La adopción de IA en los negocios y la tecnología está elevando la demanda energética y los retos de operación en centros de datos. Según Benjamín Granados, gerente para Centroamérica Norte de Panduit, tecnologías como los procesadores gráficos (GPUs) y las redes de alta velocidad han acelerado esta transformación.
Las proyecciones de Panduit indican que, para 2025, el 10% del consumo eléctrico en los centros de datos estará destinado a tareas relacionadas con la IA. A nivel global, un estudio de McKinsey prevé que, para 2027, el uso energético de la IA podría duplicar el consumo total de los centros de datos de EE. UU. registrado en 2022, destacando la necesidad de infraestructura más eficiente y sostenible.
Impacto económico y adopción tecnológica
Granados indicó que la IA tendrá un impacto significativo en la economía mundial. De acuerdo con PwC, aportará cerca de US$1.6 billones al PIB global para 2030, impulsada por sectores como automatización, comercio electrónico y ciberseguridad.
En paralelo, el mercado de GPUs para centros de datos crecerá con fuerza hasta 2030, con empresas tecnológicas y proveedores de nube liderando la demanda. Aunque actualmente la IA se ejecuta mayormente en nubes híbridas, se espera una migración hacia la computación en el Edge, que permite procesar información cerca de su origen, reduciendo la latencia y optimizando la eficiencia en sectores como manufactura, transporte y salud.
Energía y refrigeración: desafíos clave
El funcionamiento de IA en centros de datos representa un reto energético importante. Panduit ha desarrollado soluciones como PDU de alta densidad capaces de manejar hasta 415V, lo que permite alimentar racks de alta capacidad con eficiencia.
En cuanto al enfriamiento, Granados destacó tecnologías avanzadas como refrigeración directa al chip, sistemas en rack, intercambiadores de calor traseros y soluciones de inmersión. Según Mordor Intelligence, para 2032 estas tecnologías experimentarán un aumento sustancial en adopción debido a su eficiencia térmica.
Redes de alto rendimiento
La IA requiere redes de alta capacidad. Granados recomendó la arquitectura Leaf-Spine, que mejora la conectividad entre GPUs y reduce la latencia. Además, el uso de cableado de fibra base-8 y base-16 permite manejar el gran volumen de datos generado por los modelos de IA.
Herramientas como RapidID™ ayudan a organizar y gestionar el cableado, reduciendo hasta un 50% los tiempos de instalación y minimizando errores.
Centros de datos para el futuro digital
La infraestructura física también debe evolucionar. Se requieren gabinetes reforzados de hasta 3,500 libras, pisos técnicos adaptados y sistemas eléctricos robustos. La refrigeración líquida, por ejemplo, puede reducir hasta en 92% el consumo energético por servidor, siendo una alternativa eficaz frente a métodos tradicionales.
Granados concluyó que esta transformación es estratégica: “La IA está redefiniendo el ecosistema de los centros de datos. En Panduit, desarrollamos soluciones que permiten a las empresas en Guatemala y la región operar de forma más eficiente, escalable y sostenible”.
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