Los centros de datos de IA están en el centro de la conversación tecnológica, pero su eficiencia real no se limita al rendimiento de procesamiento. Recientemente, Nvidia ha señalado que, para cada gigavatio de consumo, solo alrededor del 70% se destina a tareas de IA, mientras que el resto se pierde en procesos de enfriamiento, distribución eléctrica y otros fallos del sistema. Este diagnóstico, que también comparte Vertiv en su evento anual para la región EMEA, impulsa una visión de futuro en la que se priorizan instalaciones más sostenibles y mejor diseñadas desde el inicio.\n\nColaborando desde principios de 2026, Nvidia y Vertiv trabajan en el co-diseño de la próxima generación de data centers, con Vertiv aportando gestión de energía e infraestructura para las GPUs de Nvidia. Se estima que, para un centro de un gigavatio, el 20% de la energía se pierde durante enfriamiento, distribución y conversión, mientras que un 10% se dilapida por racks mal configurados, fallos y reinicios. En palabras de Rod Evans, vicepresidente de Nvidia para la supercomputación, infraestructura de IA en la nube y IA/HPC para EMEA: “Firmas un contrato de 100 megavatios, pero nunca recibes ese total. Con algo de suerte, obtendrás 93 MW, y en determinados momentos, incluso menos.”\n\nNo toda esa pérdida es inevitable. Nvidia sostiene que parte del 30% (que puede llegar a 40% en algunos casos) podría recuperarse mediante diseños más eficientes: una planta de datos no está concebida para la carga máxima o para fallos, sino para el uso real. Por ello, optimizar la capacidad no significa simplemente empujar más potencia, sino reconfigurar energía y refrigeración para aprovechar cada vatio al máximo. Esto implica reexaminar la infraestructura para detectar y corregir ineficiencias, incluyendo prácticas de configuración de racks y la gestión de fallos.\n\nUno de los argumentos centrales es que los cuellos de botella no son puramente de suministro de chips, sino de la capacidad de la red eléctrica. Los avances planificados por Nvidia y Vertiv apuntan a centros de datos más eficientes y sostenibles, cuyo objetivo no es consumir energía sin límites, sino extraer el mayor rendimiento de cada vatio disponible. Además, la ubicación geográfica juega un papel crítico: en algunas zonas es posible obtener energía, pero no permisos; en otras, el permiso llega rápido pero la red eléctrica es escasa; y en ciertos lugares, la logística de transporte de equipos es tan remota que la instalación resulta inviable. Estos factores combinados pueden retrasar o impedir la expansión de capacidad, incluso cuando la demanda de IA continúa creciendo.\n\nLa conversación entre Nvidia y Vertiv señala una necesidad clara: remodelar el enfoque de diseño de data centers para priorizar fiabilidad, flexibilidad y eficiencia desde el primer día. Las futuras instalaciones buscarán reducir pérdidas de enfriamiento y conversión, optimizar la gestión de racks y diseñar plantas para las cargas reales, no para picos máximos, con el objetivo de convertir cada kilovatio en un impulso tangible para la IA.\n\nEn resumen, el progreso en la IA depende cada vez menos de la simple disponibilidad de chips y más de la capacidad de las infraestructuras para soportar el rendimiento de manera eficiente. La promesa es clara: centros de datos que logren más con menos, mediante diseños que reduzcan pérdidas, mejoren la distribución de energía y aseguren una conectividad eléctrica fiable y adaptable.

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