En el sector de los centros de datos existe un consenso sobre el rol de la IA para convertir el enfriamiento líquido en una solución de uso generalizado. El siguiente paso es rediseñar la arquitectura eléctrica de extremo a extremo.
Es decir, desde el punto de conexión y la distribución en media y baja tensión hasta los UPS, las PDUs y el propio rack.
Esto se debe a que los clústeres de IA están elevando la densidad por rack a niveles antes excepcionales y que hoy ya se observan en proyectos reales. Con implementaciones que superan los 100 kW por rack en escenarios de entrenamiento intensivo.
No basta con ‘más de lo mismo’. Al crecer de 7–10 kW promedio a decenas (o cientos) de kW por rack, cambian los supuestos de diseño:
Caída de tensión admisible, corrientes de cortocircuito, selectividad de protecciones, capacidad de barras/busways, esquemas de redundancia. Y el propio factor de forma de distribución en sala.
Uptime Institute señala que, aunque los racks >100 kW aún son minoría, ya forman parte del mapa de decisiones para entornos de IA.
Lo que el rediseño de arquitectura eléctrica debe resolver frente al enfriamiento líquido
El objetivo es doble al lograr resiliencia sin comprometer la eficiencia. Para ello, el rediseño eléctrico debe contemplar:
- Diseño y respaldo acordes a la carga de IA. La topología de respaldo (N, N+1, 2N, 2N+1) debe seleccionarse según el perfil operativo. Picos de entrenamiento o inferencia continua, garantizando el nivel de redundancia adecuado.
- UPS eficientes y escalables. Se recomiendan UPS de alta eficiencia en doble conversión con modo eco certificado. Y capacidad de paralelismo modular para crecer sin interrupciones.
- Distribución eléctrica optimizada para operación. La implementación de PDUs con medición y conmutación remota, junto con barras de alta capacidad, reduce longitudes de tendido, pérdidas y tiempos de intervención.
- Protecciones coordinadas. La coordinación de curvas y la selectividad de interruptores debe ajustarse para que, ante una falla, solo se aísle el segmento afectado. Algo crítico en escenarios de alta densidad y trayectos cortos.
- Calidad y compatibilidad de la energía. El control de la distorsión armónica (THDi/THDv) y la compatibilidad con renovables, almacenamiento y microredes contribuyen a contener costos y a disminuir la huella ambiental.
Estas líneas son consistentes con la guía técnica de Schneider Electric para centros de datos con cargas de IA. Preparar potencia y enfriamiento como sistemas acoplados, pero con trayectorias de evolución independientes.
Potencia y liquid cooling: sistemas que deben co-diseñarse
El avance del direct-to-chip y de puertas traseras líquidas reduce la energía del sistema de enfriamiento y habilita densidades más altas. Pero esa ganancia exige una cadena eléctrica capaz de sostener la demanda pico y la continuidad operativa.
ASHRAE documenta ahorros energéticos relevantes al migrar a líquido y operar con agua templada. Siempre que el sistema completo -incluida la potencia- esté correctamente dimensionado.
Costos y oportunidad de crecimiento
El rediseño de la parte eléctrica no es un lujo, es la base para controlar costos operativos (pérdidas, mantenimiento, vida útil) y proteger la inversión cuando haya que crecer.
Se estima que el tamaño del mercado mundial de centros de datos podría pasar de 386 mil millones de dólares en 2025 a casi 1.01 billones en 2034. Impulsado por la IA y la expansión de capacidad.
Al mismo tiempo, si no se gestiona con cuidado, el consumo eléctrico del sector podría duplicarse hacia 2030. Tomando como referencia los 2 % del consumo mundial de electricidad, o 536 teravatios-hora (TWh), en 2025.
Por eso, la eficiencia eléctrica bien diseñada se traduce en menores gastos hoy y en una infraestructura lista para crecer mañana.
Hoja de ruta para el canal y quienes operan
Para llevar estas ideas a la obra civil y al tablero eléctrico conviene partir de un diagnóstico claro y de una secuencia de implementación que reduzca riesgos.
La clave es traducir las necesidades del clúster de IA -que cambian entre entrenamiento e inferencia- en decisiones concretas de potencia, distribución y operación.
Un enfoque por etapas evita sobredimensionar, facilita el mantenimiento y permite crecer sin interrumpir. Además, incorporar modelado y herramientas digitales desde el inicio acelera la puesta en marcha y permite validar escenarios antes de invertir.
–Modelado de carga por fase del ciclo de IA (entrenamiento vs. inferencia) para definir topologías (N/2N) y reservas.
–Selección de UPS con alta eficiencia a carga parcial, baterías de larga vida y capacidad de expansión modular.
–Barras de alta capacidad y PDUs inteligentes por rack para telemetría fina (corriente/tensión/temperatura).
–Plan de selectividad y puesta a tierra revisado para densidades extremas.
–DCIM y gemelo digital para simular escenarios, optimizar la distribución de carga eléctrica y coordinar potencia-cooling.
–Preparación para enfriamiento líquido (CDU, integración hidráulica) sin depender de ‘retrofits de emergencia’.
El salto a densidades extremas de IA no se resuelve solo con líquido, exige repensar la potencia con el mismo rigor.
La oportunidad está en liderar proyectos que integren arquitectura eléctrica de nueva generación, operación digital y enfriamiento líquido como un todo.
Así se contiene el consumo, se asegura la disponibilidad y se habilita un crecimiento escalable -y rentable- de la IA.
Por José Alberto Llavot, gerente de Preventa y desarrollador de Negocios en Schneider Electric para México y Centroamérica.