La industria de los centros de datos vive uno de los momentos más intensos de su historia reciente. La irrupción de la inteligencia artificial generativa no solo está multiplicando la demanda de capacidad, sino que está cambiando la escala de los proyectos, su localización, los plazos de construcción y las tecnologías que los hacen posibles.
Para analizar este nuevo escenario, conversamos con Víctor Gago, Data Center & Cloud & Service Providers Sales Manager – Secure Power Division Iberia de Schneider Electric, que explica cómo la IA está redefiniendo el sector, por qué España se ha convertido en un polo de atracción para la inversión y cuáles son los grandes retos que marcarán esta nueva etapa.
En el último año la inteligencia artificial ha pasado al centro de la conversación del sector. ¿Qué está cambiando realmente en la demanda de centros de datos?
El cambio está siendo muy profundo, pero conviene entenderlo en contexto. La inteligencia artificial no irrumpe en un mercado estancado, sino en una industria que ya llevaba años creciendo con mucha fuerza. Veníamos de ritmos de crecimiento de doble dígito impulsados por dos grandes motores: la adopción masiva del cloud y la digitalización progresiva de la sociedad, tanto a nivel empresarial como individual.
Cada vez consumimos más servicios digitales, generamos más datos y trasladamos más procesos al entorno digital. Todo eso ya estaba provocando una expansión muy relevante de la infraestructura. Y dentro de ese contexto, España y Portugal se estaban posicionando especialmente bien.
Lo que ocurre en los últimos 12–18 meses es que la irrupción de la inteligencia artificial generativa acelera enormemente esa dinámica. Lo que antes era una tendencia sostenida pasa a convertirse en una auténtica carrera por desplegar capacidad. Hoy vemos proyectos con una escala completamente distinta a la que conocíamos hace apenas unos años: data centers que arrancan por encima de los 15 MW por fase y anuncios que superan los 20, 40, 50 e incluso más de 100 MW.
Además, la velocidad es diferente. La adopción de la IA está siendo extraordinariamente rápida y eso obliga a acelerar los ciclos de inversión. No solo se invierte más, sino que se invierte antes y a mayor escala desde el primer momento.
¿Podemos hablar de un nuevo ciclo de inversión comparable al boom del cloud?
Sí, con matices. El cloud supuso una transformación estructural muy profunda porque permitió pasar de centros de datos corporativos distribuidos a grandes infraestructuras centralizadas, altamente eficientes. Con la inteligencia artificial ocurre algo comparable, pero a una velocidad mucho mayor. La adopción de la IA generativa ha sido extremadamente rápida y eso ha comprimido los tiempos de decisión y despliegue. Además, la escala necesaria es superior desde el inicio: la IA requiere infraestructuras más potentes, con mayores densidades y consumos, lo que implica inversiones más intensivas desde el primer día.
En resumen, es un fenómeno similar al del cloud, pero más rápido, más exigente y con mayores retos técnicos.
Más allá del crecimiento de la demanda, ¿cómo está transformando la IA el propio concepto de centro de datos?
Está cambiando varias cosas de forma simultánea. La primera es la localización. Hasta hace relativamente poco, la inversión estaba muy concentrada alrededor de Madrid y Barcelona. Ahora vemos cómo aparecen proyectos relevantes en otras zonas porque el criterio principal deja de ser únicamente la proximidad al usuario. Cuando hablamos de AI factories o grandes infraestructuras para entrenamiento de modelos, empiezan a pesar más otros factores: disponibilidad energética, acceso a suelo, capacidad de crecimiento, velocidad administrativa y posibilidad de construir rápido. Por eso estamos viendo proyectos en regiones menos saturadas, tanto en España como en Portugal.
La segunda gran transformación es constructiva. Se está produciendo una transición clara desde modelos tradicionales hacia arquitecturas prefabricadas y modulares. Antes se construía primero toda la obra civil y después se incorporaba progresivamente la infraestructura eléctrica. Ahora muchas de esas salas eléctricas se fabrican en paralelo y se integran posteriormente, lo que reduce de forma muy significativa los plazos.
Y la tercera transformación es la densidad. Si históricamente hablábamos de racks de entre 5 y 20 kW, hoy ya vemos proyectos por encima de 40 kW, otros que superan los 100 kW e incluso configuraciones que empiezan a acercarse a los 150 kW por rack. Esto obliga a replantear por completo tanto la alimentación eléctrica como la refrigeración.
¿Qué cambios tecnológicos están exigiendo estas nuevas cargas de IA?
El aumento de densidad lo cambia todo. En el ámbito energético se empieza a avanzar hacia arquitecturas en corriente continua y hacia tensiones más altas —hasta 800 voltios— para reducir conversiones, minimizar pérdidas y poder manejar grandes potencias de forma eficiente.
En paralelo, la refrigeración se convierte en un elemento crítico. La refrigeración por aire, que ha sido el estándar durante años, empieza a ser insuficiente para determinadas cargas de trabajo. Por eso, en muchos proyectos orientados a IA la refrigeración líquida, especialmente el modelo direct-to-chip, ya se incorpora desde el diseño inicial.
Ahora mismo estamos en una fase de transición. Lo más habitual son arquitecturas híbridas donde conviven refrigeración líquida y sistemas tradicionales por aire. Pero la tendencia es clara: a medida que aumente la densidad, la refrigeración líquida irá ganando peso y acabará siendo dominante en determinados entornos.
Ya no se trata solo de construir más centros de datos: se trata de construirlos más rápido, en otras ubicaciones y con una arquitectura completamente distinta
Desde Schneider Electric habláis mucho de construcción modular. ¿Por qué está ganando tanta relevancia?
El factor clave es el tiempo. La construcción tradicional obliga a ejecutar muchas fases de forma secuencial. Con un modelo modular es posible construir en paralelo la obra civil y toda la infraestructura eléctrica, lo que permite reducir los plazos de despliegue de forma muy significativa.
En determinados proyectos, el ahorro puede situarse entre 10 y 12 meses, y eso tiene una traducción directa en negocio: cuanto antes entra en operación el centro de datos, antes empieza a generar ingresos. Aunque la inversión inicial pueda ser ligeramente superior, el impacto real está en el time to market.
Además, la modularidad facilita la escalabilidad y permite adaptarse mejor a un entorno en el que la demanda crece muy rápido y es difícil de prever. Ya no hablamos solo de centros de datos modulares completos, sino de modularizar salas eléctricas, infraestructura IT e incluso arquitecturas específicas para IA.
¿Es la energía hoy el principal cuello de botella para el crecimiento?
Es uno de los grandes retos, pero hay que matizarlo. En España no existe un problema estructural de generación, especialmente gracias al peso de las energías renovables. El reto está más en el acceso a la red y en la capacidad de conexión.
En muchos nodos existe saturación no tanto por consumo real, sino por reservas de potencia que no se están utilizando. Ahí es donde las medidas regulatorias pueden ayudar a liberar capacidad y mejorar la eficiencia del sistema.
Además, empiezan a aparecer alternativas muy interesantes, como proyectos que contemplan autogeneración, integración de baterías, microgrids y mecanismos de flexibilidad energética. Son soluciones que ya se ven en otros mercados y que acabarán llegando con más fuerza a España.
¿España tiene realmente una posición competitiva para atraer este tipo de inversiones?
Sí, claramente. España y, en general, la Península Ibérica reúne una combinación muy atractiva de factores: alta disponibilidad de energías renovables, buena conectividad internacional gracias a los cables submarinos, costes competitivos de suelo y talento y un marco relativamente estable.
Además, el desarrollo ya no se limita a los grandes núcleos urbanos. Estamos viendo inversiones en regiones con disponibilidad energética y capacidad de crecimiento, lo que contribuye también a un mayor equilibrio territorial.
¿Van a sustituir las AI factories a los centros de datos tradicionales?
No, lo más probable es que coexistan distintos modelos. Por un lado, estarán las grandes infraestructuras dedicadas al entrenamiento de modelos y a la producción masiva de capacidad. Por otro, seguirán existiendo centros de datos orientados al cloud, almacenamiento, computación tradicional e inferencia.
La inferencia, además, requiere menor latencia y mayor proximidad al usuario o al punto de consumo del dato, lo que impulsa modelos más distribuidos y cercanos, incluyendo el edge computing. Sectores como la industria, la robótica o aplicaciones críticas seguirán necesitando proximidad y baja latencia.
¿Existe una contradicción entre el crecimiento de la IA y los objetivos de sostenibilidad?
Nuestra visión es que no. La inteligencia artificial no es un problema para la sostenibilidad, sino parte de la solución. Aunque los centros de datos consumen energía, representan una parte relativamente pequeña del total —menos del 2% en España—.
En cambio, la IA permite mejorar la eficiencia en otros sectores clave, como edificios o industria, donde se pueden lograr reducciones de consumo del 20% al 30%. Además, los propios centros de datos están avanzando mucho en eficiencia energética, uso de renovables, reducción del consumo de agua y optimización operativa.
Hoy ya no basta con medir solo el PUE. Cada vez se incorporan más indicadores como el WUE, las emisiones de CO₂ en los distintos alcances o la huella de carbono de la cadena de suministro. La sostenibilidad se aborda de forma cada vez más integral.
Para cerrar, ¿cuál es el principal reto para capitalizar esta oportunidad?
El gran reto es el talento y el ecosistema industrial. Podemos tener energía, inversión y demanda, pero si no contamos con profesionales cualificados y empresas capaces de ejecutar estos proyectos, perderemos competitividad.
España tiene una oportunidad enorme. Pero para convertirla en valor real es imprescindible apostar por formación, desarrollo tecnológico y capacidad industrial local. No se trata solo de atraer inversión, sino de ser capaces de capturar el valor que genera y transformarlo en crecimiento económico y empleo de calidad.
