El crecimiento acelerado de la inteligencia artificial está llevando al límite la infraestructura de los centros de datos. La adopción masiva de modelos de IA como ChatGPT o Gemini demanda un procesamiento intensivo que eleva las temperaturas, el consumo energético y la necesidad de sistemas de enfriamiento para centros de datos más eficientes.
Los datos confirman este panorama. Una encuesta global de Ciena y Censuwide estima que el 43% de las nuevas instalaciones de centros de datos estarán destinadas exclusivamente a cargas de trabajo de IA. Esto se debe a que el entrenamiento y la inferencia de modelos requieren un movimiento de datos masivo y constante, lo que genera una demanda energética sin precedentes.
En ese contexto, el Instituto de Investigación de Energía Eléctrica (EPI) actualizó sus proyecciones e indicó que los centros de datos —impulsados por la rápida expansión de la IA— podrían llegar a consumir más del 9% de toda la energía de Estados Unidos en los próximos años. Frente a esta presión, adoptar un sistema de enfriamiento híbrido se perfila como una alternativa viable para frenar el impacto energético y ambiental a nuestro planeta.
“Este nivel de consumo proyectado nos obliga a replantear por completo la infraestructura térmica de los centros de datos”, afirma Fernando Campos, especialista en Energía en Trane México. Agrega que “el objetivo es enfriar con inteligencia, buscando un equilibrio real entre eficiencia energética y sustentabilidad ambiental”.
La IA desafía los límites del enfriamiento para centros de datos
Las tecnologías convencionales de enfriamiento por aire fueron diseñadas para un mundo digital más simple. Pero la IA, con su procesamiento intensivo y alta densidad térmica, está forzando los límites. El aire, por sí solo, ya no es suficiente para disipar el calor generado por los nuevos chips de alto rendimiento.
De hecho, la densidad por rack ha aumentado de forma considerable, pasando de 7 kW por rack en 2021 a 16 kW por rack en la actualidad, según el Informe sobre el Estado de Centros de Datos 2025 de AFCOM. Además, el 79% de los encuestados en dicho informe espera que esta cifra continúe en ascenso, impulsada por las exigencias térmicas de las cargas de trabajo de inteligencia artificial y cómputo de alto rendimiento.
Como respuesta, muchos administradores de centros de datos —según se detalla en el mismo estudio— están priorizando la optimización del flujo de aire, la adopción progresiva de enfriamiento líquido y el uso de sensores de nueva generación para obtener una visibilidad más precisa.
Aquí es donde el enfriamiento híbrido se posiciona como una solución estratégica. “Combinando aire y líquido de forma selectiva, es posible gestionar mejor las zonas de calor crítico sin una transformación total del centro de datos. Es una opción escalable, más accesible y capaz de responder con flexibilidad al crecimiento impulsado por la IA”, explica Campos.
Eficiencia energética y sustentabilidad, más que metas
Más allá del reto técnico, el contexto regulatorio y las metas de sustentabilidad han hecho del rendimiento energético una prioridad estratégica. Las organizaciones ahora deben reducir el PUE (Power Usage Effectiveness), optimizar el uso de recursos y cumplir con objetivos ambientales concretos que forman parte de sus compromisos ESG.
El enfriamiento híbrido permite avanzar en esa dirección. Al asignar el tipo de enfriamiento según la carga térmica específica, se reduce el consumo energético global, se optimizan recursos y se mejora el desempeño ambiental sin comprometer la operación.
Este modelo no es estático. Está evolucionando con nuevas tecnologías que lo hacen aún más efectivo: sensores térmicos de alta precisión, algoritmos de control dinámico, materiales más eficientes y adaptaciones modulares que permiten escalar sin rediseñar por completo.
Beneficios del sistema de enfriamiento híbrido en centros de datos
• Permite una transición gradual hacia sistemas más eficientes sin detener la operación.
• Optimiza la eficiencia térmica, reduciendo costos de energía y mantenimiento.
• Cumple con normativas ambientales al minimizar PUE y emisiones.
• Escala con la demanda de IA sin requerir rediseños disruptivos.
• Aumenta la resiliencia del centro de datos al combinar dos tecnologías complementarias.
Prepararse para un futuro dominado por la IA
La inteligencia artificial llegó para quedarse, y su impacto en la infraestructura digital es solo el comienzo. Ahora los sistemas de enfriamiento para los centros de datos se ven forzados a evolucionar, no solo en capacidad de procesamiento, sino en gestión térmica y eficiencia energética.
El enfriamiento híbrido representa una respuesta práctica y escalable al desafío de sostener el crecimiento sin comprometer la operación ni el medio ambiente. Es la vía intermedia que muchas organizaciones están adoptando para no quedar rezagadas en una carrera que combina innovación con responsabilidad.
En el ecosistema digital actual, donde cada watt cuenta y cada grado importa, enfriar con inteligencia es tan importante como procesar con velocidad.