IA necesita US$6,7 billones en centros de datos hasta 2030: qué hacer como founder

La próxima frontera de la inteligencia artificial está en cómo la hacemos funcionar

La inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa crítica. Según McKinsey & Company, la demanda global de capacidad para centros de datos crecerá entre 19% y 22% anual hasta 2030, impulsada principalmente por la IA, lo que requerirá inversiones cercanas a US$6,7 billones en infraestructura durante los próximos cinco años. Esta cifra monumental representa uno de los mayores desafíos y oportunidades del ecosistema tecnológico actual.

Sin embargo, construir más capacidad no será suficiente. Las cargas asociadas a la IA están elevando las densidades de potencia, generando nuevos requerimientos de refrigeración y aumentando la necesidad de continuidad operacional. Al mismo tiempo, crecerá la presión por procesar más información consumiendo más energía, pero reduciendo costos y huella ambiental.

El software como infraestructura crítica

El software deja así de ser una herramienta de monitoreo para convertirse en parte de la infraestructura crítica. Integrar información de los sistemas eléctricos, climatización, tecnología de la información y activos permite no sólo saber qué está ocurriendo, sino también anticipar fallas, optimizar el consumo y tomar decisiones antes de que un problema afecte la operación.

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Tecnologías como los gemelos digitales y el mantenimiento predictivo permiten que instalaciones cada vez más complejas puedan diseñar, operar y mantenerse a partir de datos, considerando todo su ciclo de vida. Según la página oficial de Schneider Electric, los gemelos digitales reducen el riesgo al permitir a los operadores simular y validar la infraestructura en un modelo virtual de la instalación antes y durante la implementación, y continuamente durante la operación.

Schneider Electric: arquitecto de la infraestructura IA

Schneider Electric ha pivotado su estrategia de inteligencia artificial desde la optimización interna y servicios de software para convertirse en el arquitecto de infraestructura indispensable para la revolución de la IA. Según Enki AI, la compañía ahora se enfoca en construir todo el ecosistema físico para centros de datos de IA con alto consumo de energía, asegurando su posición al resolver el principal cuello de botella de la IA: energía y enfriamiento.

Esta estrategia está validada por acuerdos de suministro multimillonarios y asociaciones de desarrollo profundo con gigantes tecnológicos. En noviembre de 2025, Schneider Electric anunció un acuerdo de capacidad de suministro de US$1.900 millones con Switch para sus fábricas de IA y una serie más amplia de acuerdos por casi US$2.300 millones con operadores de centros de datos estadounidenses.

Tecnologías clave para la nueva frontera

Gemelos digitales con OpenUSD

Según Schneider Electric, los gemelos digitales con OpenUSD y ETAP + NVIDIA Omniverse permiten el modelado de infraestructura de IA. Antes de la construcción, modelan energía, enfriamiento y comportamiento de la carga de trabajo para detectar fallas de diseño temprano, lo que sería costoso de remediar después de la construcción.

Durante la implementación, los gemelos digitales ayudan a comparar opciones como construcción prefabricada versus tradicional usando simulaciones de carga de trabajo reales. Una vez en funcionamiento, usan datos en tiempo real para simular el impacto de un cambio planificado antes de ejecutarlo en producción.

Enfriamiento líquido para alta densidad

El aumento del Thermal Design Power (TDP) del cómputo de IA moderno empuja las densidades de rack mucho más allá de 100 kW, superando con creces los límites térmicos del enfriamiento por aire. Como se documenta en el White Paper 133 de Schneider Electric, el enfriamiento líquido directo al chip se vuelve necesario por encima de aproximadamente 20-30 kW por rack.

En 2025, Schneider Electric adquirió una participación mayoritaria en Motivair, un especialista en tecnología de enfriamiento líquido, mejorando su capacidad para atender centros de datos de IA de alta densidad.

Arquitecturas de 800 VDC

Las arquitecturas de 800 VDC, energía a nivel de rack y distribución de energía resistente son componentes críticos. A diferencia de los centros de datos tradicionales que se dimensionaban contra cargas promedio y diversificadas, las Fábricas de IA deben dimensionarse para el pico sincrónico, un requisito de diseño eléctrico fundamentalmente diferente que afecta los sistemas UPS, el equipo de conmutación y la interconexión de servicios públicos.

¿Qué significa esto para tu startup?

1. Oportunidades en la cadena de suministro de infraestructura IA

La necesidad de US$6,7 billones en inversión hasta 2030 crea oportunidades masivas para startups que puedan ofrecer soluciones en:

Software de gestión energética: Herramientas que optimicen el consumo energético en tiempo real
Monitoreo predictivo: Sistemas que anticipen fallas en infraestructura crítica
Soluciones de enfriamiento: Tecnologías innovadoras para manejar densidades de potencia crecientes
Integración de sistemas: Plataformas que conecten sistemas eléctricos, de climatización y TI

2. Eficiencia operativa como ventaja competitiva

Para startups que operan infraestructura IA, la eficiencia operativa se convierte en una ventaja competitiva directa. Cada punto porcentual de mejora en eficiencia energética se traduce en ahorros significativos en costos operativos.

Acciones concretas:

Implementa sistemas de monitoreo en tiempo real desde el día uno
Considera arquitecturas modulares que permitan escalar eficientemente
Invierte en software de gestión de infraestructura antes de que los problemas escalen

3. Sostenibilidad como requisito, no opción

La presión por reducir la huella ambiental de la IA solo aumentará. Startups que integren sostenibilidad desde el diseño tendrán ventajas en:

Acceso a financiamiento: Fondos ESG y capital de impacto
Relaciones con clientes: Empresas buscan proveedores sostenibles
Costos operativos: Eficiencia energética reduce gastos

Acciones concretas:

Diseña con eficiencia energética como métrica principal
Considera ubicaciones con acceso a energía renovable
Implementa sistemas de recuperación de calor

El caso de Chile y América Latina

Para Chile y América Latina, esta transformación representa una oportunidad para consolidarse como referente regional en infraestructura digital. Pero el liderazgo no dependerá únicamente de atraer inversiones o sumar capacidad instalada, sino de demostrar que esa infraestructura puede operar de forma eficiente, resiliente y sostenible.

La región tiene ventajas competitivas en:

Acceso a energía renovable: Potencial solar y eólico
Ubicación geográfica: Proximidad a mercados clave
Costos operativos: Comparativamente menores que otras regiones

Conclusión

La próxima frontera de la IA no estará solo en desarrollar modelos más potentes o construir centros de datos más grandes, sino en hacer funcionar mejor todo aquello que los sostiene. Porque en esta nueva carrera, la ventaja no será únicamente tener más infraestructura, sino saber cómo aprovecharla.

Para founders hispanohablantes, esto representa una oportunidad sin precedentes para construir empresas que resuelvan los desafíos más críticos del ecosistema IA global. La inversión de US$6,7 billones hasta 2030 es solo el comienzo - las soluciones inteligentes de gestión, eficiencia y sostenibilidad serán las que capturen valor real en esta nueva etapa.