Energía y Enfriamiento para IA (Schneider, Eaton, Vertiv, ABB)

La inteligencia artificial no solo consume datos: también requiere grandes cantidades de energía y por ende exige soluciones de enfriamiento a una escala sin precedentes. Entrenar y operar modelos avanzados requiere decenas de megavatios por ciclo, lo que ha convertido a los data centers en verdaderas plantas de energía digital. A nivel global, la electricidad usada por data centers, IA y criptomonedas alcanzó ~460 TWh en 2022, y solo la IA podría superar los 500 TWh en 2027, equivalente al consumo de países como Alemania o Sudáfrica.

• Para ponerlo en contexto contexto: una búsqueda en Google consume unos 0.3 watts, mientras que una solicitud a ChatGPT requiere 26.7 watts, aproximadamente 10 veces más. El entrenamiento de ChatGPT-4 utilizó suficiente energía para alimentar Times Square durante 400 días, cinco cruceros grandes por un año, la Torre Eiffel por 10 años o el aeropuerto de Heathrow durante más de tres meses.

El aumento de densidad de racks —con más GPUs y CPUs por gabinete— ha disparado la demanda energética por metro cuadrado (de ~20kW a más de 100kW en entornos optimizados para IA), generando niveles de calor imposibles de disipar con sistemas de aire convencionales. Esto coloca al liquid cooling como la nueva frontera tecnológica: más eficiente, con menor uso de agua y capaz de soportar cargas térmicas extremas. Enfriar la infraestructura digital no es opcional; es un requisito para que el cómputo de próxima generación funcione sin interrupciones.

Este cuello de botella abre una oportunidad estratégica para jugadores como Schneider Electric, Eaton, Vertiv y ABB, líderes en gestión de energía y soluciones térmicas para infraestructura crítica:

• Schneider Electric: pionera en liquid cooling modular y gestión digital de energía, con 24% de sus ventas ligadas a data centers. Va -7.75% en el año y cotiza a 22.9x PE NTM.
• Eaton: referente en distribución eléctrica, UPS y automatización, con alianzas clave (NVIDIA, Siemens) para optimizar redes de alta demanda. Va +9.5% en el año y cotiza a 27.8x PE NTM.
• Vertiv: líder global en enfriamiento de precisión, con ~38% del mercado de cooling para data centers y acuerdos con fabricantes de GPU. Va +26.5% en el año y cotiza a 32.7x PE NTM.
• ABB: gigante de la electrificación y automatización, integrando eficiencia energética, robótica y control digital. Va +23.85% en el año y cotiza a 24.3x PE NTM.

Estas empresas no solo venden equipos: habilitan la capa física que permite que la IA funcione sin colapsar por sobrecalentamiento o picos de consumo. Desde sistemas direct-to-chip liquid cooling que reducen hasta 90% la energía usada en refrigeración, hasta plataformas que redistribuyen cargas en tiempo real para optimizar consumo y costo, su papel es crítico en la cadena de valor de la IA.

Sin embargo, estas empresas enfrentan riesgos generalizados, como competencia intensa de otros gigantes industriales, dependencia de cadenas de suministro globales vulnerables a disrupciones, exposición a ciclos de inversión en infraestructura tecnológica y riesgo regulatorio creciente en materia de sostenibilidad y eficiencia energética. Además, la rápida obsolescencia tecnológica exige mantener altos niveles de inversión en I+D, presionando márgenes en un entorno de alta demanda pero también de alta exigencia.

De ahí la relevancia de esta etapa —energía y enfriamiento para IA— como eslabón crítico en la cadena de valor tecnológica. En un entorno donde cada watt y cada grado marcan la diferencia, Schneider, Eaton, Vertiv y ABB cuentan con la escala, la innovación y el portafolio necesarios para capitalizar la creciente ola de inversión en infraestructura que habilitará el crecimiento exponencial de la inteligencia artificial.