Por Moises Levy, Ph.D., director general de Investigación e Inteligencia de Mercado en Datacenter Dynamics
La industria de los centros de datos ha sido capaz de gestionar eficazmente las crecientes demandas y garantizar un crecimiento sostenible. Adoptar un enfoque holístico es fundamental para ir más allá de la visión aislada convencional y mejorar nuestra comprensión de los centros de datos para una hoja de ruta de optimización con múltiples objetivos.
En este artículo se analizan las tendencias que revolucionarán los centros de datos en 2025 y se destaca el panorama dinámico y cambiante del sector. Se presenta una visión general de las fuentes de energía y el consumo antes de profundizar en las tendencias clave.
Energía
La energía siempre ha sido y sigue siendo una piedra angular de nuestro progreso. En los próximos años se espera que la producción de energía siga creciendo, impulsada por el crecimiento económico y la creciente demanda. En 2023, el suministro mundial de energía primaria alcanzó aproximadamente 620 EJ o 172.000 TWh, con una fuerte dependencia del petróleo, el carbón y el gas natural, que en conjunto representaron alrededor del 81 por ciento, mientras que las energías renovables representaron alrededor del 15 por ciento y la energía nuclear el 4 por ciento.
La electricidad es una fuente de energía secundaria que se genera a partir de fuentes de energía primarias. En 2023, el consumo mundial de electricidad alcanzó un nivel récord cercano a los 108 EJ o 30.000 TWh, muy dependiente del carbón, las energías renovables, el gas natural y la energía nuclear. En 2024 y 2025, se espera que la demanda de electricidad crezca a un ritmo más rápido del tres al cuatro por ciento interanual, también impulsada por la electrificación mundial.
Los centros de datos han contribuido significativamente al aumento de la demanda de electricidad en muchas regiones. En 2022, los centros de datos y las criptomonedas consumieron aproximadamente 460 TWh a nivel mundial, lo que representa alrededor del dos por ciento de la demanda mundial de electricidad. Se proyecta que este consumo supere los 1000 TWh para 2026. Si bien el consumo mundial de electricidad de los centros de datos ha aumentado marginalmente, algunos países con mercados de centros de datos en expansión están experimentando un rápido crecimiento.
Se prevé que las crecientes cargas de trabajo con uso intensivo de recursos informáticos, los nuevos enfoques para satisfacer mayores requisitos de energía, la adopción de refrigeración líquida y los esfuerzos en materia de sostenibilidad y eficiencia serán tendencias clave que seguirán alterando los centros de datos en 2025. Sin embargo, es importante reconocer que no existe una solución única para abordar estos desafíos.
Las cargas de trabajo que requieren un uso intensivo de recursos informáticos se están disparando, lo que crea un punto de inflexión
Las cargas de trabajo de los centros de datos se han visto profundamente afectadas por la reciente explosión de cargas de trabajo con uso intensivo de recursos informáticos, como HPC, IA e IA generativa. Estas cargas de trabajo están impulsando la producción de nuevos equipos de TI, al tiempo que transforman el panorama de los centros de datos al aumentar la cantidad de centros de datos preparados para IA o dedicados a IA.
La diversidad y evolución de las cargas de trabajo que requieren un uso intensivo de recursos informáticos plantea nuevos desafíos. Para dar cabida a nuevos equipos informáticos con mayor potencia de diseño térmico ('superchips' que superan 1 kW) y mayores densidades de potencia en los racks (50+ kW, 100+ kW, 300+ kW por rack), los centros de datos deben adoptar soluciones de refrigeración y energía más eficientes.
Como ejemplo de cargas de trabajo de IA generativa, el modelo ChatGPT-2 de OpenAI, lanzado en 2019, contenía entre 117 millones y 1500 millones de parámetros. GPT-3, lanzado en 2020, contenía 175 000 millones de parámetros, mientras que se estima que GPT-4, introducido en 2023, tiene alrededor de 500 000 millones de parámetros. La cantidad de parámetros indica las capacidades de aprendizaje y generación de texto de los modelos.
Por lo general, cuanto mayor sea el modelo, más sofisticadas serán su comprensión y sus capacidades generativas, lo que implica una demanda significativamente mayor de recursos computacionales para entrenarlo y operarlo. Debemos tener en cuenta que se trata de nuevas cargas de trabajo que nunca se han procesado y que las aplicaciones recién están comenzando a inundar el mercado.
Los centros de datos dedicados a la IA son cada vez más una realidad y ofrecen densidades de potencia, red y computación optimizadas para procesar nuevas cargas de trabajo con uso intensivo de recursos informáticos, al tiempo que se cumplen los objetivos de eficiencia, confiabilidad, escalabilidad, seguridad y sostenibilidad. La densidad de potencia es mucho mayor en comparación con los centros de datos tradicionales, pero como las cargas de trabajo y las aplicaciones aumentan exponencialmente, las instalaciones también están creciendo en tamaño. Para 2026, se espera que los centros de datos dedicados a la IA consuman entre 100 y 300 TWh.
Nvidia lidera y domina el mercado de chips de IA. Sin embargo, el campo está repleto de oportunidades, ya que los competidores presentan sus propias soluciones. Estas van desde empresas emergentes hasta compañías como Google, Microsoft, Amazon y Meta, pasando por diseñadores de chips como Intel, AMD, Broadcom, Ampere y Cerebras.
Están madurando nuevos enfoques para satisfacer mayores requisitos de energía.
La energía consumida en un centro de datos está correlacionada con la carga de trabajo procesada. Cuantificar con precisión el consumo de energía de la IA generativa, como una consulta ChatGPT, es difícil debido a varios factores, incluidos el tamaño y la complejidad del modelo, la infraestructura en uso y las técnicas de optimización aplicadas. Entrenada con grandes cantidades de datos de texto, comprende y produce texto similar al humano. Podríamos argumentar que la energía consumida para una consulta ChatGPT podría variar de uno a 10 Wh. Suponiendo 4,5 Wh como promedio, eso es aproximadamente 15 veces la energía consumida por una búsqueda estándar de Google, estimada en 0,3 Wh. Cabe destacar que la industria está trabajando activamente para mejorar la eficiencia energética de los sistemas de IA.
La ubicación del centro de datos, la disponibilidad de energía y los requisitos de energía son variables clave a tener en cuenta al diseñar estrategias para la selección de tecnología. Es necesario tomar una decisión sobre si se debe realizar una nueva construcción o modernizar las instalaciones existentes. Los centros de datos existentes pueden modernizar partes de sus instalaciones para admitir cargas de trabajo de IA y, dado que las cargas de trabajo de entrenamiento de IA no son sensibles a la latencia, se pueden procesar en instalaciones ubicadas en áreas con costos más bajos. Por otro lado, la baja latencia, la confiabilidad y la escalabilidad son fundamentales para procesar cargas de trabajo de inferencia de IA, por lo que las ubicaciones preferidas pueden implicar costos más altos.
No es sorprendente que los nuevos desarrollos de centros de datos, incluidos los centros de datos dedicados a la IA, estén alcanzando cientos de megavatios, lo que impulsa la demanda de electricidad para nuevos proyectos al rango de los gigavatios. Estos importantes requisitos de energía presentan desafíos, pero también están surgiendo oportunidades en forma de diversas soluciones diseñadas para satisfacer estas necesidades, como microrredes (recursos energéticos distribuidos), sistemas de almacenamiento de energía, UPS con capacidades de interacción con la red, turbinas, grupos electrógenos, celdas de combustible, energía nuclear y fuentes de energía renovables.
Los principales actores de la industria de los centros de datos, como Schneider Electric, Vertiv, Eaton, ABB y Huawei, ya están ofreciendo soluciones innovadoras para abordar las crecientes demandas energéticas de los centros de datos. En el ámbito de las tecnologías específicas, numerosas empresas que se especializan en estas áreas están a la vanguardia de la industria.
Los principales desafíos incluyen:
- Cómo evitar cortes de energía en los centros de datos
- Evaluación de la confiabilidad de la red eléctrica
- Mejorar la resiliencia de la red eléctrica
- Considerando soluciones fuera de la red
- Evaluación de la viabilidad de un enfoque híbrido
- Comprender y cumplir con los requisitos regulatorios y de sostenibilidad
La adopción de refrigeración líquida está aumentando
A medida que los centros de datos manejan cargas de trabajo que requieren un uso más intensivo de recursos informáticos, sus requisitos de transferencia de calor se vuelven más estrictos debido a la mayor potencia de diseño térmico y a las mayores densidades de potencia. El comportamiento térmico se ve influenciado por la demanda de potencia del equipo de TI, que depende de la carga de trabajo procesada. La refrigeración líquida ha surgido como la principal solución para gestionar la transferencia de calor de los nuevos equipos de TI, al tiempo que mejora la eficiencia operativa y reduce el consumo de energía. La siguiente tabla muestra los principales impulsores y desafíos de la refrigeración líquida en los centros de datos.
Se han probado con éxito diferentes enfoques para la refrigeración líquida, y la tecnología monofásica directa al chip se perfila como la más avanzada, lo que facilita soluciones híbridas que combinan refrigeración por aire y por líquido. Al mismo tiempo, están madurando diversas tecnologías sin un líder claro en el futuro previsible, como las placas frías tradicionales, los microcanales microfluídicos, la microconvección u otros enfoques. También existen sistemas de presión positiva y negativa, refrigeración monofásica y bifásica, inmersión, pulverización, una combinación de placa fría e inmersión o métodos completamente nuevos. En los próximos años, se espera que la mayoría de los centros de datos implementen, al menos parcialmente, alguna forma de tecnología de refrigeración líquida.
Los gobiernos han asumido un papel activo en la promoción de tecnologías innovadoras. Por ejemplo, la iniciativa ARPA-E Coolerchips del Departamento de Energía de Estados Unidos tiene como objetivo "reducir el gasto total de energía de refrigeración a menos del cinco por ciento de la carga de TI de un centro de datos típico en cualquier momento y en cualquier ubicación de Estados Unidos para un sistema informático de alta densidad". Esta iniciativa apoya específicamente el desarrollo de soluciones de refrigeración líquida disruptivas.
El mercado de refrigeración líquida está siendo impulsado por numerosas empresas, cada una de las cuales ofrece sus propias soluciones innovadoras. Desde los principales proveedores en el espacio de refrigeración de centros de datos, como Vertiv, Schneider Electric, Trane, Stulz y Johnson Controls, hasta empresas especializadas en refrigeración líquida como Accelsius, Asperitas, Chilldyne, CoolIT Systems, GRC, Iceotope, Jetcool, LiquidStack, Mara, Quantas, Submer y Zutacore. Además, empresas como Dell, HPE, Gigabyte, Huawei, IBM, Inspur, Lenovo, Sugon, Supermicro y Wiwynn están proporcionando soluciones de equipos informáticos refrigerados por líquido directamente a los usuarios finales.
Se incrementarán los esfuerzos en materia de sostenibilidad y eficiencia para los centros de datos
Las acciones y los compromisos de la industria de los centros de datos, junto con las tecnologías innovadoras y las políticas gubernamentales de apoyo, son vitales para impulsar avances continuos en materia de eficiencia y sostenibilidad. A medida que la campaña por la descarbonización cobra impulso, la IA ha surgido como un actor fundamental en la transición hacia un futuro de bajas emisiones o cero emisiones netas, con el potencial de reforzar los esfuerzos de sostenibilidad y reducir las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI). Sin embargo, el desafío de abordar la sostenibilidad y el cambio climático se ve obstaculizado por la recopilación y utilización fragmentadas de la información.
La IA ofrece un enfoque revolucionario que no solo procesa, agrega y analiza grandes conjuntos de datos, sino que también optimiza sistemas complejos con una eficiencia notable para mejorar la previsión. Por ejemplo, Google está impulsando una infraestructura informática más eficiente energéticamente e identificando prácticas para reducir significativamente la energía necesaria para entrenar modelos de IA. Trillium, su unidad de procesamiento tensorial (TPU) de sexta generación, es más del 67 por ciento más eficiente energéticamente que la generación anterior, la TPU v5e. 1. En 2023, la PUE anual promedio de Google fue de 1,10, y el 100 por ciento de su consumo anual de electricidad se ha combinado con energía renovable desde 2017.
Google está aprovechando modelos de inteligencia artificial para reducir las emisiones de GEI, incluido un modelo de rutas de bajo consumo de combustible que tiene en cuenta el tráfico, el terreno y el motor del vehículo; un modelo hidrológico para predecir inundaciones con hasta siete días de antelación; y un modelo de tráfico para optimizar el tiempo de los semáforos, lo que reduce el tráfico con paradas y arranques y el consumo de combustible. Google tiene como objetivo lograr emisiones netas cero en todas sus operaciones y cadena de valor para 2030.
Si bien mantenemos el optimismo sobre el potencial de la IA para generar un impacto positivo en la optimización y el rendimiento, debemos ser realistas en cuanto a la huella ambiental y el esfuerzo colaborativo necesarios para transitar por este panorama en rápida evolución. La gestión responsable del consumo de recursos de la IA es crucial. Tenemos una comprensión clara de sus demandas actuales, pero su camino futuro aún es incierto.
Es fundamental promover centros de datos más sostenibles y con mayor eficiencia energética. Las estrategias incluyen:
- Reducción del carbono incorporado durante el diseño y la construcción, así como de las emisiones operativas
- Implementación de soluciones energéticas y de refrigeración altamente eficientes y sostenibles: avance de la electrificación
- Optimización de la utilización de recursos
- Utilización de fuentes de energía de bajas emisiones
- Mejorar la eficiencia energética
- Uso responsable del agua
- Desbloquear el potencial de la reutilización del calor residual
- Establecer prácticas de economía circular
- Integración de la modularidad con infraestructuras prefabricadas y prediseñadas - Adopción de materiales y tecnologías respetuosos con el medio ambiente
Los informes de sostenibilidad se convertirán en una práctica recomendada, con indicadores específicos de sostenibilidad y eficiencia. Las partes interesadas piden cada vez más transparencia sobre las prácticas de sostenibilidad para reducir las emisiones de gases de efecto invernadero, al tiempo que adoptan enfoques más eficientes en el uso de los recursos, pues lo consideran una ventaja competitiva.
En marzo de 2024, la Comisión Europea adoptó un reglamento para evaluar la sostenibilidad de los centros de datos en la UE. El objetivo es aumentar la transparencia y mejorar la eficiencia de los centros de datos, reducir el consumo de energía y agua, promover el uso de energía renovable, mejorar la eficiencia de la red y facilitar la reutilización del calor residual. Los operadores de centros de datos con una demanda de energía de TI instalada de 500 kW o más debían presentar informes antes del 15 de septiembre de 2024, nuevamente antes del 15 de mayo de 2025 y anualmente a partir de entonces, proporcionando información general sobre el centro de datos, indicadores clave de rendimiento (energía y sostenibilidad, capacidad de TIC y tráfico de datos) e indicadores de sostenibilidad (eficacia del uso de energía y agua, factor de reutilización de energía y factor de energía renovable).