Los centros de datos consumen cantidades cada vez mayores de electricidad para alimentar cargas de inteligencia artificial, pero una parte significativa de esa energía se disipa en forma de calor. Johnson Controls considera que ese calor residual puede convertirse en una oportunidad y ha desarrollado una guía técnica que propone reutilizarlo mediante enfriadoras de absorción para generar refrigeración, reduciendo así el consumo eléctrico dedicado a climatización y liberando potencia adicional para servidores y aceleradores de IA.
Las claves de la refrigeración por absorción en 20 segundos
- Johnson Controls presenta una guía de diseño para aprovechar el calor residual de los centros de datos.
- Esta propuesta permitiría reducir hasta un 44 % el consumo de electricidad para refrigeración.
- En una instalación de 1 GW, se podrían liberar hasta 97 MW adicionales para cargas de IA.
- La compañía estima que la arquitectura podría lograr un PUE de 1,23 y disminuir hasta un 43 % las emisiones asociadas al sistema de refrigeración.
Esta iniciativa llega en un momento en que los grandes operadores de la nube y los proveedores de infraestructura buscan mejoras en eficiencia que les permitan aumentar su capacidad de cálculo sin depender de nuevas conexiones eléctricas o incrementos en la generación de energía.
Convertir el calor en capacidad de cómputo
Tradicionalmente, el calor generado por los servidores y los sistemas de generación eléctrica se considera un residuo que debe eliminarse rápidamente para mantener temperaturas de funcionamiento estables.
Johnson Controls propone un enfoque diferente: aprovechar ese calor residual para alimentar enfriadoras de absorción, una tecnología que utiliza energía térmica en lugar de electricidad para producir agua fría destinada a sistemas de climatización.
Según la compañía, aproximadamente el 57 % de la energía utilizada por la generación eléctrica en el lugar se disipa como calor. Recuperar parte de esa energía permitiría reducir significativamente la demanda eléctrica de los sistemas de refrigeración.
El resultado sería mayor disponibilidad de potencia para instalar más servidores de IA sin necesidad de aumentar la capacidad de generación energética.
Hasta 97 MW adicionales para IA
El ejemplo que presenta Johnson Controls corresponde a una «AI Factory» de 1 GW de potencia.
En ese escenario, reutilizar el calor residual permitiría disponer de hasta 97 MW adicionales para cargas de computación dedicadas a inteligencia artificial.
La empresa estima que esta capacidad adicional podría generar hasta 18.000 millones de dólares en ingresos extra a lo largo de la vida útil de una instalación típica en EE.UU. Sin embargo, esta estimación se basa en un modelo teórico y dependerá de diversos factores como la ocupación del centro, el tipo de cargas y la evolución del mercado.
Reducir el consumo eléctrico en refrigeración
Uno de los principales objetivos del documento es disminuir la energía que consumen los sistemas de climatización.
Según Johnson Controls, el uso de enfriadoras de absorción podría reducir hasta un 44 % el demanda eléctrica exclusiva de los sistemas de refrigeración.
Además, el diseño propuesto contempla otros objetivos de eficiencia:
- Alcanzar un PUE (Power Usage Effectiveness) de hasta 1,23.
- Reducir hasta un 43 % las emisiones de CO₂ relacionadas con la refrigeración.
- Operar sin consumo de agua en determinadas configuraciones.
Aunque estas cifras dependen del diseño específico de cada instalación, reflejan la creciente importancia de la gestión térmica en los centros de datos de próxima generación.
La refrigeración adquiere protagonismo en la era de la IA
Hasta hace pocos años, las discusiones sobre centros de datos se centraban principalmente en procesadores, GPU y almacenamiento.
La expansión de la inteligencia artificial está desplazando parcialmente el foco hacia otro elemento crítico: la refrigeración.
Los nuevos clústeres de IA concentran miles de aceleradores funcionando simultáneamente, con consumos eléctricos que pueden alcanzar varios cientos de megavatios por instalación. Mantener estas infraestructuras en los rangos térmicos adecuados se ha convertido en uno de los mayores retos para operadores, fabricantes y proveedores de infraestructura.
En este contexto, tecnologías como la refrigeración líquida, la recuperación de calor, los sistemas de absorción y la optimización energética empiezan a jugar un papel tan importante como el propio hardware de cómputo.
Una arquitectura diseñada para crecer
Johnson Controls explica que su diseño tiene un enfoque modular que permite adaptarlo tanto a campus de aproximadamente 100 MW como a futuras instalaciones de varios gigavatios, sin necesidad de rediseñar toda la infraestructura.
Además, la compañía señala que la tecnología se apoya en décadas de experiencia con su gama de enfriadoras YORK, utilizadas en sectores industriales y aplicaciones de alta exigencia.
Esta propuesta refleja una tendencia cada vez más evidente: la expansión de la inteligencia artificial ya no depende solo de fabricar más chips, sino también de aprovechar mejor cada megavatio disponible, reducir el consumo energético auxiliar y convertir elementos considerados residuos —como el calor residual— en recursos útiles para incrementar la capacidad de cómputo.
Preguntas frecuentes
¿Qué es una enfriadora de absorción?
Es un sistema de refrigeración que utiliza energía térmica, como calor residual, en lugar de electricidad para producir agua fría, que se emplea en la climatización de edificios o instalaciones industriales.
¿Por qué resulta interesante para los centros de datos?
Permite aprovechar parte del calor generado por la misma instalación para producir refrigeración, disminuyendo así el consumo eléctrico destinado a climatización.
¿Qué implica liberar 97 MW para IA?
Según el modelo de Johnson Controls, una instalación de 1 GW puede destinar hasta 97 MW adicionales a servidores y aceleradores de IA, eliminando parte de la energía que normalmente consumiría la refrigeración.
¿Es una tecnología nueva?
No exactamente. Las enfriadoras de absorción llevan décadas usándose en aplicaciones industriales y cogeneración. La novedad reside en su integración en las nuevas infraestructuras de centros de datos orientados a IA.