La densidad energética obliga a integrar refrigeración líquida, edge computing y software operativo. Las fábricas de IA concentran GPU y redes de alta velocidad para entrenar y ejecutar modelos a escala. En Latinoamérica, su expansión exige combinar centros de datos, edge computing, refrigeración por aire y líquida, sistemas eléctricos modulares y software capaz de gestionar energía, capacidad y riesgo en tiempo real. En la imagen: Luis Santamaría, CS&P Segment Leader para SAM en Schneider Electric y Paula Pinto, Business Development Manager Cooling SAM en Schneider Electric.

Tres puntos clave

• El inventario de los principales mercados latinoamericanos creció 41,3% interanual.
• Las densidades de IA ya superan los 140 kW por rack.
• La infraestructura híbrida combina procesamiento distribuido y diferentes métodos de refrigeración.

Lima, 9 de septiembre de 2026. La inteligencia artificial está dejando de ser únicamente una carga de trabajo informática para convertirse en un factor que condiciona el diseño eléctrico, térmico, físico y operativo de los centros de datos.

El crecimiento de los modelos generativos, la inferencia a gran escala y los sistemas agénticos exige concentrar una enorme capacidad de procesamiento. Como resultado, las organizaciones deben revisar cómo alimentan, refrigeran, conectan y administran instalaciones cuya densidad supera ampliamente la de la infraestructura empresarial tradicional.

Schneider Electric (Euronext Paris: SU) identifica cinco macrotendencias que marcarán esta transición en Latinoamérica: refrigeración líquida, edge computing, arquitecturas eléctricas modulares, gemelos digitales y software inteligente para la operación.

¿Por qué es importante?

Las fábricas de IA pueden acelerar la innovación, pero también concentran demanda eléctrica, calor y riesgo operacional. Para Latinoamérica, atraer estas inversiones dependerá de algo más que disponer de espacio: será necesario garantizar energía confiable, conectividad, refrigeración eficiente, personal especializado y una relación sostenible con las comunidades y los recursos locales.

Latinoamérica acelera su infraestructura de datos

El inventario de centros de datos de los cuatro mayores mercados latinoamericanos —São Paulo, Querétaro, Santiago y Bogotá— aumentó 41,3% interanual durante el primer trimestre de 2026 y alcanzó 1.045 MW, de acuerdo con el informe Global Data Center Trends 2026 de CBRE.

El crecimiento fue superior al 33% registrado conjuntamente por los cuatro mercados norteamericanos evaluados. Sin embargo, el dato no representa toda la capacidad instalada de Latinoamérica, sino el universo específico de mercados considerado por CBRE.

La expansión regional coincide con una presión energética global. La Agencia Internacional de Energía calcula que los centros de datos consumieron aproximadamente 415 TWh en 2024, equivalentes al 1,5% de la electricidad mundial. La demanda podría superar los 945 TWh en 2030, con la IA como su principal impulsor.

La IEA también advirtió en 2026 que el consumo eléctrico por tarea de IA está disminuyendo gracias a la eficiencia del hardware y los modelos. Sin embargo, la adopción masiva, los agentes autónomos y los usos más intensivos podrían neutralizar parte de ese ahorro.

Por esa razón, no existe un multiplicador energético universal aplicable a todas las consultas de IA. El consumo depende del modelo utilizado, la longitud de la respuesta, el hardware, la ubicación, el nivel de utilización y la eficiencia del centro de datos.

¿Qué es una fábrica de IA?

Una fábrica de IA es una infraestructura especializada que administra el ciclo completo de la inteligencia artificial: incorporación de datos, entrenamiento, ajuste, inferencia y despliegue de modelos.

A diferencia de un centro de datos de propósito general, su objetivo operativo consiste en producir inteligencia digital de manera continua. Ese resultado puede medirse mediante indicadores como tokens por segundo, tokens por watt, disponibilidad y costo por token.

La definición técnica de NVIDIA señala que estas instalaciones integran cómputo acelerado, almacenamiento, redes de alta velocidad, software, alimentación eléctrica y refrigeración como un solo sistema.

Esta concentración tecnológica modifica el equilibrio tradicional de la infraestructura. Una falla térmica o eléctrica ya no afecta únicamente a un servidor: puede detener simultáneamente cientos o miles de GPU involucradas en un proceso distribuido.

¿Qué significa una red híbrida en este contexto?

Una red híbrida distribuye datos y procesamiento entre diferentes entornos: fábricas de IA centralizadas, nubes públicas, centros de colocación, instalaciones empresariales y nodos de edge computing.

No todas las tareas necesitan ejecutarse en un gran clúster. El entrenamiento de un modelo puede concentrarse en una fábrica de IA, mientras que la inferencia sensible a la latencia puede realizarse cerca de una planta industrial, una mina, un hospital, un comercio o una red de telecomunicaciones.

Este modelo permite equilibrar cinco variables:

• Latencia.
• Soberanía y residencia de los datos.
• Costo de transmisión.
• Disponibilidad de energía.
• Capacidad de procesamiento.

La infraestructura híbrida también se extiende a la gestión térmica: el aire continúa atendiendo las cargas convencionales, mientras el líquido extrae directamente el calor generado por los componentes de mayor densidad.

Cinco tendencias para la infraestructura digital regional

1. Refrigeración líquida y gestión térmica híbrida

Los procesadores y aceleradores de IA generan niveles de calor que pueden superar la capacidad práctica de la refrigeración por aire.

Los sistemas direct-to-chip transportan líquido hasta placas frías ubicadas sobre los componentes de mayor consumo. La refrigeración por inmersión, por su parte, introduce los equipos en fluidos especialmente formulados para extraer el calor.

Esto no significa que el aire desaparecerá. La transición más probable será híbrida: líquido para GPU y procesadores de alta densidad, y aire para otros componentes, almacenamiento, sistemas de red y climatización ambiental.

Schneider Electric señala que las implementaciones ya superan los 140 kW por rack, mientras las arquitecturas futuras se preparan para rangos de 600 kW a 1 MW. Uno de sus diseños de referencia desarrollados con NVIDIA contempla configuraciones de hasta 227 kW por rack.

2. Edge computing conectado con las fábricas de IA

Los microcentros de datos y nodos edge permiten procesar información cerca del lugar donde se genera.

Esta capacidad será relevante para minería, manufactura, telecomunicaciones, salud, banca, comercio y ciudades inteligentes, especialmente cuando la latencia, la continuidad o la soberanía del dato impidan depender completamente de una región de nube distante.

La oportunidad no consiste en escoger entre una gran fábrica de IA o el edge. El valor surge al conectarlos bajo políticas comunes de seguridad, observabilidad y administración.

3. Arquitecturas eléctricas modulares

Las cargas de IA pueden crecer por bloques y presentar variaciones abruptas. Esto exige sistemas de alimentación capaces de ampliar capacidad sin reconstruir toda la instalación.

Las arquitecturas modulares permiten instalar potencia conforme aumenta la demanda, reducir capacidad ociosa y facilitar el mantenimiento.

Entre las tecnologías mencionadas por Schneider Electric se encuentra Galaxy VXL. La compañía informa que estos sistemas UPS pueden alcanzar hasta 99% de eficiencia en modo eConversion.

El porcentaje corresponde a una modalidad y condiciones específicas de funcionamiento. Por ello, el diseño debe evaluar también disponibilidad, calidad de energía, redundancia, perfil de carga y requisitos operativos.

4. Gemelos digitales antes de la construcción

Un gemelo digital permite modelar virtualmente el comportamiento eléctrico, térmico y físico de una instalación.

Herramientas como ETAP pueden ayudar a simular la distribución eléctrica, identificar puntos de riesgo y analizar escenarios antes de modificar equipos reales. Los modelos térmicos también permiten estudiar la circulación del aire o líquido, la ubicación de los racks y el efecto de incorporar nuevas cargas.

En proyectos de alta densidad, esta capacidad reduce la dependencia de pruebas físicas costosas y facilita que los equipos de TI, energía y climatización trabajen sobre una representación compartida.

5. Software inteligente e IA operacional

La infraestructura genera información desde UPS, unidades de distribución, sensores térmicos, sistemas de refrigeración, racks, servidores y redes.

Las plataformas DCIM, como EcoStruxure IT, buscan integrar estas señales para observar capacidad, energía, temperatura, disponibilidad y mantenimiento desde una misma capa operativa.

El siguiente paso es avanzar desde el monitoreo descriptivo hacia la analítica predictiva: detectar anomalías, anticipar restricciones y recomendar intervenciones antes de que se produzca una interrupción.

La gestión térmica será necesariamente híbrida

La refrigeración representa una proporción variable del consumo de un centro de datos. Según la IEA, puede equivaler aproximadamente al 7% en instalaciones hyperscale eficientes y superar el 30% en centros empresariales menos eficientes.

Esto demuestra que no existe una única cifra válida para todas las instalaciones. El clima, la densidad, el diseño, la carga informática y la tecnología de refrigeración modifican considerablemente el resultado.

Latinoamérica vive un momento coyuntural en su infraestructura digital. La irrupción masiva de la IA impone una densidad por rack que redefine el diseño físico de las salas, la distribución eléctrica y la sostenibilidad del ecosistema. Para absorber esta demanda y captar capitales internacionales en países clave como Colombia, Chile, Perú y Argentina, se requieren centros de datos altamente resilientes, digitalizados y capaces de optimizar el consumo de energía en tiempo real”, afirma Luis Santamaría, CS&P Segment Leader para SAM en Schneider Electric.

La refrigeración líquida puede reducir el trabajo realizado por ventiladores y extraer el calor con mayor eficiencia. Sin embargo, sus beneficios ambientales deben evaluarse mediante varios indicadores y no solamente a través del PUE.

También será necesario medir consumo de agua, reutilización del calor, emisiones asociadas a la electricidad, vida útil de los equipos y condiciones climáticas de cada ubicación.

El liquid cooling dejó de ser una alternativa de nicho para convertirse en una necesidad operativa crítica frente al crecimiento acelerado de la IA. No obstante, el futuro del sector será híbrido: el liquid cooling se enfoca directamente en el chip para extraer el calor de alta densidad, coexistiendo con el aire en el resto del entorno. Esta convergencia tecnológica es clave para descarbonizar la infraestructura digital, optimizar el espacio de las salas y garantizar que el crecimiento de la economía digital en América Latina sea plenamente sostenible”, destaca Paula Pinto, Business Development Manager Cooling SAM en Schneider Electric.

Implicancias para Latinoamérica

El crecimiento de las fábricas de IA no será uniforme. Los proyectos buscarán lugares que reúnan energía disponible, estabilidad eléctrica, fibra óptica, acceso a terrenos, seguridad jurídica, talento especializado y tiempos razonables de conexión a la red.

Para la región surgen varias implicancias:

• Mayor coordinación energética: los operadores deberán dialogar anticipadamente con empresas eléctricas y reguladores.
• Infraestructura distribuida: el edge permitirá atender aplicaciones locales sin trasladar todos los datos.
• Capacitación técnica: crecerá la demanda por especialistas eléctricos, térmicos, de redes, software y ciberseguridad.
• Nuevas métricas: el PUE deberá complementarse con consumo de agua, emisiones, utilización y productividad por watt.
• Evaluación territorial: cada proyecto deberá considerar su impacto sobre comunidades, redes eléctricas y disponibilidad hídrica.
• Diseño para el cambio: las instalaciones deberán admitir nuevas generaciones de aceleradores sin reconstrucciones constantes.

La dimensión humana de las fábricas de IA

Aunque una fábrica de IA automatice millones de operaciones, su resiliencia seguirá dependiendo de personas capaces de diseñarla, supervisarla y responder ante eventos inesperados.

Latinoamérica necesita formar técnicos e ingenieros en refrigeración líquida, distribución eléctrica de alta densidad, operación DCIM, redes de baja latencia, ciberseguridad y gestión ambiental.

El desafío humano también alcanza a las comunidades. La infraestructura digital debe demostrar que su consumo eléctrico y de agua es compatible con las necesidades del territorio. La licencia social para operar podría convertirse en un factor tan importante como la disponibilidad tecnológica.

Datos citables

• Latinoamérica registró 1.045 MW en los cuatro mercados analizados por CBRE.
• El inventario regional evaluado aumentó 41,3% interanual durante el primer trimestre de 2026.
• Los centros de datos consumieron aproximadamente 415 TWh de electricidad mundial en 2024.
• La IEA proyecta alrededor de 945 TWh de consumo para 2030.
• La refrigeración puede representar desde 7% hasta más de 30% del consumo, según la instalación.
• Los racks de IA ya superan densidades de 140 kW.
• Las futuras arquitecturas se preparan para alcanzar entre 600 kW y 1 MW por rack.
• Galaxy VXL puede operar con hasta 99% de eficiencia en modo eConversion.
• Las fábricas de IA integran energía, cómputo, redes, almacenamiento, software y refrigeración.
• No existe un consumo energético universal aplicable a todas las consultas de IA.

Knowledge Layer: conceptos esenciales

• Fábrica de IA: Infraestructura diseñada para transformar datos y energía en modelos, inferencias, tokens y servicios inteligentes.
• Red híbrida: Arquitectura que distribuye procesamiento y datos entre nube, centros de datos, instalaciones privadas y edge.
• GPU: Procesador especializado en operaciones paralelas utilizadas para entrenar y ejecutar modelos de IA.
• Densidad por rack: Potencia eléctrica consumida por los equipos instalados en un rack, expresada habitualmente en kilowatts.
• Refrigeración direct-to-chip: Sistema que conduce líquido hasta placas instaladas sobre procesadores y aceleradores.
• Refrigeración por inmersión: Técnica que sumerge equipos en un fluido dieléctrico diseñado para absorber calor.
• PUE: Indicador que relaciona la energía total de un centro de datos con la consumida por sus equipos informáticos.
• WUE: Métrica que evalúa el uso de agua asociado con la operación del centro de datos.
• DCIM: Software para supervisar capacidad, energía, refrigeración y activos de infraestructura física.
• Gemelo digital: Representación virtual que permite simular el comportamiento de una instalación antes de intervenirla físicamente.

Visión Estratégica

Latinoamérica tiene la oportunidad de participar en la economía de la IA sin reproducir modelos de expansión desconectados de su realidad energética y social. Para Perú, la vía más razonable puede combinar centros de datos selectivos, nodos edge para minería, finanzas, industria y servicios públicos, y una conectividad regional capaz de acercar la inferencia a los usuarios. El éxito no debería medirse únicamente por megawatts instalados, sino por la inteligencia útil generada con cada unidad de energía y agua. La planificación conjunta entre operadores, empresas eléctricas, autoridades, universidades y comunidades permitiría convertir la infraestructura digital en una plataforma de productividad, formación especializada y desarrollo sostenible. Esta es una posibilidad estratégica que cada mercado deberá evaluar de acuerdo con sus capacidades y prioridades.

Preguntas clave

¿Una fábrica de IA es lo mismo que un centro de datos?

No. Una fábrica de IA es una clase especializada de centro de datos que integra infraestructura y software para entrenar, ajustar y ejecutar modelos de inteligencia artificial a gran escala.

¿La refrigeración líquida sustituirá completamente al aire?

No en el corto plazo. Las arquitecturas híbridas utilizarán líquido para los componentes de mayor densidad y mantendrán aire para otras cargas y áreas de la instalación.

¿Por qué las redes híbridas son importantes para Latinoamérica?

Permiten distribuir el procesamiento entre grandes instalaciones y nodos cercanos al usuario, reduciendo latencia y atendiendo requisitos de soberanía, conectividad y continuidad.

¿Qué sectores peruanos podrían utilizar edge computing?

Minería, manufactura, salud, banca, telecomunicaciones, comercio, transporte y servicios públicos podrían procesar localmente información sensible o crítica.

¿La refrigeración líquida siempre ahorra agua?

No necesariamente. El resultado depende del diseño completo del sistema. Deben evaluarse tanto el consumo eléctrico como el uso de agua y la posibilidad de operar con circuitos cerrados.

¿Qué debe evaluar una empresa antes de desplegar infraestructura para IA?

Carga prevista, densidad por rack, disponibilidad eléctrica, refrigeración, conectividad, seguridad, escalabilidad, costos operativos, impacto ambiental y talento técnico.

Acerca de Schneider Electric

Schneider Electric es una compañía global de tecnología energética especializada en electrificación, automatización y digitalización. Su portafolio comprende dispositivos inteligentes, sistemas eléctricos, arquitecturas definidas por software, soluciones para centros de datos, servicios digitales y consultoría.

La empresa cuenta con aproximadamente 160.000 colaboradores y opera junto con socios en más de 100 países. Schneider Electric cotiza en Euronext Paris bajo el símbolo SU. Más información en www.se.com.

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