Durante los últimos años, la conversación sobre inteligencia artificial ha girado en torno a los modelos, la capacidad de cálculo y la carrera por desarrollar procesadores cada vez más potentes. Sin embargo, a medida que la IA se despliega a gran escala, el foco empieza a desplazarse hacia otro problema mucho más tangible: la infraestructura necesaria para sostener ese crecimiento. La disponibilidad de electricidad, la capacidad de las redes, el suministro de equipos críticos o la construcción de nuevos centros de datos se están convirtiendo en factores determinantes para el futuro de la IA.
Ese es el principal mensaje del informe Can Data Centers Keep Pace with AI?, elaborado por NTT Global Data Centers junto con la consultora ThoughtLab, que analiza cómo evolucionará la infraestructura de centros de datos hasta 2030 y qué obstáculos podrían limitar su expansión.
El estudio plantea tres posibles escenarios de crecimiento y concluye que la demanda mundial de capacidad en centros de datos aumentará previsiblemente entre un 23 % y un 30 % anual durante los próximos años, impulsada por la rápida adopción de la inteligencia artificial generativa y de los agentes de IA. Sin embargo, advierte de que este ritmo de crecimiento podría verse comprometido si no se resuelven una serie de limitaciones que ya empiezan a hacerse evidentes.
Electricidad, el gran condicionante
Para NTT DATA, la disponibilidad de energía se está convirtiendo en el principal cuello de botella para la expansión de los centros de datos, especialmente en Estados Unidos y Europa. El problema ya no es únicamente generar más electricidad, sino disponer de redes capaces de suministrarla allí donde se necesitan nuevas instalaciones.
Los tiempos necesarios para obtener conexiones eléctricas, ampliar subestaciones o reforzar la red empiezan a retrasar proyectos de construcción, una situación que podría agravarse a medida que aumente la demanda de infraestructura para IA.
Además, los nuevos sistemas de inteligencia artificial consumen mucha más energía que las cargas de trabajo tradicionales. Los racks diseñados para entrenar y ejecutar modelos de IA, equipados con GPU y otros aceleradores, pueden alcanzar consumos de entre 60 y 120 kW, muy por encima de los servidores convencionales. Esto obliga a replantear tanto la alimentación eléctrica como los sistemas de refrigeración de los centros de datos.
Mucho más que una cuestión de chips
Aunque buena parte de la atención se ha centrado en la disponibilidad de procesadores para IA, el informe sostiene que existen otros componentes igual de críticos cuyo suministro puede limitar la construcción de nuevos centros de datos: transformadores eléctricos, equipos de distribución, generadores de respaldo o sistemas de conmutación presentan actualmente largos plazos de fabricación debido a la elevada demanda y a una capacidad de producción insuficiente. A ello se suma la presión sobre las cadenas de suministro y la competencia con otros sectores industriales y energéticos por estos mismos equipos.
La disponibilidad de suelo también empieza a convertirse en un problema. Los operadores necesitan terrenos con acceso simultáneo a potencia eléctrica, redes de fibra y buenas comunicaciones, condiciones que reducen considerablemente el número de ubicaciones viables. En algunos mercados, además, crece la oposición vecinal a la construcción de nuevos centros de datos por su impacto sobre el consumo energético, el uso del suelo o el tráfico asociado a estas instalaciones.
Eficiencia y planificción
Ante este escenario, el informe sostiene que la respuesta no pasa únicamente por construir más centros de datos, sino por hacerlos más eficientes. Entre las medidas propuestas figuran la implantación de sistemas avanzados de refrigeración líquida y direct-to-chip, el uso de inteligencia artificial para optimizar el funcionamiento de las propias instalaciones y una mayor estandarización de indicadores como el Power Usage Effectiveness (PUE) o el Water Usage Effectiveness (WUE), que permiten medir la eficiencia energética y el consumo de agua de los centros de datos.
Los autores también recomiendan reforzar la resiliencia de la cadena de suministro mediante acuerdos de compra a largo plazo, la diversificación de proveedores y una planificación más temprana de los componentes con mayores plazos de entrega.
El informe concluye que el crecimiento de la infraestructura para IA exigirá una mayor coordinación entre operadores de centros de datos, compañías eléctricas, fabricantes, inversores y administraciones públicas. Solo mediante una planificación conjunta de las necesidades de energía, suelo e infraestructuras será posible evitar que la expansión de la inteligencia artificial se vea frenada por limitaciones físicas.
