Habilitando la próxima generación de centros de datos para IA

A medida que evolucionan las demandas de la IA, también lo hace la planificación de los centros de datos destinados a respaldar este crecimiento.

La inteligencia artificial (IA) está transformando la escala y la complejidad de la infraestructura de los centros de datos. Las instalaciones tradicionales se diseñaban en torno a cargas de trabajo de CPU relativamente estables y un crecimiento predecible de la demanda energética; esto permitía a los desarrolladores asegurar el suministro de energía a la par del crecimiento de la demanda, implementar sistemas de refrigeración basados ​​en tecnologías maduras y conocidas, y planificar la capacidad de la infraestructura con un grado razonable de certeza. Sin embargo, las cargas de trabajo de IA requieren mucha más potencia y presentan una mayor densidad energética.

El consumo eléctrico de los centros de datos ha crecido a un ritmo del 12 % anual durante los últimos cinco años, y se prevé que el aumento de la demanda —especialmente en los centros de datos dedicados al entrenamiento de IA— impulse un incremento sustancial en las necesidades energéticas. Satisfacer esta demanda manteniendo la eficiencia está llevando a los desarrolladores a plantear centros de datos a escala de gigavatios; dado que los plazos de entrega de estas instalaciones se están reduciendo drásticamente, la capacidad de desplegar nueva infraestructura de manera eficiente resulta cada vez más crítica.

Además, a medida que aumenta la escala de estos proyectos, también crece la complejidad de su ejecución. Las interconexiones a la red eléctrica pueden retrasar los plazos años enteros, las cadenas de suministro de equipos se encuentran bajo gran presión y los proyectos deben cumplir estrictos objetivos de fiabilidad, al tiempo que gestionan requisitos normativos, medioambientales y comunitarios que varían según la región y el país.

Para propietarios y desarrolladores, el desafío ya no consiste simplemente en construir otro centro de datos. La próxima generación de centros de datos para IA exige un enfoque totalmente integrado que abarque la energía, la refrigeración, la transmisión, el suministro de agua, los sistemas digitales y las operaciones a largo plazo. El éxito depende de diseñar estas instalaciones como campus industriales resilientes, flexibles y optimizados energéticamente.

Equilibrar las ventajas y desventajas de la ubicación para acelerar la entrega.

La selección del emplazamiento es una de las manifestaciones más claras de esta dinámica: los equipos suelen evaluar una serie de opciones imperfectas, cada una con sus propias ventajas y limitaciones. Por ejemplo, un sitio puede ofrecer terrenos a menor coste pero carecer de la infraestructura necesaria para un desarrollo a gran escala, mientras que otro puede brindar acceso a la red eléctrica, pero a un coste significativamente mayor o con plazos que retrasan la entrega. En la práctica, pocas ubicaciones reúnen todos los requisitos necesarios; por ello, elegir un emplazamiento se convierte en un ejercicio para determinar qué aspectos priorizar, cuáles pueden mitigarse y cuáles deben aceptarse.

Factores como la disponibilidad de agua, las limitaciones del terreno, la conectividad por fibra óptica, los plazos de obtención de permisos y la licencia social para operar son fundamentales para el éxito. Los desarrolladores deben buscar la manera de optimizar el proyecto dentro de estas limitaciones. Cuando el suministro de la red eléctrica no está disponible o se retrasa, por ejemplo, pueden implementarse soluciones energéticas híbridas o desconectadas de la red (*off-grid*). Si bien estos enfoques pueden acelerar la puesta en marcha, también conllevan requisitos de capital, estructuras de financiación y consideraciones operativas distintos que deben evaluarse detenidamente.

La combinación de soluciones energéticas puede acelerar la disponibilidad de capacidad de manera más eficiente.

A medida que las cargas de trabajo de IA impulsan niveles de demanda sin precedentes, las estrategias energéticas también requieren una reevaluación en función de los plazos de escalabilidad previstos. El suministro de la red ofrece ventajas a largo plazo en cuanto a menores costes energéticos, estabilidad y resiliencia, pero depende de las limitaciones de capacidad y de los prolongados plazos de interconexión. Por el contrario, la generación *behind-the-meter* (instalada en las propias instalaciones del usuario), como las turbinas de gas o los motores de combustión interna, puede desplegarse con mayor rapidez y ofrecer un mayor control operativo. No obstante, esto conlleva mayores requisitos de capital inicial, costes operativos más elevados, dependencia de combustibles y procesos de obtención de permisos más complejos.

Dado que la rapidez de comercialización es un factor competitivo clave, muchos proyectos a gran escala están dispuestos a pagar un sobreprecio por arquitecturas híbridas o desconectadas de la red, que incluyen almacenamiento en baterías e integración de energías renovables cuando es posible. Estos sistemas se coordinan mediante controles de microrred, lo que permite a los operadores gestionar la variabilidad de la carga, mantener la resiliencia mediante el funcionamiento en isla y optimizar el rendimiento general del sistema. La configuración final viene determinada por la evolución de factores como el tiempo de comercialización, la disponibilidad de la red, la resiliencia y el coste total.

Repensar la refrigeración puede facilitar la IA de alta densidad y optimizar el momento de consumo energético.

Este aumento de la demanda energética conlleva un incremento paralelo en la generación de calor. Los principios físicos y económicos de la refrigeración por aire tienen dificultades para seguir el ritmo de las cargas térmicas generadas por la IA, lo que obliga a buscar soluciones alternativas.

Una de estas soluciones es la refrigeración líquida, que está ganando terreno como método más eficaz para gestionar cargas térmicas elevadas. Al transferir el calor con mayor eficiencia, permite que las instalaciones operen a las densidades requeridas por la infraestructura de IA. Sin embargo, también introduce nuevas dependencias, especialmente en lo relativo a las soluciones de refrigeración líquida y a la infraestructura necesaria para soportarlas.

Al mismo tiempo, adoptar una perspectiva más amplia sobre la refrigeración abre nuevas oportunidades. Los sistemas de refrigeración pueden integrarse en infraestructuras energéticas más extensas, el exceso de calor puede canalizarse hacia procesos industriales que lo aprovechen, y el calor residual de los centros de datos puede reutilizarse en aplicaciones como la calefacción urbana (o de distrito), una práctica ya muy extendida en los países nórdicos. Abordar la refrigeración de esta manera permite a los desarrolladores diseñar sistemas que optimizan el uso de la energía y generan valor añadido mediante la reutilización del calor y la integración con la infraestructura circundante.

Asimismo, el almacenamiento de energía térmica ofrece a los centros de datos de IA la capacidad de desplazar la demanda de refrigeración fuera de los periodos de máxima actividad, produciendo agua refrigerada cuando la electricidad es más económica o abundante y utilizándola posteriormente cuando la carga de trabajo es mayor. Esto genera una valiosa capacidad de respuesta ante la demanda, permitiendo a la instalación reducir su consumo de la red durante momentos de estrés del sistema, disminuir los costes asociados a la demanda y apoyar los programas de las compañías eléctricas sin afectar a las operaciones del centro de datos. En combinación con baterías y sistemas de control avanzados, el almacenamiento térmico contribuye a estabilizar tanto el centro de datos como la red eléctrica circundante. Dado que las cargas de trabajo de IA impulsan niveles de demanda sin precedentes, las estrategias energéticas también requieren una reevaluación en función de los plazos previstos de escalabilidad.

Gestionar los permisos desde las primeras etapas permite identificar la vía de desarrollo más rápida y evitar retrasos.

Las consideraciones normativas y de obtención de permisos se suman a estas decisiones técnicas, condicionando las posibilidades y la velocidad de avance de los proyectos. Aunque los requisitos varían según la región, el país y el tipo de proyecto, en todos los casos influyen en el diseño inicial de la iniciativa. Por ejemplo, los proyectos conectados a la red pueden verse limitados por las autorizaciones de conexión y los límites de capacidad, mientras que las instalaciones que incorporan generación propia pueden requerir permisos de calidad del aire o de emisiones que condicionen la elección de la tecnología. Asimismo, las restricciones de uso del suelo, las aprobaciones medioambientales y las consideraciones de la comunidad local pueden determinar la configuración del emplazamiento, los plazos de desarrollo e incluso la viabilidad global del proyecto.

Por tanto, abordar estos requisitos desde el principio —y de forma paralela a la toma de decisiones técnicas y comerciales— resulta tan importante como gestionar los demás factores. Cuando la tramitación de permisos se integra en el proceso de planificación inicial, es posible estructurar los proyectos de manera que sean viables y cumplan con las expectativas normativas desde el primer momento.

Esto, a su vez, refuerza la necesidad de un enfoque coordinado entre todas las partes interesadas. Proveedores de energía, empresas tecnológicas, desarrolladores, organismos reguladores y comunidades locales desempeñan un papel fundamental en los resultados, y la interacción entre ellos se convierte en un factor decisivo para la eficacia con la que avanzan los proyectos. Contar con la experiencia adecuada para conectar estos elementos permite a los desarrolladores gestionar esta complejidad con mayor eficacia, garantizando que las decisiones tomadas en las etapas iniciales estén alineadas entre las distintas disciplinas. Esta alineación temprana contribuye a crear un proceso de ejecución más integrado, reduciendo las fricciones entre las fases del proyecto y facilitando una progresión más fluida desde la planificación hasta la construcción y la puesta en marcha.

Transformar la demanda de IA en capacidad operativa a la velocidad y escala que exige el mercado.

La importancia de este aspecto se hace evidente al observar cómo se manifiestan estos desafíos en la práctica. En Texas, por ejemplo, las labores iniciales de ingeniería para un centro de datos destinado al entrenamiento de IA —de escala de gigavatios— ayudaron a definir la estrategia de infraestructura de uno de los mayores sistemas energéticos *behind-the-meter* (situados en el lado del consumidor) para dar soporte a cargas de trabajo de IA. El proyecto incluye 5 GW de capacidad de generación a gas, hasta 1,25 GW de energía solar fotovoltaica, almacenamiento en baterías a escala de red y una microrred que abastece a 20 edificios con una superficie total de diez millones de pies cuadrados (929.030 m²), cada uno diseñado para una demanda de energía de aproximadamente 250 MW.

Proyectos de esta magnitud reflejan el ritmo vertiginoso y la ambición de la demanda de IA; sin embargo, el éxito depende, en última instancia, de la eficacia con la que dicha demanda se traduce en una infraestructura tangible. Esto implica tomar decisiones tempranas capaces de resistir las limitaciones del mundo real, desde la disponibilidad de energía y la obtención de permisos hasta el rendimiento operativo a largo plazo. Integrar estos elementos en una estrategia coherente y alinear a las partes interesadas necesarias para llevarla a cabo es lo que permitirá que los proyectos avancen a la velocidad y escala que el mercado exige actualmente.

Por: Gireesh Nair, Worley

Gireesh Nair es Director Sénior de Redes Eléctricas en Worley.