Madrid, 2025. La inteligencia artificial ha dejado de ser una mera herramienta de laboratorio para convertirse en el núcleo de las estrategias empresariales. Sin embargo, su implementación masiva conlleva un desafío energético sin precedentes. Los centros de procesamiento de datos, acostumbrados a manejar cargas de 5 a 10 kW por rack, se enfrentan ahora a elementos de nueva generación que consumen entre 50 y 80 kW. Esta demanda creciente ha llevado a las infraestructuras al límite, obligando a repensar las estrategias de implementación y sostenibilidad.
David Carrero, cofundador de Stackscale, destaca la transición hacia bare-metal de alta densidad con refrigeración líquida y arquitectura eléctrica de 415 V como una necesidad para evitar colapsos en la red eléctrica. Este enfoque no solo permite escalar sin problemas, sino que también cumple con los compromisos de responsabilidad social y medioambiental (ESG).
La elección de bare-metal no es casual. Proporciona acceso directo al hardware, reduciendo latencias críticas en GPU y facilitando un empaquetamiento más eficiente de nodos. Esta elección tecnológica responde a requerimientos de cumplimiento normativo y de seguridad, especialmente en sectores como la sanidad y las finanzas, donde el aislamiento y la trazabilidad son cruciales.
Superar los retos eléctricos y térmicos es esencial. La moderna infraestructura requiere sistemas eléctricos personalizados —con busways redundantes y PDUs avanzadas— y una transición decidida del aire a la refrigeración líquida o por inmersión para manejar eficientemente las cargas. Además, la micro-generación y los acuerdos de energía renovable (PPAs) se han convertido en piezas clave para asegurar una operación sostenible y resiliente.
En este desafiante entorno, las estrategias híbridas cobran importancia. Mientras el bare-metal cubre las necesidades críticas de entrenamiento e inferencia, la nube pública y el edge computing son soluciones complementarias para manejo de picos y cercanía al usuario, respectivamente.
Carrero enfatiza en la importancia de planificar con anticipación, teniendo en cuenta un plan de capacidad de 24 a 36 meses y un enfoque modular que permita adaptarse a las inevitables evoluciones tecnológicas. Las recomendaciones incluyen un compromiso firme con la eficiencia energética, a través de métricas de FinOps, y la garantía de un suministro eléctrico robusto y flexible.
La inteligencia artificial responsable no solo exige un manejo eficiente de los modelos sino también una ingeniería eléctrica y térmica sostenible. El verdadero desafío en 2025 no es simplemente lograr un rendimiento superior, sino mantenerlo sin comprometer el equilibrio energético ni los acuerdos de nivel de servicio (SLA). En este sentido, el bare-metal emerge como una herramienta fundamental para alcanzar estos objetivos.
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