José ZegarraTable of Contents
Resumen
La expansión de la inteligencia artificial aumenta las exigencias de procesamiento, energía y refrigeración con alto consumo de agua para la infraestructura digital. El artículo analiza la propuesta de Schneider Electric para atender cargas de alta densidad mediante refrigeración líquida directa al chip, unidades de distribución de refrigeración y soluciones de infraestructura integrada.
Un debate común, en los ambientes tecnológicos, es el uso de IA y de su enorme apetito por el agua, un recurso cada vez más crítico. Tecnológicamente la refrigeración líquida puede reducir el uso de agua, pero su impacto depende de cómo se disipa el calor y se genera la electricidad. La expansión de la IA aumenta las exigencias de energía y refrigeración de los centros de datos. Schneider Electric propone refrigeración líquida directa al chip para atender esas cargas. Un circuito cerrado evita evaporar agua junto al procesador, pero el consumo total depende también de la disipación del calor y del suministro eléctrico.
Claves de la noticia
- La huella de la IA incluye infraestructura física, electricidad y sistemas de refrigeración.
- Direct-to-Chip captura calor en el procesador mediante un circuito de fluido refrigerante.
- Un circuito cerrado puede coexistir con sistemas externos que consumen agua por evaporación.
- WUE suele expresarse en litros de agua por kilovatio-hora consumido por los equipos de TI.
- Mejorar la eficiencia por unidad de cómputo no garantiza reducir el consumo total.
Lima, Perú, 16 de octubre de 2026.— Crear una imagen o un selfie o avatar, que refuerce nuestra auto estima o ego, con herramientas de inteligencia artificial parece una actividad sin peso físico. Sin embargo, requiere procesamiento en equipos que consumen mucha electricidad y generan grandes cantidades de calor. La demanda acumulada de servicios digitales plantea una pregunta empresarial y ambiental: cómo ampliar la capacidad de cómputo sin trasladar costos desproporcionados a los recursos locales, cada vez más escasos o no convenientemente aprovechados.
Schneider Electric presenta su propuestas de refrigeración líquida como parte de su respuesta a las cargas de alta densidad. El enfoque permite capturar calor directamente en los procesadores mediante un fluido que lo recircula. Su desempeño debe evaluarse junto con el sistema que finalmente libera ese calor al ambiente.
La distinción es decisiva: un circuito cerrado en el servidor no demuestra, por sí solo, que todo el centro de datos opere sin consumir agua. La evaluación necesita considerar energía, volumen hídrico absoluto, ubicación y condiciones de funcionamiento. Tampoco existe evidencia en el comunicado para asignar un consumo universal de agua a cada imagen generada.
Una ilustración aparece en segundos; la infraestructura que la hizo posible permanece fuera de la pantalla. El problema ambiental surge al observar millones de tareas, servidores y horas de operación. Para entender esa presión hay que seguir el recorrido completo: desde la electricidad que alimenta el chip hasta el lugar donde termina el calor que produce.
El desafío que enfrenta la industria
La expansión de la Inteligencia Artificial se suma a otras demandas de nube y servicios digitales. La Agencia Internacional de la Energía informa que el consumo eléctrico mundial de los centros de datos creció un 17% en 2025. Ese dato comprende el conjunto de estas instalaciones, no únicamente la generación de imágenes. Fuente: IEA
El desafío combina capacidad eléctrica, gestión térmica y disponibilidad de agua. La tecnología utilizada importa, pero también el clima, la ubicación y el funcionamiento real de cada instalación. Una evaluación ambiental rigurosa necesita distinguir estas variables antes de atribuir ahorros o impactos a una solución.
Qué sabemos sobre el costo hídrico de una imagen con IA
El comunicado plantea una preocupación pertinente, aunque no aporta una medición de agua consumida por imagen ni evidencia que permita atribuir a las fotografías generadas todo el crecimiento hídrico de la infraestructura digital.
El impacto de una tarea depende de factores como el modelo, el hardware, la resolución, la cantidad de resultados solicitados y las condiciones del centro de datos. También cambia según se contabilice únicamente la operación o se incluya una parte del entrenamiento y la fabricación de equipos.
Por ello, presentar una equivalencia fija —una imagen equivale a determinada cantidad de agua— exige explicar la metodología y sus límites.
Conviene distinguir tres dimensiones:
| Dimensión | Qué se evalúa | Qué debe evitarse |
|---|---|---|
| Operación directa | Agua utilizada en refrigeración y otros servicios de la instalación | Suponer que todo circuito líquido consume agua por evaporación |
| Electricidad | Agua asociada a la generación eléctrica utilizada | Considerar que desaparece cuando el centro no evapora agua |
| Ciclo de vida | Impactos de fabricación, construcción y suministros | Confundirlos con el consumo operativo medido en el sitio |
La distinción permite formular mejores preguntas al proveedor: qué está midiendo, dónde, durante qué período y con qué información.
América Latina crece: capacidad instalada no equivale a consumo de agua
El informe Global Data Center Trends 2026, de CBRE, confirma un aumento interanual del 41,3% en el inventario de los cuatro principales mercados latinoamericanos durante el primer trimestre de 2026, hasta 1.045 MW.
El universo comprende São Paulo, Querétaro, Santiago y Bogotá. No representa toda América Latina ni incluye una medición del mercado peruano. Fuente: CBRE
También es necesario distinguir unidades. Los megavatios expresan potencia o capacidad; los megavatios-hora expresan energía utilizada durante un período. Ninguna de esas cifras permite calcular directamente cuánta agua consume una instalación.
Para estimarlo se necesitarían datos adicionales sobre ocupación, carga de trabajo, horas de operación y arquitectura térmica.
La expansión regional muestra la escala de la planificación requerida. No demuestra que el agua aumente en la misma proporción que la capacidad instalada: ese resultado dependerá de dónde y cómo opere la nueva infraestructura.
Cómo funciona Direct-to-Chip y dónde termina el calor
En refrigeración directa al chip, el fluido recoge calor mediante componentes en contacto térmico con los procesadores. Después lo transporta hacia equipos que permiten transferirlo a otro circuito o sistema de disipación.
El fluido recircula, por lo que no necesita evaporarse junto al procesador para retirar calor. Sin embargo, recoger calor y expulsarlo al ambiente son etapas diferentes.
El recorrido puede entenderse así: el chip entrega calor al refrigerante; el sistema lo transporta; un equipo exterior o una instalación de refrigeración lo libera finalmente al entorno.
La propia documentación de Schneider Electric explica que Direct-to-Chip desplaza la gestión del agua hacia la capa de disipación térmica de la instalación, donde su uso depende del clima y de la infraestructura. Schneider Electric Blog
Circuito cerrado y evaporación pueden coexistir
Un centro puede disponer de un circuito cerrado en los servidores y utilizar una torre evaporativa para disipar el calor en otra parte del sistema. También puede emplear equipos de rechazo de calor al aire o soluciones híbridas.
| Configuración | Papel del agua | Aspecto que debe comprobarse |
|---|---|---|
| Circuito cerrado en los chips y torre evaporativa exterior | El refrigerante recircula, pero puede consumirse agua en la torre | Consumo total y operación estacional |
| Circuito cerrado con disipación seca al aire | Puede evitar evaporación en el rechazo de calor | Rendimiento y consumo eléctrico según el clima |
| Sistema híbrido con asistencia evaporativa | El agua interviene bajo determinadas condiciones | Horas de asistencia y demanda durante períodos cálidos |
Son configuraciones conceptuales, no una comparación de rendimiento entre productos.
La elección debe equilibrar agua, energía, confiabilidad y costo. Una arquitectura puede reducir consumo hídrico y requerir más electricidad en ciertas condiciones; por eso, la evaluación debe abarcar el sistema completo.
WUE: qué mide y qué deja fuera
La efectividad en el uso del agua, o WUE, relaciona el uso anual de agua de una instalación con la energía anual consumida por sus equipos de TI.
El Departamento de Energía de Estados Unidos presenta la métrica en litros por kilovatio-hora, mediante esta relación:
WUE = uso anual de agua del sitio, en litros ÷ energía anual de los equipos de TI, en kWh. Department of Energy
El comunicado utiliza metros cúbicos por kilovatio-hora. Esa expresión es dimensionalmente posible, pero requiere conversión para compararla con valores publicados en litros: un metro cúbico equivale a 1.000 litros.
Un indicador bajo necesita contexto
Una WUE baja puede mostrar menor intensidad hídrica dentro del perímetro medido. No informa automáticamente sobre el agua asociada a la electricidad ni sobre la disponibilidad del recurso en la cuenca.
Además, un indicador de intensidad puede mejorar mientras aumenta el volumen absoluto.
Ejemplo hipotético: una instalación que utiliza 1.000.000 de kWh de energía de TI con WUE de 1 L/kWh registra 1.000.000 de litros. Si duplica esa energía y mejora a 0,75 L/kWh, el volumen asciende a 1.500.000 de litros.
La intensidad mejora un 25%, pero el volumen aumenta un 50%. El ejemplo no corresponde a una instalación real: muestra por qué ambos datos deben publicarse juntos.
La propuesta de Schneider Electric para cargas de alta densidad
Schneider Electric combina refrigeración líquida, distribución térmica, protección eléctrica y diseños de referencia para infraestructura de IA. El comunicado menciona desarrollos con NVIDIA y soluciones de Motivair by Schneider Electric, orientados a cargas superiores a 100 kW por rack.
Las unidades de distribución de refrigeración, o CDU, permiten gestionar el intercambio térmico y la circulación de refrigerante entre partes del sistema. Su incorporación debe coordinarse con las capacidades eléctricas, hidráulicas y operativas del edificio.
Los compromisos de Schneider Electric están enfocados en crear soluciones en centros de datos que sean integrales, sostenibles y ágiles, implementando tecnología de extremo a extremo que permita procesar el volumen creciente de datos sin comprometer nuestros recursos naturales», destaca Luis Santamaría, CS&P Segment Leader para SAM en Schneider Electric.
El enfriamiento líquido dejó de ser una opción de nicho para convertirse en la piedra angular de la infraestructura digital responsable; nos permite absorber densidades térmicas de más de 100 kW por rack y descarbonizar la operación, garantizando que el avance de la economía digital en América Latina sea plenamente sostenible».
La declaración expresa la posición de la compañía. La capacidad de atender alta densidad térmica no demuestra, por sí sola, descarbonización ni sostenibilidad integral. Para acreditar esos resultados se necesitan mediciones, una referencia de comparación y datos sobre la electricidad utilizada.
Asimismo, Galaxy VXL es una línea de sistemas de alimentación ininterrumpida, UPS. Su función debe distinguirse de las herramientas de gemelos digitales: protección eléctrica, simulación y refrigeración aportan capacidades diferentes dentro de una arquitectura integrada.
Relación con la IA empresarial: medir también la demanda
La gestión responsable comprende tanto la infraestructura como las decisiones sobre las cargas de trabajo.
Un equipo puede necesitar imágenes de alta resolución para una campaña final, pero utilizar versiones preliminares más pequeñas durante la exploración. También puede revisar cuántas variantes necesita generar y conservar resultados aprovechables.
Estas decisiones requieren equilibrio: adecuar los recursos a la finalidad del trabajo, sin trasladar toda la responsabilidad al usuario. Operadores y proveedores conservan un papel central porque controlan la infraestructura, las tecnologías de enfriamiento y la información ambiental.
La eficiencia técnica aporta valor. Su efecto debe contrastarse con el crecimiento del uso: producir cada resultado con menos recursos no asegura que el conjunto consuma menos si el volumen aumenta con mayor rapidez.
Qué deben exigir ahora las organizaciones
La evaluación de un centro de datos o servicio de IA debería reunir indicadores técnicos y condiciones locales.
| Prioridad | Información que conviene solicitar | Utilidad para decidir |
|---|---|---|
| Transparencia hídrica | Volumen anual, origen del agua y perímetro de WUE | Comprender el alcance de las afirmaciones |
| Condiciones locales | Disponibilidad y estacionalidad del recurso | Evaluar riesgos para la operación y el entorno |
| Energía | Consumo total, PUE y características del suministro | Examinar eficiencia y emisiones |
| Diseño térmico | Circuitos, disipación exterior y uso de evaporación | Localizar dónde se consume agua |
| Crecimiento | Proyecciones de carga y escenarios climáticos | Anticipar necesidades futuras |
| Verificación | Mediciones, metodología y revisión de resultados | Contrastar beneficios prometidos y obtenidos |
El comunicado no aporta un caso medido en el Perú ni una comparación de consumo hídrico antes y después de implementar las soluciones descritas. Por ello, sus beneficios deben presentarse como capacidades y posibilidades sujetas al diseño, no como ahorros locales ya demostrados.
¿Por qué es importante?
Para un CIO, CTO o CEO, el agua y la energía condicionan costos, continuidad y posibilidades de expansión. Elegir refrigeración requiere evaluar el sistema completo y su ubicación. Una decisión sustentada debe combinar intensidad, consumo absoluto y riesgos locales, con evidencia que permita comprobar los beneficios ambientales y operativos.
Visión Estratégica
La expansión de la Inteligencia Artificial convierte la gestión térmica en una decisión de infraestructura y de relación con el territorio. La tendencia hacia mayores densidades favorece la refrigeración líquida, pero sus resultados ambientales dependerán de la disipación del calor, el suministro eléctrico y la demanda acumulada.
Para el Perú (actualmente azotado por un Mega Niño e incendios forestales, casi imposibles de aplacar si no es con lluvia natural), esta evaluación debe incorporar disponibilidad de agua, condiciones de la cuenca y necesidades locales antes de seleccionar una ubicación o ampliar capacidad. El análisis requiere escenarios anuales y estacionales, además de indicadores promedio.
En Latinoamérica, las diferencias climáticas y energéticas impiden recomendar una arquitectura universal. Modernizar instalaciones existentes exigirá contrastar alternativas y capacidades de mantenimiento.
Desde una perspectiva editorial, la oportunidad consiste en vincular innovación con transparencia: publicar consumos absolutos, explicar las métricas y verificar resultados. La refrigeración líquida puede contribuir a esa transformación cuando sus beneficios se demuestran en el conjunto de la operación.
Datos citables
- 41,3%: crecimiento interanual del inventario en los cuatro principales mercados latinoamericanos de centros de datos, según CBRE, al primer trimestre de 2026.
- 1.045 MW: inventario conjunto de São Paulo, Querétaro, Santiago y Bogotá en ese período.
- 17%: crecimiento del consumo eléctrico mundial de los centros de datos en 2025, según la AIE.
- Más de 100 kW por rack: densidad que Schneider Electric señala para las arquitecturas descritas en el comunicado.
- L/kWh: unidad utilizada por el Departamento de Energía estadounidense para expresar WUE del sitio.
- 1.000 litros: equivalencia de un metro cúbico, necesaria para comparar métricas expresadas con unidades distintas.
- Sin cifra por imagen: el comunicado no presenta una metodología que permita asignar un consumo hídrico universal a cada creación con IA.
Knowledge Layer — Glosario
Huella hídrica
Evaluación del uso de agua asociado a una actividad, con un alcance que debe especificar etapas, ubicación y metodología.
Refrigeración líquida
Uso de un fluido para transportar calor desde los equipos hacia un sistema de intercambio o disipación.
Direct-to-Chip
Refrigeración que captura calor directamente en componentes como procesadores mediante placas frías conectadas a un circuito de fluido.
Circuito cerrado
Sistema en el que el fluido recircula. Su existencia no determina por sí sola el consumo de agua de toda la instalación.
Rechazo de calor
Etapa en la que el calor transportado por el sistema se libera finalmente al ambiente o se aprovecha para otro uso.
CDU
Unidad de distribución de refrigeración que gestiona la circulación y el intercambio térmico entre circuitos.
WUE
Indicador que relaciona el uso de agua con la energía consumida por los equipos de TI, habitualmente expresado en L/kWh.
PUE
Relación entre la energía total del centro de datos y la utilizada por sus equipos de TI. No mide directamente agua ni emisiones.
Densidad por rack
Potencia concentrada en un gabinete de equipos, expresada en kW, relevante para dimensionar alimentación y refrigeración.
Gemelo digital
Representación digital de un sistema físico utilizada para analizar su comportamiento y evaluar escenarios.
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