La creciente demanda de IA est\u00e1 impulsando la adopci\u00f3n de enfriamiento l\u00edquido y control inteligente de flujo, soluciones clave para mejorar la eficiencia energ\u00e9tica de los data centers. Tecnolog\u00edas como Belimo Energy Valve y EPIV permiten controlar flujo, presi\u00f3n diferencial y carga t\u00e9rmica en kW o BTU\/h, optimizando la eficiencia energ\u00e9tica de los centros de datos.<\/p>\n
Los centros de procesamiento de datos o data centers se han convertido en una infraestructura estrat\u00e9gica cr\u00edtica para el desarrollo de la econom\u00eda global. Cada modelo de inteligencia artificial (IA), nodo de blockchain, plataforma de streaming y servicio en la nube opera sobre una infraestructura de c\u00f3mputo impulsada por GPU que genera cargas t\u00e9rmicas cada vez m\u00e1s elevadas. La evoluci\u00f3n de la capacidad de procesamiento ha incrementado la demanda de energ\u00eda y, al mismo tiempo, ha elevado los requerimientos de gesti\u00f3n t\u00e9rmica. Sin sistemas de refrigeraci\u00f3n capaces de controlar estas cargas de calor, la operaci\u00f3n continua de los centros de datos ser\u00eda inviable.<\/p>\n
Seg\u00fan el informe Perspectivas Globales de Centros de Datos 2026, elaborado por Jones Lang LaSalle (JLL), estima un crecimiento del mercado cercano al 14% anual hacia 2030, impulsada por la IA, la computaci\u00f3n en la nube y los procesos de digitalizaci\u00f3n empresarial. Esta din\u00e1mica permitir\u00e1 incorporar casi 100 gigavatios de nueva capacidad entre 2026 y 2030, volumen suficiente para duplicar la capacidad global instalada.<\/p>\n
JLL identifica adem\u00e1s un superciclo de inversi\u00f3n en infraestructura que podr\u00eda requerir hasta 3 billones de d\u00f3lares hacia el final de la d\u00e9cada. De esta cifra, entre 1 y 2 billones de d\u00f3lares corresponder\u00edan exclusivamente a equipamiento tecnol\u00f3gico. En este escenario, los hyperscalers continuar\u00e1n liderando el mercado mediante estrategias combinadas de arrendamiento y autoconstrucci\u00f3n de instalaciones.<\/p>\n
La Organizaci\u00f3n Latinoamericana de Energ\u00eda (OLADE) estima que para 2035 estas instalaciones podr\u00edan representar el 5% del consumo total de electricidad en Am\u00e9rica Latina y el Caribe, equivalente a m\u00e1s de 120 teravatios-hora anuales. Actualmente operan 455 centros de datos para aplicaciones de IA en la regi\u00f3n. En conjunto representan aproximadamente el 1.6% del consumo el\u00e9ctrico regional, considerando un consumo promedio estimado de 50 gigavatios-hora por instalaci\u00f3n.<\/p>\n
Brasil, Chile, M\u00e9xico, Colombia y Argentina concentran el 78% de esta infraestructura, por lo que las decisiones relacionadas con eficiencia energ\u00e9tica, operaci\u00f3n y regulaci\u00f3n tendr\u00e1n un impacto directo sobre la estabilidad energ\u00e9tica regional. La OLADE prev\u00e9 adem\u00e1s una expansi\u00f3n sostenida de la demanda el\u00e9ctrica asociada al entrenamiento de algoritmos, la ejecuci\u00f3n de consultas y los sistemas de refrigeraci\u00f3n requeridos para mantener en operaci\u00f3n servidores de alta densidad.<\/p>\n
La refrigeraci\u00f3n de centros de datos es el proceso mediante el cual se elimina el calor generado por los equipos de tecnolog\u00edas de informaci\u00f3n para mantener condiciones seguras y eficientes de operaci\u00f3n. Servidores, equipos de red y sistemas de almacenamiento generan grandes cantidades de calor durante el procesamiento de datos. Cuando esta energ\u00eda t\u00e9rmica no se gestiona adecuadamente, el rendimiento disminuye, los componentes se degradan y aumenta el riesgo de interrupciones operativas.<\/p>\n
Durante d\u00e9cadas, la industria utiliz\u00f3 sistemas de enfriamiento basados en aire mediante estrategias de cold aisle\/hot aisle containment (pasillo fr\u00edo y pasillo caliente), apoyadas por Computer Room Air Handlers (CRAH) y sistemas de distribuci\u00f3n mediante Raised Floor Plenums. En este esquema, el aire fr\u00edo se suministra al pasillo fr\u00edo, atraviesa los racks de servidores, absorbe el calor generado por los equipos y posteriormente es expulsado hacia el pasillo caliente para su extracci\u00f3n. Dicho modelo respondi\u00f3 eficazmente a densidades t\u00e9rmicas de entre 5 y 10 kilovatios por rack.<\/p>\n
La evoluci\u00f3n de la inteligencia artificial ha modificado radicalmente estas condiciones. Los servidores de IA y los racks equipados con GPU de alto desempe\u00f1o pueden generar 50 kilovatios o m\u00e1s por rack, multiplicando las cargas t\u00e9rmicas que deben gestionarse de forma continua.<\/p>\n
El aumento de la densidad computacional ha impulsado la adopci\u00f3n de tecnolog\u00edas de refrigeraci\u00f3n l\u00edquida. Estos sistemas utilizan agua o mezclas de agua-glicol (water-glycol mixtures) para absorber y transportar calor con una eficiencia significativamente mayor que los sistemas basados \u00fanicamente en aire.<\/p>\n
La aplicaci\u00f3n de enfriamiento l\u00edquido permite:<\/p>\n
Entre las tecnolog\u00edas m\u00e1s utilizadas destacan los Rear Door Heat Exchangers, instalados en la parte posterior de los racks para capturar directamente el calor del aire de descarga.<\/p>\n
Tambi\u00e9n destacan los sistemas Direct-to-Chip Cold Plates, que hacen circular refrigerante a trav\u00e9s de placas met\u00e1licas conectadas directamente a CPUs y GPU, permitiendo extraer el calor desde su punto de generaci\u00f3n.<\/p>\n
Otra soluci\u00f3n ampliamente adoptada son los sistemas Two-Phase Cooling, que emplean procesos de evaporaci\u00f3n y condensaci\u00f3n para incrementar la eficiencia de transferencia t\u00e9rmica y soportar cargas computacionales cada vez m\u00e1s exigentes.<\/p>\n
Estas tecnolog\u00edas permiten mantener la operaci\u00f3n de aplicaciones avanzadas de inteligencia artificial sin exceder los l\u00edmites de dise\u00f1o t\u00e9rmico de la infraestructura.<\/p>\n
La eficiencia de un sistema de refrigeraci\u00f3n l\u00edquida depende de la capacidad para controlar con precisi\u00f3n variables hidr\u00e1ulicas y t\u00e9rmicas. Cuando el flujo es insuficiente, aumenta el riesgo de sobrecalentamiento de los componentes cr\u00edticos. Cuando el flujo excede los par\u00e1metros de dise\u00f1o, puede incrementar el consumo energ\u00e9tico de bombeo, generar erosi\u00f3n en las placas fr\u00edas y afectar la estabilidad operativa del sistema.<\/p>\n
Por esta raz\u00f3n, el control de flujo se ha convertido en un componente estrat\u00e9gico para la operaci\u00f3n de centros de datos de alta densidad. Empresas globales como Belimo desarrollan v\u00e1lvulas electr\u00f3nicas independientes de presi\u00f3n EPIV (Electronic Pressure Independent Valve) para mantener un caudal constante independientemente de las variaciones de presi\u00f3n presentes en la red hidr\u00e1ulica. Sobre esta base tecnol\u00f3gica, la Belimo Energy Valve incorpora funciones avanzadas de control de potencia mediante la integraci\u00f3n de datos de flujo y diferencial de temperatura. Este sistema permite gestionar directamente las cargas t\u00e9rmicas expresadas en kilovatios (kW) o BTU por hora (BTU\/h), proporcionando una medici\u00f3n precisa de la energ\u00eda utilizada para refrigeraci\u00f3n.<\/p>\n
Los sistemas Direct-to-Chip Cold Plates requieren una distribuci\u00f3n uniforme del refrigerante para garantizar un desempe\u00f1o t\u00e9rmico consistente en todos los procesadores. La sustituci\u00f3n o reconfiguraci\u00f3n de servidores puede alterar los patrones de flujo dentro del rack, generando desequilibrios t\u00e9rmicos.<\/p>\n
Para resolver este desaf\u00edo, se implementan estrategias de Differential Pressure Control mediante la integraci\u00f3n de sensores de presi\u00f3n diferencial. Cuando la Belimo Energy Valve opera junto con un Differential Pressure Sensor, mantiene una ca\u00edda de presi\u00f3n constante a trav\u00e9s del rack, garantizando una distribuci\u00f3n equilibrada del flujo en todas las placas fr\u00edas instaladas. Esta capacidad resulta especialmente relevante en entornos de GPU Server Cooling, donde la estabilidad t\u00e9rmica impacta directamente en el desempe\u00f1o computacional.<\/p>\n
Los sistemas avanzados de control permiten monitorear en tiempo real variables cr\u00edticas como flujo, energ\u00eda consumida y presi\u00f3n diferencial. Esta visibilidad facilita la implementaci\u00f3n de estrategias de mantenimiento predictivo, reduce el consumo energ\u00e9tico asociado al bombeo y protege equipos de alto valor frente al estr\u00e9s t\u00e9rmico. Para operadores hyperscale y proveedores de colocation, estas capacidades contribuyen a mejorar indicadores clave de disponibilidad (uptime) y reducir el costo total de propiedad (total cost of ownership, TCO).<\/p>\n
La gesti\u00f3n t\u00e9rmica de los centros de datos evoluciona hacia modelos de control inteligente basados en datos operativos y monitoreo continuo. Las tendencias del sector apuntan a una combinaci\u00f3n de enfriamiento l\u00edquido, control preciso a nivel de rack, optimizaci\u00f3n energ\u00e9tica y resiliencia operativa.<\/p>\n
A medida que las cargas de trabajo impulsadas por inteligencia artificial contin\u00faen aumentando, tecnolog\u00edas como EPIV, Belimo Energy Valve, Direct-to-Chip Cold Plates, Rear Door Heat Exchangers y Two-Phase Cooling desempe\u00f1ar\u00e1n un papel cada vez m\u00e1s importante en la eficiencia energ\u00e9tica de los centros de datos.<\/p>\n
La capacidad para controlar el flujo, gestionar la presi\u00f3n diferencial y optimizar el uso de la energ\u00eda ser\u00e1 uno de los factores determinantes para garantizar el desempe\u00f1o de la infraestructura digital que sostiene la pr\u00f3xima generaci\u00f3n de servicios tecnol\u00f3gicos.<\/p>\n
Por Elsa Ya\u00f1ez, Elsa Y\u00e1\u00f1ez, Sales Manager para M\u00e9xico, Centroam\u00e9rica y el Caribe de Belimo<\/p>\n
Fuentes:<\/p>\n
https:\/\/www.jll.com\/es-mx\/insights\/market-outlook\/global-data-centers<\/a><\/p>\n