Un campo afuera de un templo en Texas cuenta la historia. En agosto de 2022, Meta comenzó a construir allí un centro de datos convencional tipo H. En abril de 2023, el sitio fue demolido: desaparecieron 70 millones de dólares en obras. ¿Por qué? Porque el diseño, optimizado para el almacenamiento y las aplicaciones web, no pudo seguir el ritmo del vertiginoso giro hacia la IA. El meta se pausa, se reestructura para cálculos de IA de alta densidad y refrigeración líquida, y luego se reinicia con un diseño completamente nuevo creado para entrenamiento y estimación.
De los “centros de datos” a las supercomputadoras con inteligencia artificial
Para entender Shift, piense en C3P: computación, conectividad, refrigeración y energía. Se implementaron instalaciones tradicionales para los usuarios para minimizar la latencia y maximizar el ancho de banda para la entrega de contenido (piense en YouTube y Netflix). La IA voltea la pila. Los clústeres de capacitación son esencialmente sistemas cerrados, donde los milisegundos de latencia de la red cuentan, e incluso las estimaciones de los consumidores toleran retrasos adicionales de ida y vuelta porque los cuellos de botella aún cuentan. El nuevo objetivo es la densidad: más silicio por rack, interconexiones más estrechas y gastar menos energía en actividades no matemáticas.
El GB200 NVL72 a escala de rack de NVIDIA muestra cómo se ve “la densidad primero”: 72 GPU Blackwell actúan como una GPU gigante, distribuida como un rack enfriado por líquido que puede consumir ~132 kW a través de múltiples estantes de energía de 33 kW, del orden del típico Lakeway 33 anterior, con ópticas de cobre que consumen mucha energía dentro del rack. Se mantiene al mínimo; Recibe óptica al salir del rack.
Refrigeración: del pasillo de aire a la placa fría y la CDU
El bastidor siente el viento cuando se consume energía. Pero a 100-130 kW por rack (y creciendo), el líquido gana en todos los frentes: espacio, capacidad térmica (~4000 × en comparación con el aire) y confiabilidad/eficiencia de los componentes a temperaturas de unión más bajas. El rediseño del Meta cambió claramente hacia gabinetes listos para líquidos para soportar construcciones con gran cantidad de GPU, una tendencia que se refleja en las casas de hiperescalador y TPU.
Poder: nuevos productos hiperescalares
En la era de la web, los megavatios miden un campus. En la era de la IA, miden un edificio y los gigavatios miden un campus. Microsoft ha firmado un contrato de 20 años con Constellation para reiniciar la Unidad 1 de Three Mile Island, específicamente devolviendo 835 MW a la red para 2027.
Mientras tanto, Meta se ha movido por todas partes en campus de IA de varios gigavatios. “Prometheus” en Ohio tiene como objetivo ~1 GW para 2026, mientras que “Hyperion” en Luisiana está ampliado hacia 5 GW; de ahí tiendas de campaña, subestaciones prefabricadas y generación in situ para comprimir los cronogramas.
¿Por qué la cuadrícula de repente parece más pequeña?
Los analistas ahora consideran que la energía es el insumo menos importante para la IA. Las estimaciones de semianálisis sugieren que el poder crítico global de TI podría duplicarse de ~49 GW (2023) a ~96 GW para 2026, con aproximadamente ~40 GW atribuibles solo a la IA. La AIE proyecta que el consumo de electricidad de los centros de datos podría duplicarse a ~945 TWh para 2030, con los sitios optimizados para IA como el principal impulsor. Goldman Sachs espera que la demanda de energía de CC crezca un 50 % para 2027 y un 165 % para 2030 (frente a 2023). RAND añade que AI DC puede requerir ~10 GW extra Capacidad solo en 2025, lo que agrava una ventana de construcción ajustada.
Estos shocks de demanda ya son visibles: las subastas de capacidad de PJM aumentan a medida que Virginia del Norte (callejón de centros de datos) busca 30 gigavatios de carga adicional para 2030, y la construcción de centros de datos en EE. UU. alcanza niveles récord a mediados de 2025. Traducción: MW es el nuevo foso.
El paseo Denton: de Bitcoin a Blackwell
Otro microcosmos: Denton, Texas. Se está remodelando un antiguo campus criptográfico para AI HPC, conectado a una planta de gas cercana y se espera que doble CoreWeave y sus socios necesitan electricidad en la ciudad a medida que aumenta el alojamiento de GPU. Simboliza una amplia reorientación del poder a escala industrial de la IA.
Qué significa esto para las empresas (y para todos los demás)
- Ubicación ≠ latencia, es logística. La IA persigue sitios fuerza Y agua fría Primero, la fibra en segundo lugar. Espere campus de IA cerca de subestaciones, oleoductos, centrales nucleares y flotas de recolectores, no solo cerca de áreas metropolitanas.
- El gasto de capital pasó a ser electromecánico. El proyecto de ley se inclina hacia el trabajo de servidor a sitio: transformadores, aparamenta, torres de enfriamiento, CDU y generación in situ. Los permisos y los retrasos en los transformadores son los nuevos factores que acaban con los plazos de entrega.
- La durabilidad es ahora “poder duro”. La energía limpia, disponible las 24 horas del día, los 7 días de la semana (nuclear, hidroeléctrica, gas CCS) es algo que está en juego. El compromiso de Google con múltiples proyectos nucleares avanzados subraya la dirección en la que se dirige.
- Realidad operativa: cargas puntiagudas. El entrenamiento de IA golpea la red con rápidos cambios de carga; Los operadores deben diseñar para que sean amigables con la red (almacenamiento, configuración de la demanda, generación en el sitio) o mitigación de riesgos y apagones.
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Entonces… ¿el centro de datos de IA realmente se está “comiendo al mundo”?
Deben estar consumiendo: energía con campus de varios gigavatios, metal con cobre por milla de bastidores, cientos de miles de millones en capital, bienes raíces con clusters que ocupan la huella de Manhattan y tiempo con tiendas de campaña y módulos prefabricados de construcción rápida. Si los centros de datos Web2 fueran bibliotecas, entonces los centros de datos de IA son acerías: más ruidosas, más calientes, más hambrientas y construidas para convertir electrones en bruto en tokens, incrustaciones e ideas. Y sí, el campo vacío de Temple ahora son dos salas de alta densidad con refrigeración líquida y casi 170 MW de potencia informática crítica, mientras se reanudaba la jugada ganadora.
