquido y por aire: La conjunción entre ambas tecnologías permite aprovechar fortalezas complementarias. Así se obtiene una solución flexible capaz de ajustarse a diversos requerimientos térmicos según carga computacional, manteniendo eficiencia y escalabilidad.
Diseño con visión futura: Quienes diseñan infraestructuras destinadas al desarrollo IA deben proyectar a largo plazo. Aunque hoy ya existen aplicaciones valiosas en múltiples sectores, esta tecnología aún está en etapas iniciales. La industria se prepara para un futuro donde toda la capacidad computacional equivalente a un centro dato 1 MW pueda concentrarse en un solo rack.
*Facilitar la transición hacia alta densidad*
Algunas compañías han enfrentado problemas por falta espacio adecuado para racks con alta densidad o limitaciones eléctricas que exigen rediseños estructurales. Un ejemplo destacado es Colovore, centro ubicado en Silicon Valley diseñado específicamente para cargas altas vinculadas a IA, machine learning y big data. Con capacidad hasta 50 kW por rack y modelo tarifario basado en consumo por kW, Colovore ha optimizado su infraestructura para maximizar eficiencia energética y térmica en espacios reducidos.
“Optimizar un centro dato frente a demandas IA implica abandonar modelos estáticos tradicionales. Su implementación exitosa es un proceso evolutivo: solo con integración avanzada entre gestión térmica y potencia modular se logra que la infraestructura responda dinámicamente al ritmo variable del trabajo”, destaca Olivetti.
“La verdadera preparación para el crecimiento IA no está solo en capacidad instalada sino en agilidad estructural: únicamente una arquitectura modular energética y térmica permite convertir incertidumbre asociada al crecimiento en ventaja operativa sostenible y escalable”, añade.
La adopción efectiva de IA dentro centros convencionales requiere soluciones integrales que unan energía y enfriamiento eficientemente. Emplear infraestructuras diseñadas especialmente para alta densidad posibilita estandarizar ciclos vitales mediante gestión remota junto a soporte técnico especializado.
“Un enfoque integral asegura viabilidad técnica incluso en entornos heredados además agiliza puesta en marcha logrando eficiencias temporales hasta un 50 % comparado con infraestructuras hechas a medida”, concluye el especialista.
Este contenido fue hecho con la asistencia de una inteligencia artificial y contó con la revisión del editor/periodista.
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