Los centros de datos consumen cada vez más electricidad para alimentar cargas de inteligencia artificial, pero una proporción significativa de esa energía se disipa en forma de calor. Johnson Controls propone convertir esta calor en una oportunidad mediante la reutilización a través de enfriadoras de absorción, las cuales generan refrigeración aprovechando la energía térmica. Esta estrategia permite reducir el consumo eléctrico dedicado a la climatización y liberar mayor potencia para servidores y aceleradores de IA.

Resumen en 20 segundos sobre la refrigeración por absorción

• Johnson Controls publica una guía de diseño para reaprovechar el calor residual en centros de datos.
• Esta propuesta puede reducir hasta un 44 % el consumo eléctrico dedicado a refrigeración.
• En un sistema de 1 GW, se podrían liberar hasta 97 MW adicionales para cargas de IA.
• Se estima que la arquitectura que propone puede lograr un PUE de 1,23 y reducir hasta un 43 % las emisiones asociadas a los sistemas de refrigeración.

La iniciativa llega en un contexto donde los grandes operadores de la nube y los proveedores de infraestructura buscan mejorar la eficiencia para incrementar su capacidad de cómputo sin necesidad de nuevas conexiones eléctricas o expansión en la generación de energía.

Transformar calor en capacidad computacional

Tradicionalmente, el calor generado por servidores y sistemas de generación eléctrica se considera un residuo que debe eliminarse rápidamente para mantener temperaturas operativas seguras.

Johnson Controls propone un enfoque innovador: aprovechar ese calor residual alimentando enfriadoras de absorción, un sistema que utiliza energía térmica para producir agua fría, destinada a sistemas de climatización.

La compañía estima que aproximadamente el 57 % de la energía utilizada durante la generación eléctrica en el sitio se disipa como calor. Recuperar parte de ese calor permitiría reducir significativamente la demanda eléctrica de refrigeración.

El resultado sería una mayor disponibilidad de potencia para ampliar la capacidad con más servidores y aceleradores de IA, sin incrementar la capacidad de generación eléctrica necesaria.

Hasta 97 MW adicionales para inteligencia artificial

El ejemplo considerado por Johnson Controls corresponde a una gigafábrica de IA de 1 GW.

En ese escenario, reutilizar el calor residual posibilitaría liberar hasta 97 MW adicionales para cargas de cómputo dedicadas a IA.

La empresa calcula que esa capacidad extra podría traducirse en aproximadamente 18.000 millones de dólares en ingresos adicionales a lo largo de la vida útil de una instalación típica en EE. UU., aunque esta estimación se basa en modelos teóricos y puede variar en función de factores como la ocupación del centro, el tipo de cargas de trabajo y la evolución del mercado.

Reducir el consumo eléctrico en refrigeración

Uno de los principales objetivos del proyecto es disminuir el electricidad utilizada por los sistemas de climatización.

Johnson Controls señala que emplear enfriadoras de absorción podría reducir hasta un 44 % la demanda eléctrica exclusiva de refrigeración.

La propuesta también contempla otros aspectos de eficiencia:

• Alcanzar un PUE (Power Usage Effectiveness) de hasta 1,23.
• Reducir hasta un 43 % las emisiones de CO₂ relacionadas con los sistemas de refrigeración.
• Operar sin consumo de agua en determinadas configuraciones cuando sea posible.

Si bien 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, protagonismo en la era de IA

Hasta hace poco, la discusión en torno a centros de datos se centraba principalmente en procesadores, GPU y almacenamiento.

El crecimiento explosivo de la inteligencia artificial está desplazando parcialmente el foco hacia otro elemento clave: la refrigeración.

Los nuevos clusters de IA incorporan miles de aceleradores que trabajan en paralelo, generando consumos que pueden llegar a varios cientos de megavatios por instalación. Mantener estas infraestructuras en rangos térmicos seguros es uno de los principales desafíos 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 están adquiriendo tanta relevancia como el hardware mismo.

Una arquitectura diseñada para escalar

Johnson Controls explica que el diseño presentado es modular, permitiendo adaptarlo tanto a campus de aproximadamente 100 MW como a instalaciones de varios gigavatios sin necesidad de rediseñarlo por completo.

La tecnología se basa en décadas de experiencia con su gama de enfriadoras YORK, ampliamente utilizadas en industrias y aplicaciones que requieren altos niveles de rendimiento.

Este enfoque refleja una tendencia en ascenso: el crecimiento de la inteligencia artificial ya no depende únicamente de fabricar más chips, sino también de aprovechar mejor cada megavatio, reducir el consumo auxiliar y transformar elementos considerados desperdicio, como el calor residual, en recursos útiles para aumentar 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 destinada a climatizar edificios o instalaciones industriales.

¿Por qué resulta interesante para los centros de datos?

Permite aprovechar parte del calor generado por la misma infraestructura para producir refrigeración, reduciendo así el consumo eléctrico dedicado a la climatización.

¿Qué significa liberar 97 MW para IA?

Según el modelo presentado, una instalación de 1 GW podría destinar hasta 97 MW adicionales a servidores y aceleradores de IA al disminuir la energía requerida para refrigeración.

¿Es una tecnología nueva?

No. Las enfriadoras de absorción llevan décadas en uso en aplicaciones industriales y de cogeneración. La innovación está en integrarlas en nuevas infraestructuras de centros de datos especializados en IA.