Rediseñar los centros de datos bajo demandas de la IA

Gustavo Pérez, director de Ventas para Cuentas Mayores en Vertiv

La Inteligencia artificial generativa (GenAI) ya no es solo una tecnología del futuro; se ha convertido en una aplicación transformadora. A diferencia de la IA tradicional, que implica realizar tareas específicas utilizando algoritmos y reglas definidas, la GenAI crea nuevo contenido a partir de grandes volúmenes de datos. Pero es mucho más que generación de contenido: impulsa la innovación al permitir decisiones en tiempo real, simplificar procesos complejos y acelerar avances. Este rápido crecimiento también crea una demanda computacional sin precedentes y mayores densidades en los racks, requiriendo nuevas generaciones de enfriamiento avanzado, energía resiliente y arquitecturas escalables para sostener las cargas de trabajo de IA.

El camino a seguir exige respuestas concretas: ¿Cómo pueden adaptarse los centros de datos para soportar el mayor procesamiento de datos, temperaturas y consumo de energía que requiere la IA?

Si bien estos desafíos son globales, América Latina los está experimentando de manera particular. La transformación digital ya estaba en marcha en la región, pero la pandemia aceleró su adopción. En mercados como México, las empresas no solo están adoptando GenAI sino también monetizándola, aprovechándola para alcanzar nuevos mercados, reducir costos y mejorar las experiencias de los clientes.

Más IA significa más calor

Más procesamiento significa más generación de calor. Actualmente, hay racks que consumen más de 100 kW, y las proyecciones muestran que esto podría alcanzar hasta 1 MW en los próximos años. Esto requiere más energía no solo para operar, sino también para enfriar este equipo crítico. El enfriamiento tradicional por aire ya no es suficiente para las nuevas GPUs de alta densidad. Estos sistemas requieren soluciones de enfriamiento avanzadas, como enfriamiento líquido o implementaciones híbridas aire-líquido, que eliminan el calor tanto del ambiente del centro de datos (aire) como directamente de las GPUs en los racks (líquido). Como resultado, no se trata solo de mayores costos de enfriamiento: las nuevas tecnologías son esenciales, y el enfriamiento líquido es inherentemente más eficiente energéticamente en comparación con el enfriamiento por aire solo:

• El enfriamiento líquido directo al chip puede eliminar eficientemente aproximadamente el 70-75% del calor generado por el equipo en un rack, dejando 25-30% del calor para que los sistemas de enfriamiento por aire lo eliminen en la sala.
• Los sistemas de enfriamiento por inmersión sumergen servidores y otros componentes en un fluido o líquido dieléctrico térmicamente conductivo, eliminando la necesidad de enfriamiento por aire. Este enfoque maximiza las propiedades de transferencia térmica del líquido y es la forma más eficiente energéticamente de enfriamiento líquido en el mercado.
• Los intercambiadores de calor de puerta trasera reemplazan la puerta trasera del rack de equipos IT con un intercambiador de calor líquido que puede usarse en conjunto con sistemas de enfriamiento por aire para enfriar entornos con densidades de rack mixtas.

Usar una estrategia de enfriamiento líquido elimina el calor en la fuente y puede reducir las métricas PUE del centro de datos. Algunos sistemas de enfriamiento líquido también permiten recuperar y reutilizar el calor. Estas ganancias pueden reducir las emisiones indirectas o reguladas por energía para las empresas. Como resultado, el enfriamiento líquido puede ser una parte esencial de los programas de sostenibilidad de las empresas.

Modernización del centro de datos para la era de la IA

La evolución de la infraestructura crítica requiere repensar el diseño de los centros de datos, ya sea renovando uno existente o construyendo uno nuevo. Los proyectos greenfield comienzan en terrenos no desarrollados y tienen la ventaja de estrategizar diseños optimizados, personalización completa y escalabilidad para tecnologías futuras. Los proyectos brownfield se centran en actualizar instalaciones existentes para soportar cargas altas y mixtas, permitiendo menores costos de adquisición, implementación más rápida y la ventaja de ubicaciones establecidas.

Independientemente de la estrategia, los operadores también deben considerar todo, desde el peso físico de los nuevos racks y equipos, hasta la selección de sistemas que permitan un crecimiento escalable para una implementación más rápida. Pero la modernización no se trata solo de instalaciones y equipos, también depende de las personas. Como destacó Amet Novillo, construir y operar instalaciones preparadas para IA requiere profesionales calificados en habilidades de gestión de energía, enfriamiento y TI que aún son escasos en la región. Esto también se extiende a áreas más especializadas del sector, como cableado estructurado, fibra óptica y otros sistemas sensibles.

Mirando hacia adelante, el impacto de la IA también será definido por las industrias que la adopten primero. Por ejemplo, en América Latina, México ya está viendo una adopción acelerada en sectores como retail, servicios financieros, manufactura y telecomunicaciones, donde la IA se está aplicando para mejorar las cadenas de suministro, mejorar las experiencias de los clientes y aumentar la eficiencia operativa.