Las cargas de Inteligencia Artificial (IA) están transformando radicalmente las necesidades energéticas de los clústeres de IA. Sobre todo, por su alta densidad eléctrica y térmica, picos de potencia frecuentes y monitoreo del consumo eléctrico.
Esto genera riesgos como sobrecargas, estrés térmico en equipos, y una mayor probabilidad de fallas en la infraestructura crítica.
Además, muchos data centers fueron diseñados para cargas tradicionales y no pueden manejar de forma segura racks que superan los 100 kW sin una adecuación profunda.
La clave está en hacer un diagnóstico detallado, anticipar el peor escenario y adaptar la infraestructura eléctrica con soluciones probadas. Tales como almacenamiento energético, distribución eficiente y monitoreo constante.
Es crítico un estudio de carga antes de escalar la infraestructura energética para clústeres de IA
A decir de Alberto Llavot, gerente de Preventa y Desarrollador de Negocios en Schneider Electric para México y Centroamérica, un estudio de carga permite conocer la capacidad real disponible del centro de datos y el comportamiento de las cargas actuales.
“Es fundamental para evitar subdimensionamientos o sobredimensionamientos costosos. Este análisis ayuda a entender si los sistemas existentes —como UPS, generadores, transformadores y breakers— pueden soportar los picos de energía típicos de las cargas de IA, o si se requieren ajustes. Sin este paso, cualquier modernización se basaría en supuestos, lo cual pone en riesgo la continuidad y eficiencia del negocio”, explicó Llavot.
Ante ello, el enfoque debe ser gradual, escalable y compatible con la operación real. Algunas estrategias incluyen:
- Limitar la cantidad de servidores AI para que la carga máxima no supere la capacidad disponible.
- Implementar software de control en los aceleradores para suavizar los picos energéticos.
- Incorporar almacenamiento energético (supercapacitores o baterías de alta frecuencia) como amortiguadores.
- Utilizar diseños de referencia validados por Schneider Electric que integran buenas prácticas de distribución, monitoreo y redundancia.
Estas medidas minimizan riesgos y optimizan la inversión, especialmente para entornos donde el tiempo de inactividad no es una opción.
Partners, medulares en la evolución del ecosistema energético
La irrupción de cargas intensivas de IA en centros de datos representa una oportunidad significativa para los canales de distribución. Sobre todo, aquellos que buscan diferenciarse como aliados estratégicos en la transformación digital de sus clientes.
Lejos de ser un reto exclusivo de grandes integradores, este proceso requiere capacidades de diagnóstico, diseño e implementación que los asociados pueden desarrollar con apoyo de Schneider Electric.
Pueden apalancarse de herramientas como los TradeOff Tools™, una serie de suites digitales gratuitas que permite, además de simular escenarios. Comparar diseños y tomar decisiones más informadas sobre eficiencia, capacidad y costos.
Esto resulta clave al evaluar si una infraestructura existente puede o no soportar clústeres de IA, o al justificar una inversión ante un cliente final.
Además, Schneider Electric pone a disposición de sus socios una serie de Diseños de Referencia validados (como el Reference Design 108 para clústeres AI de alta densidad). Que incluyen diagramas eléctricos, listas de materiales, recomendaciones de layout, y prácticas probadas.
Esto acelera la ejecución, reduce errores y eleva la confianza del cliente en la propuesta.
“Por otro lado, el acompañamiento experto de Schneider —a través de ingenieros especializados en energía crítica y refrigeración, así como su red de soporte técnico— permite a los canales ofrecer proyectos llave en mano, incluso si no cuentan aún con experiencia en sistemas de energía de alta densidad o refrigeración líquida”, abundó Llavot.
Todo esto no sólo posiciona al canal como un proveedor de producto, sino como un consultor integral en infraestructura crítica. Capaz de entregar soluciones escalables, seguras y alineadas a las tendencias más avanzadas del cómputo intensivo.
En un momento en el que muchos clientes están evaluando cómo preparar su infraestructura para IA, este respaldo puede marcar la diferencia en una venta estratégica.
Finalmente, el entrevistado aseguró que el monitoreo continuo —a través de software como EPMS (Electrical Power Monitoring System)— es esencial para identificar anomalías antes de que afecten la operación.
“En entornos con cargas dinámicas como la IA, donde los picos pueden ocurrir varias veces por segundo, los sistemas de monitoreo permiten activar alertas en tiempo real, prever sobrecargas, optimizar la distribución energética y aplicar estrategias de mitigación. Esta visibilidad también facilita la integración con plataformas de DCIM o BMS, lo que mejora la toma de decisiones y prolonga la vida útil de la infraestructura”, concluyó Llavot.