La refrigeración será la clave para aumentar la capacidad de cómputo en la IA

Ante las limitaciones físicas de chips y electricidad, la refrigeración se posiciona como la única vía para elevar el rendimiento de la IA. Se prevé que este mercado crezca hasta alcanzar los 54.400 millones de dólares en 2034 para gestionar el calor extremo de los nuevos centros de datos.

La esencia de la competencia en inteligencia artificial es, en última instancia, una lucha por determinar quién puede realizar más cálculos. Para lograrlo, las grandes empresas tecnológicas están invirtiendo sumas masivas de dinero para construir centros de datos, asegurar unidades de procesamiento gráfico (GPU) y atraer suministro eléctrico. Tan solo en el año 2025, las grandes tecnológicas estadounidenses destinaron aproximadamente 320.000 millones de dólares (unos 426 billones de wones) a la infraestructura de IA. Sin embargo, aumentar de forma inmediata el terreno, los chips o la electricidad es algo casi imposible en la práctica, debido a limitaciones físicas claras como el fracaso de proyectos por problemas de ubicación de los centros de datos o la necesidad de varios años para construir redes eléctricas.

Según el análisis presentado por T Times TV, ante estas restricciones, el único avance tecnológico capaz de elevar la capacidad de cómputo es la "refrigeración". Mejorar la eficiencia de la refrigeración ofrece beneficios en tres aspectos: primero, permite redirigir la energía que antes se usaba en enfriar hacia el cálculo, mejorando el indicador de eficiencia energética (PUE). Segundo, un mejor control del calor permite colocar las GPU de forma más densa en la misma superficie, aumentando la eficiencia del terreno. Tercero, evita el fenómeno de "estrangulamiento térmico" (throttling), en el que los chips reducen su rendimiento debido al sobrecalentamiento, maximizando así su potencia y vida útil.

Racks de IA que deben soportar el calor de 600 secadores de pelo

El problema del calor en los centros de datos de IA es extraordinario. La GPU Blackwell (B200), la más reciente de NVIDIA, consume 1.400 vatios por chip, y se espera que el próximo chip Rubin consuma más de 1.800 vatios. Esto significa que un solo chip del tamaño de la palma de la mano emite un calor equivalente al de un secador de pelo doméstico funcionando a máxima potencia. El problema radica en el calor generado por los "racks" que contienen cientos de estos chips. Se estima que un solo rack de una plataforma de IA de próxima generación emitirá un calor equivalente a 1 megavatio (MW), lo que equivale a tener 600 secadores de pelo funcionando simultáneamente.

Actualmente, el método más utilizado es la refrigeración por aire. No obstante, el aire tiene una capacidad muy baja para transportar el calor. Para enfriar más, es necesario hacer girar los ventiladores con más fuerza, lo que consume una cantidad masiva de energía adicional. Esto genera una ineficiencia similar a la de intentar refrescarse en un sauna en pleno verano usando cientos de ventiladores. El análisis sugiere que se ha alcanzado un punto crítico donde el aire por sí solo no puede gestionar el calor explosivamente creciente de los chips de IA.

Refrigeración por inmersión y la lucha por el liderazgo de NVIDIA

Para superar las limitaciones del aire, la tecnología de refrigeración mediante líquidos está ganando atención. El agua puede absorber aproximadamente 3.500 veces más calor que el aire. Existen tres métodos principales: el intercambiador de calor de puerta trasera (RDHx), que instala placas con bobinas de agua fría en la parte posterior de los servidores; la refrigeración directa (D2C), que utiliza placas de enfriamiento metálicas sobre la GPU por las que fluye refrigerante; y la refrigeración por inmersión, que consiste en sumergir el servidor completo en un líquido especial no conductor de electricidad.

La refrigeración por inmersión es especialmente potente, ya que puede reducir el PUE hasta niveles de 1,05. Sin embargo, aunque NVIDIA ofrece soporte oficial para el método D2C en sus servidores de GPU, aún no ha certificado la refrigeración por inmersión. La visión predominante es que esto no se debe a una limitación técnica, sino a una cuestión de "liderazgo". En el método D2C, las empresas de refrigeración instalan sistemas de aire acondicionado en servidores diseñados por NVIDIA, manteniendo así la autoridad de diseño de esta última. Por el contrario, la refrigeración por inmersión requiere rediseñar todo el servidor para adaptarse al método de enfriamiento, lo que conlleva el riesgo de que las empresas de refrigeración tomen el control del mercado de fabricación de servidores. No obstante, cuando la densidad de potencia por rack se acerque al 1 MW, parecerá difícil para NVIDIA ignorar la refrigeración por inmersión.

De refinerías a fabricantes de equipos eléctricos: la guerra por la hegemonía del mercado de refrigeración

El mercado de la refrigeración está evolucionando de ser un componente accesorio de los centros de datos a convertirse en una industria de crecimiento independiente. Se prevé que el mercado global de refrigeración para centros de datos crezca casi tres veces, pasando de unos 18.800 millones de dólares en 2025 a 54.400 millones de dólares en 2034. Entre los principales actores de este mercado se encuentran Vertiv, que lidera el diseño de referencia colaborando estrechamente con NVIDIA; Schneider Electric, que retiene a los clientes mediante plataformas de software; y Johnson Controls, que posee grandes capacidades en tecnología de refrigeración.

Un aspecto interesante es que el cambio en la tecnología de refrigeración está rompiendo las fronteras industriales. Las refinerías de petróleo son las más favorecidas para producir el "aceite refrigerante especial no conductor" esencial para la refrigeración por inmersión. Por ello, empresas globales como Shell y ExxonMobil, así como refinerías coreanas como SK Enmove y GS Caltex, están emergiendo como actores clave en el mercado de infraestructura de IA. Con la incorporación de empresas de equipos eléctricos como Eaton y de tratamiento de aguas como Ecolab, la hegemonía de la infraestructura de IA está pasando de la obtención de GPUs a "quién puede gestionar el calor de manera más eficiente".

Fuente: vídeo original (YouTube)