Infraestructura crítica: Recomendaciones para gestionar la demanda energética de la IA

La inteligencia artificial (IA) es una de las áreas tecnológicas con mayores proyecciones económicas, impulsando cambios en la forma en que las empresas operan e innovan, creando nuevas oportunidades de negocio y transformando industrias. Según el informe IDC FutureScape, para 2027 las 5.000 principales empresas de América Latina destinarán más del 25 % de su presupuesto central de TI a iniciativas de IA, lo que generará un aumento de dos dígitos en la tasa de innovación de productos y procesos.

En la región, esto representa una oportunidad para que los operadores de centros de datos respondan a estas nuevas demandas. Investigaciones de Morgan Stanley estiman que la demanda energética de la IA generativa crecerá a una tasa anual del 70 % hasta 2027. Esto convierte a la gestión de la energía en uno de los mayores desafíos para los centros de datos habilitados para IA, donde garantizar la disponibilidad y calidad constante de la energía es fundamental para mantener la eficiencia y la confiabilidad operativa.

Repensar el diseño de la infraestructura para el éxito

Las estrategias y procesos de diseño que se han utilizado durante décadas también deben actualizarse. Para hacer frente a estos desafíos, Vertiv ha desarrollado principios de diseño específicos para IA que permiten responder a nuevos requisitos de carga de trabajo y densidad:

• Diseñar energía y enfriamiento de manera holística: Se requiere un enfoque integral de la infraestructura para satisfacer las demandas simultáneas de energía y enfriamiento de la IA. Al emplear tecnologías integradas altamente eficientes, como el enfriamiento líquido directo al chip junto con infraestructura eléctrica avanzada, las soluciones diseñadas de forma holística mejoran la eficiencia general, permiten la escalabilidad y garantizan que las cargas de trabajo de IA no se vean limitadas ni ralentizadas por restricciones de la infraestructura.

• Hacer un uso eficiente de la energía disponible: Se prevé que la IA genere un crecimiento sin precedentes en el consumo energético de los centros de datos. Los racks de IA deben utilizar cada watt de la forma más eficiente posible, lo que exige diseños que eliminen la energía ociosa alineando los clústeres de IA con los bloques de capacidad del centro de datos y aprovechando los últimos avances en eficiencia de los equipos. El monitoreo en tiempo real y la optimización de la distribución de energía mediante la gestión fuera de banda ayudan a eliminar ineficiencias y optimizar el uso de recursos. En América Latina, se abrirán o construirán en 2025 centros de datos con capacidades superiores a los 50 MW, por lo que cuanto más eficientes sean los sistemas que atienden esta mayor demanda, menor será el consumo energético de este procesamiento.

• Equilibrar el TCO, la redundancia y el radio de impacto (blast radius): Maximizar el valor de la infraestructura de IA requiere un análisis cuidadoso de los costos totales, la redundancia y el alcance potencial de los daños que podrían producirse ante una falla. Lograr el equilibrio adecuado optimiza la inversión de capital, la gestión de riesgos, la escalabilidad y la confiabilidad. En caso de fallas del sistema, la gestión remota fuera de banda puede reducir los tiempos de recuperación de horas a minutos.

• Prepararse para picos en las cargas de trabajo de IA: Las cargas de trabajo de IA pueden presentar grandes variaciones en sus requerimientos de recursos, lo que genera una demanda informática dinámica. La infraestructura debe diseñarse para soportar estas cargas dinámicas mediante capacidad de reserva y el uso de controles avanzados a nivel de sistema.

• Aprovechar tecnologías de enfriamiento líquido y por aire: La combinación de tecnologías de enfriamiento líquido y por aire permite que las fortalezas de cada una se complementen. El resultado es una solución flexible que responde a distintas necesidades de enfriamiento según las cargas de trabajo, además de ser eficiente y escalable.

• Diseñar pensando en el futuro: Quienes hoy diseñan infraestructuras para IA deben tener una visión a largo plazo. Si bien la IA ya está generando valor en múltiples industrias, aún se encuentra en sus etapas iniciales. Vertiv se prepara para un futuro en el que la capacidad computacional de un centro de datos de 1 MW pueda concentrarse en un solo rack.

Simplificar la transición hacia la alta densidad

Algunas empresas han enfrentado dificultades por falta de espacio para racks de alta densidad o han encontrado limitaciones en la infraestructura eléctrica que requieren rediseños estructurales. Un caso de éxito de Vertiv es Colovore, un centro de datos en Silicon Valley diseñado específicamente para soportar cargas de alta densidad asociadas a IA, machine learning y big data. Con hasta 50 kW de capacidad por rack y un modelo de pago por kW, Colovore ha optimizado su infraestructura para maximizar la eficiencia energética y térmica en un espacio limitado.

Para facilitar la implementación de IA en tu centro de datos, es necesario considerar sistemas modulares que permitan crecer a medida que aumenta la carga de TI. Esto incluye el uso de chillers con alta temperatura de agua y sistemas free cooling, sistemas UPS con capacidad de expansión en sus módulos de potencia y sistemas de distribución eléctrica mediante busway, entre otros.

Para simplificar esta transición hacia la alta densidad, Vertiv ofrece Vertiv™ 360AI, soluciones diseñadas para permitir que las empresas ejecuten sistemas de IA incluso en entornos que no están preparados para alta densidad. Estas soluciones combinan energía y enfriamiento con gestión remota y mantenimiento a lo largo del ciclo de vida, entregando una solución integral, fácil de implementar y con hasta un 50 % menos de tiempo de despliegue en comparación con instalaciones de infraestructura tradicionales.

Conoce más sobre las soluciones que pueden preparar tu centro de datos para estar AI Ready.

Sobre el autor Fabio Olivetti, gerente de ofertas de agua helada y alta densidad para Vertiv LATAM, cuenta con diez años de experiencia en proyectos de eficiencia energética. Es ingeniero mecánico y especialista en aire acondicionado crítico, con especial énfasis en enfriamiento líquido para centros de datos

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