El reto consiste en integrar la energía, el enfriamiento, el software y los servicios en un mismo ecosistema que permita a los centros de datos crecer por etapas y mantener una operación estable.
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Instalar procesadores más potentes nunca es suficiente para aprovechar la inteligencia artificial (IA). Es como incorporar un motor de alto rendimiento a un automóvil: también se necesita un sistema capaz de alimentarlo y retirar el calor que genera. En los centros de datos, esa coordinación debe comenzar desde el diseño y mantenerse durante la operación.
Las aplicaciones modernas de IA han dejado de ser simples programas informáticos para convertirse en auténticas “fábricas digitales de inteligencia». En la actualidad son instalaciones que no solo almacenan información, sino que procesan volúmenes gigantescos de datos en tiempo real, lo que genera una demanda energética y una densidad de calor sin precedentes dentro de las salas de servidores.
De acuerdo con el estudio global “State of the Data Center 2026” (en español, Estados de los centros de datos 2026) de AFCOM, el 72% de los profesionales del sector prevé que las cargas de IA aumentarán significativamente los requerimientos de capacidad en sus instalaciones. Frente a esta realidad, los países de Centroamérica, con nodos tecnológicos en crecimiento como Costa Rica, Panamá y El Salvador, enfrentan al mismo tiempo la oportunidad y el desafío de desarrollar infraestructuras digitales que sean resilientes, eficientes y preparadas para el futuro.
«El desempeño real de la IA va más allá de depender de la capacidad del silicio o del chip -explica José Alberto Llavot, gerente de preventa y desarrollador de negocios en Schneider Electric para México y Centroamérica-. La infraestructura física ha dejado de ser un componente pasivo para convertirse en el motor principal del cómputo. Esto implica que desde la red eléctrica que abastece al edificio hasta el diminuto punto de contacto en el chip, la energía y el enfriamiento deben articularse como un solo sistema integrado».
En instalaciones de gran escala, la continuidad operativa es vital: “un solo día de interrupción o apagón en una gran fábrica de IA de un gigavatio puede representar pérdidas operativas superiores a los 100 millones de dólares”, señala Llavot. Es por eso que ninguna empresa puede resolver los desafíos tecnológicos de la IA de manera aislada. La creación de este ecosistema requiere una estrecha alianza entre los diseñadores de procesadores de cómputo acelerado y los expertos en infraestructura física y energética.
Un ejemplo clave de este trabajo conjunto es la colaboración entre Schneider Electric y NVIDIA, mediante la cual se han co-creado diseños de referencia estandarizados. Estos modelos funcionan como «planos arquitectónicos unificados» que integran la distribución de electricidad con técnicas avanzadas de refrigeración líquida. ¿En qué consiste esta última? A diferencia del enfriamiento tradicional por aire (similar a un ventilador convencional), la refrigeración líquida actúa como el circuito de refrigerante de un automóvil moderno, retirando el calor directamente en la superficie del procesador para permitir densidades de potencia que superan los 120 a 140 kilovatios por gabinete.
Antes de verter concreto o instalar componentes físicos en el terreno, las instalaciones modernas se diseñan y prueban en entornos virtuales. Mediante el uso de lo que técnicamente se conoce como “gemelos digitales”, y que son maquetas virtuales tridimensionales e hiperrealistas que simulan el comportamiento térmico y eléctrico en tiempo real, los ingenieros pueden prever cómo fluirá el aire, cómo circulará el líquido refrigerante y cómo responderá la red eléctrica ante variaciones de carga.
Entre estos avances destaca el desarrollo del primer gemelo digital integral para instalaciones de IA de la red eléctrica al chip desarrollado sobre la plataforma NVIDIA Omniverse. Esta tecnología permite realizar simulaciones eléctricas con herramientas como ETAP hasta 5 veces más rápido, identificando posibles fallas térmicas o variaciones energéticas sin poner en riesgo los equipos reales ni detener la operación.
En el caso de la región centroamericana, uno de los factores críticos es la velocidad de despliegue y la optimización de los costos de construcción. La construcción tradicional en sitio puede verse afectada por retrasos climáticos, imprevistos logísticos o falta de mano de obra especializada. La infraestructura modular o prefabricada soluciona este problema mediante un enfoque similar al de los bloques de construcción que se van ensamblando en el terreno: los módulos de energía y las salas de servidores se construyen y prueban de manera exhaustiva en fábrica antes de ser trasladados al sitio de instalación.
Al trasladar el ensamble y las pruebas críticas a un entorno industrial controlado, esta metodología elimina la incertidumbre técnica, reduce sustancialmente los riesgos de integración en sitio y garantiza un estándar superior de calidad en la instalación. Los beneficios son, por un lado, el incremento en la velocidad de ejecución, con tiempos de despliegue entre un 75% y un 85% más rápidos en comparación con la construcción tradicional en sitio.
La segunda ventaja de este tipo de instalación se desprende de la primera, y estriba en que la aceleración logística permite tener salas de servidores modulares completamente operativas y listas para procesar datos en menos de 12 meses, ofreciendo a la región la flexibilidad de escalar la capacidad de cómputo al ritmo acelerado que exige la IA.
La integración continúa durante toda la vida útil
«A través de plataformas de software como EcoStruxure y herramientas de mantenimiento preventivo impulsadas por analítica de datos como EcoCare, las instalaciones evalúan constantemente su propio ‘estado de salud’. Esta visibilidad operativa permite intervenir los equipos únicamente cuando las condiciones reales lo requieren, reduciendo hasta en un 40% el mantenimiento intrusivo y generando hasta un 20% de ahorro en los costos operacionales (OPEX), explica Llavot.
Y describe: «Este nivel de control e integración continua ayuda a prolongar la vida útil de los activos existentes, facilita la transición hacia las futuras generaciones tecnológicas de Inteligencia Artificial sin necesidad de demoler ni rediseñar las instalaciones desde cero».
El desarrollo de la Inteligencia Artificial en Centroamérica va más allá de medirlo por la cantidad de servidores adquiridos, sino por la capacidad de concebir la infraestructura como un “ecosistema integral, eficiente y sostenible desde el primer día de diseño hasta su operación cotidiana”, enfatiza Llavot.
Al conectar la energía, la refrigeración, la modularidad y el software bajo una misma visión arquitectónica, la región tiene la oportunidad de posicionarse como un nodo de innovación digital preparado para las exigencias tecnológicas de las próximas décadas.
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