Para operadores en México el reto consiste en anticipar el crecimiento de densidades y diseñar centros de datos preparados para evolucionar junto con la IA que los impulsa.
La expansión acelerada de la inteligencia artificial (IA) generativa está redefiniendo la infraestructura global de los centros de datos. Lo que comenzó como una tendencia tecnológica hoy representa un cambio estructural en términos de densidad energética, diseño térmico y resiliencia operativa.
De acuerdo con la Agencia Internacional de Energía (IEA), el consumo eléctrico de los centros de datos podría duplicarse hacia 2026, impulsado en gran medida por aplicaciones de IA. Este crecimiento está directamente vinculado a dos tipos de cargas de trabajo con requerimientos distintos: entrenamiento e inferencia.
Entrenamiento: la era de la ultra alta densidad
Para José Alberto Llavot, Gerente de Preventa y Desarrollador de Negocios en Schneider Electric para México y Centroamérica, el entrenamiento de modelos de IA —proceso mediante el cual se ajustan miles de millones de parámetros— exige infraestructuras de cómputo intensivo basadas en GPU de última generación. En estos entornos, las densidades pueden superar los 100 kW por rack, lo que obliga a adoptar arquitecturas eléctricas modulares y tecnologías avanzadas de enfriamiento, como el líquido directo al chip.
Estas configuraciones no solo demandan mayor potencia, sino también redes de alta velocidad capaces de interconectar múltiples racks como un solo nodo virtual de cómputo. El crecimiento del TDP (potencia de diseño térmico) de los aceleradores indica que esta tendencia continuará al alza.
Inferencia: la IA en operación
Si el entrenamiento construye el modelo, la inferencia es donde se materializa su valor. Es el momento en que el modelo procesa datos nuevos y genera respuestas en tiempo real. Aunque históricamente menos intensiva que el entrenamiento, la inferencia está evolucionando rápidamente.
De acuerdo con información técnica de Schneider Electric, hoy puede operar en rangos que van desde menos de 40 kW hasta 80 kW por rack en aplicaciones avanzadas. Proyecciones del sector indican que hacia 2030:
- 25% de nuevas construcciones estarán por debajo de 40 kW/rack.
- 50% se ubicarán entre 40–80 kW/rack.
- 25% superarán los 100 kW/rack.
Este panorama refleja un ecosistema híbrido donde conviven cargas mixtas.
¿Dónde ocurre la inferencia?
A diferencia del entrenamiento, que suele concentrarse en grandes instalaciones hiperescalables, la inferencia es distribuida.
- Nube pública: continúa siendo el entorno dominante por su elasticidad y ecosistema maduro. Requiere orquestación inteligente y arquitectura energéticamente eficiente.
- Colocation y on-premise: sectores regulados como salud, manufactura y servicios financieros migran inferencia para reducir latencia y proteger soberanía de datos.
- Edge computing: en retail inteligente, telecomunicaciones o movilidad autónoma, la inferencia debe ejecutarse cerca de la fuente de datos. Aquí el desafío es maximizar rendimiento en espacios reducidos con limitaciones energéticas estrictas.
Esta descentralización obliga a diseñar infraestructuras más flexibles, modulares y energéticamente eficientes.
Infraestructura digital y gestión inteligente
El desafío ya no es únicamente soportar más potencia, sino gestionarla con precisión. Herramientas de monitoreo en tiempo real, gestión energética (EPMS), sistemas DCIM y automatización se convierten en elementos estratégicos para coordinar cargas mixtas y entornos híbridos de enfriamiento aire-líquido.
La optimización de la inferencia será clave en la siguiente etapa de madurez de la IA. Modelos multimodales más complejos, mayor inferencia distribuida y servicios gestionados de IA como servicio exigirán arquitecturas capaces de escalar sin comprometer eficiencia ni sostenibilidad.
Para operadores en México el reto consiste en anticipar el crecimiento de densidades y diseñar centros de datos preparados para evolucionar junto con la IA que los impulsa.
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