¿Cómo evitar la obsolescencia tecnológica en infraestructuras críticas?
- Walter Rivera
- hace 7 minutos
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La inteligencia artificial ya no solo transforma la manera en que las empresas operan, sino que está redefiniendo el diseño, la capacidad y la sostenibilidad de los centros de datos que sostienen el mundo digital. Cada nuevo modelo de IA demanda más potencia, más velocidad y un consumo energético que crece de forma exponencial, desafiando los límites tradicionales de infraestructura tecnológica.
(M&T)-. Durante el Data Center 4U Summit, evento regional organizado por Panduit en países como México, Chile, Costa Rica, Perú, República Dominicana y Guatemala, Víctor Juárez, gerente de Desarrollo de Negocios para América Latina, destacó que este proceso no es evolutivo, sino disruptivo. “Estamos ante un cambio que exige repensar la capacidad, la resiliencia y la eficiencia energética de los centros de datos”, subrayó.
La expansión de la inteligencia artificial generativa, predictiva y de aprendizaje profundo ha convertido a los centros de datos en infraestructuras críticas que sostienen la continuidad operativa, la seguridad y la competitividad de las organizaciones. Hoy, su función va más allá del almacenamiento: habilitan automatización, analítica avanzada y procesos de innovación continua, consolidándose como el eje de la economía digital.
Un mapa de hubs en crecimiento
El crecimiento regional del mercado de centros de datos es desigual, pero acelerado. México lidera la región con desarrollos en Ciudad de México, Querétaro, Guanajuato y Monterrey, seguido por Brasil, Colombia y Chile, que también fortalecen su infraestructura tecnológica. Según datos de Grand View Research, la adopción de IA crece a una tasa anual compuesta del 40%, y de acuerdo con el Uptime Institute, para 2025 el 10% del consumo energético global de centros de datos estará destinado a cargas de trabajo de IA.
Este contexto impone desafíos técnicos como densidades de potencia que superan los 25 kW por rack, transmisión de datos de hasta 800G y procesos de planificación más ágiles para atender la demanda. Todo ello mientras las empresas diversifican el uso de la IA en áreas tan amplias como servicio al cliente, ciberseguridad, cadena de suministro y creación de contenido.
Eficiencia energética y enfriamiento líquido: la próxima revolución
Uno de los principales retos que destaca Panduit es la gestión térmica. Las cargas de trabajo de IA pueden requerir hasta diez veces más potencia por gabinete y cuatro veces más cableado de fibra que un centro tradicional. Ante este panorama, tecnologías como el enfriamiento líquido —incluyendo intercambiadores de calor en puerta trasera y refrigeración directa al chip— pueden reducir hasta un 92% la energía utilizada para enfriar servidores.
No obstante, su implementación enfrenta obstáculos físicos, como pisos elevados insuficientes o coexistencia con sistemas de aire, lo que obliga a rediseñar la arquitectura antes de invertir. Además, con el consumo energético en ascenso, McKinsey prevé que para 2027 el uso de energía de la IA generativa será casi el doble que el de todos los centros de datos de Estados Unidos en 2022, lo que impulsa la búsqueda de fuentes renovables y microreactores nucleares modulares (SMR) como alternativas sostenibles.
Juárez advierte que la obsolescencia temprana ya afecta a centros de datos con menos de diez años de operación, pues fueron diseñados para un entorno anterior a la ola de IA. Integrar nuevas tecnologías de refrigeración y redes implica un proceso de retrofit complejo pero estratégico. “Modernizar no es un gasto, es una inversión para reposicionarse en un mercado que evoluciona a gran velocidad”, afirmó.
La clave, subraya Panduit, es adoptar una visión holística que combine eficiencia, sostenibilidad y escalabilidad, permitiendo convertir la presión tecnológica en ventaja competitiva. En esta nueva era, la pregunta no es si adaptarse, sino cuándo hacerlo, antes de que la velocidad de cambio deje atrás a quienes no se reinventen a tiempo.