Por José Alberto Llavot, Gerente de Preventa y Desarrollador de Negocios en Schneider Electric para México y Centroamérica.

El 72% de los profesionales de centros de datos consultados por AFCOM para su State of the Data Center 2026 prevé que las cargas de inteligencia artificial aumentarán los requerimientos de capacidad de sus instalaciones. El dato ayuda a dimensionar un cambio que empieza mucho antes de ampliar un edificio o instalar nuevos servidores. La concentración de capacidad de cómputo también concentra calor y obliga a revisar la manera en que se enfría toda la instalación.

La refrigeración por aire funcionó durante décadas porque las cargas térmicas eran menores y podían gestionarse desde la sala. Los procesadores destinados a inteligencia artificial trabajan bajo condiciones distintas. Generan mucho más calor en espacios reducidos y eso hace cada vez menos eficiente intentar enfriar el ambiente completo para mantener estable un componente específico.

Ahí aparece una de las transformaciones más relevantes en el diseño de centros de datos. El enfriamiento se acerca al lugar donde se produce el calor.

Del procesador al sistema de enfriamiento

La refrigeración directa al chip, conocida como direct-to-chip, utiliza una placa en contacto con los procesadores para retirar el calor mediante líquido. Parece un cambio localizado, pero sus efectos alcanzan buena parte de la instalación.

Ese líquido necesita circular hacia equipos que controlan temperatura y flujo, conectarse con los sistemas de agua del edificio y, finalmente, transferir el calor hacia el exterior. Servidores y sistema de enfriamiento quedan mucho más vinculados que en una arquitectura tradicional.

Por eso, la decisión sobre refrigeración comienza a tomarse desde las primeras etapas de diseño. La ubicación de los equipos, la capacidad eléctrica, las tuberías, el monitoreo y la forma de expulsar el calor tienen que guardar relación entre sí.

Schneider Electric identifica seis configuraciones habituales de refrigeración líquida. La alternativa adecuada depende de la infraestructura disponible, el tamaño del despliegue, el tiempo previsto para ponerlo en operación y la eficiencia que se busca alcanzar.

Una arquitectura distinta para cada instalación

No todos los proyectos de inteligencia artificial parten del mismo lugar. Un centro de datos nuevo puede diseñarse desde el inicio con sistemas de agua y refrigeración líquida. Una instalación que lleva años operando enfrenta otras condiciones y, con frecuencia, necesita incorporar capacidad para IA sin detener los servicios existentes.

Esto explica por qué las arquitecturas híbridas están ganando terreno. Una misma instalación puede conservar enfriamiento por aire para determinadas cargas y utilizar líquido en los equipos con mayor densidad.

En proyectos pequeños, parte de la infraestructura existente puede seguir aprovechándose. Conforme aumenta el número de equipos, los sistemas compartidos de distribución de líquido ofrecen mejores condiciones para gestionar el calor de varios racks. En despliegues de mayor escala también puede justificarse una infraestructura dedicada.

La decisión, por tanto, está menos relacionada con elegir una tecnología “correcta” y más con entender qué necesita cada instalación y hasta dónde se espera que crezca.

Esta cuestión cobra especial relevancia porque una parte del crecimiento asociado a la IA ocurrirá dentro de centros de datos existentes.

Reemplazar por completo su infraestructura rara vez será la opción más práctica. Una modernización por etapas permite incorporar refrigeración líquida en zonas específicas mientras el resto de la instalación continúa funcionando con sistemas convencionales.

Ese avance gradual también ayuda a evitar inversiones sobredimensionadas. La tecnología de los procesadores evoluciona con rapidez y construir desde el inicio para una capacidad máxima que todavía no se necesita puede dejar infraestructura ociosa durante años.

Diseñar con módulos permite agregar capacidad cuando aparece la demanda real y facilita que energía y enfriamiento crezcan junto con las cargas de cómputo.

La proximidad entre el líquido y los equipos informáticos también eleva la importancia del monitoreo. Temperatura, presión y flujo ofrecen señales sobre el comportamiento del sistema que pueden advertir una anomalía antes de que afecte a los servidores.

La infraestructura digital permite relacionar esas variables con la intensidad de las cargas de trabajo. Si aumenta la actividad de los procesadores, el sistema puede ajustar su operación y entregar únicamente el enfriamiento requerido en ese momento.

Ese nivel de control tiene implicaciones directas para el consumo energético. La eficiencia depende tanto de la tecnología utilizada como de la forma en que responde durante la operación cotidiana.

Pensar el enfriamiento desde el chip hasta el edificio

La inteligencia artificial está ampliando los límites tradicionales del diseño térmico. La ruta del calor comienza en una superficie de apenas unos centímetros sobre el procesador y termina fuera del edificio. Entre ambos puntos intervienen equipos, controles, sistemas eléctricos y circuitos de agua que necesitan funcionar de manera coordinada.

Esa integración forma parte de la siguiente etapa en el diseño de infraestructura para IA. Energía, enfriamiento y monitoreo tienen una relación cada vez más estrecha a medida que aumenta la densidad de los equipos.

La capacidad de cómputo seguirá creciendo y con ella aumentará el calor que debe retirarse de manera segura y eficiente. La arquitectura térmica tendrá que acompañar ese crecimiento. De las decisiones que se tomen alrededor del chip dependerá, en buena medida, cuánto podrá escalar el centro de datos que lo rodea.