La IA y la GenAI impulsarán una fuerte demanda de infraestructura, elevando los costos de operación de centros de datos a 84,000 millones de dólares en 2028.
La fiebre por la inteligencia artificial generativa (GenAI) está transformando el tablero tecnológico global, pero hay un detalle que rara vez ocupa titulares: la infraestructura que la sostiene. La conversación suele centrarse en algoritmos, casos de uso o dilemas éticos, pero sin centros de datos eficientes no habrá IA que valga.
Según estimaciones de Tirias Research, los requisitos de infraestructura de centros de datos impulsados por IA y GenAI dispararán los costos operativos hasta 84,000 millones de dólares en 2028. Esta cifra no solo es un reto financiero; es también un desafío ambiental de primer orden. Hoy, centros de datos y redes representan el 1% de las emisiones globales de gases de efecto invernadero, y el Foro Económico Mundial advierte que ese porcentaje podría duplicarse para 2026.
La paradoja de la IA: innovación que consume recursos
Quienes celebramos la capacidad de la IA para predecir tendencias, detectar fraudes o simular escenarios complejos debemos asumir una verdad incómoda: el cerebro digital necesita un cuerpo físico, y ese cuerpo consume energía, agua y materiales en cantidades colosales. La transición hacia infraestructura digital de misión crítica más eficiente ya no es una decisión voluntaria, sino un requisito para la viabilidad del sector.
Eficiencia energética: de KPI a estrategia de negocio
En un entorno donde la sostenibilidad dejó de ser un diferenciador para convertirse en una exigencia, los operadores deben adoptar una estrategia integral de eficiencia energética. Esto implica trabajar con matrices de materialidad energética que prioricen acciones con alto impacto, desde la reducción de emisiones de carbono hasta el uso responsable del agua.
Los indicadores clave —PUE (Power Usage Effectiveness), CUE (Carbon Usage Effectiveness) y WUE (Water Usage Effectiveness)— no pueden quedar relegados a reportes de sostenibilidad; deben ser guías vivas que orienten decisiones operativas y de inversión.
Ejemplos que marcan el rumbo
Durante el videopodcast What is Next with Vertiv?, Ana Luiza Rodrigues, gerente de sostenibilidad de Scala Data Centers, compartió estrategias concretas que deberían inspirar a toda la industria:
- Contención de pasillos calientes para optimizar el flujo de aire y reducir el gasto energético en enfriamiento.
- Uso de energía 100% renovable en todos los proyectos, con impacto directo en la huella de carbono.
- Tecnologías de free cooling para aprovechar el aire exterior en la refrigeración.
- Sistemas de liquid cooling que eliminan calor en el origen y mejoran hasta un 15% la eficiencia energética total.
Estos casos muestran que la innovación en centros de datos no siempre viene en forma de software de última generación: a veces, se trata de rediseñar lo básico para hacerlo sostenible.
El llamado urgente
La conversación sobre IA en México y América Latina debe integrar —de manera urgente— el debate sobre la eficiencia en centros de datos, especialmente ahora que la adopción de GenAI crece en el canal de distribución tecnológico. No basta con ofrecer rendimiento; hay que garantizar que ese rendimiento no hipoteque el futuro.
La IA promete transformar la economía, pero solo si quienes la impulsan invierten en infraestructura eficiente, sostenible y preparada para escalar. El verdadero avance no será solo que la IA piense más rápido, sino que lo haga sin sobrecalentar el planeta.
