¿Qué es un centro de datos?

29 de julio de 2025| McKINSEY

Un centro de datos es una instalación que alberga y administra infraestructura de TI que es fundamental para la economía digital, en particular la inteligencia artificial de última generación.

Cinco racks de servidores comerciales de color gris oscuro, iluminados con luces azules. El rack central tiene la puerta frontal abierta, revelando el hardware en su interior.

Al escribir una pregunta en una plataforma de IA genérica, recibes una respuesta tan rápida que parece magia. Claro que no lo es: los modelos en los que muchos confiamos , tanto a nivel personal como profesional, son el resultado de décadas de investigación y billones de dólares en inversiones, por no mencionar un gasto energético ingente y cada vez mayor.

Los centros de datos son instalaciones especializadas que gestionan la infraestructura de TI, incluyendo servidores, dispositivos de almacenamiento y equipos de red. Desempeñan un papel fundamental en el procesamiento, almacenamiento y distribución de grandes cantidades de datos, lo que los hace esenciales para la IA  y el resto de la economía digital.

El análisis de McKinsey indica que para 2030, los centros de datos necesitarán una inversión mundial de 6,7 billones de dólares  para satisfacer la demanda de potencia informática, de la cual aproximadamente el 70 % provendrá de cargas de trabajo de IA (Gráfico 1). «Durante la próxima década», afirma Pankaj Sachdeva, socio sénior de McKinsey , «la industria experimentará una curva en S de crecimiento de la demanda  para respaldar la infraestructura que impulsará la revolución digital y seguirá impulsando la revolución de la nube ». No solo será necesario que los centros de datos existentes sean más potentes, sino que también será necesario construir nuevos centros de datos a un ritmo acelerado. ¿Cómo puede el mundo satisfacer esta creciente demanda? Descubra esto y más en este McKinsey Explainer .

Gráfico 1

¿Qué es la potencia de cómputo?

La potencia de cómputo se está convirtiendo en uno de los recursos más cruciales de esta década . El auge de la IA ha provocado un aumento vertiginoso de la demanda de potencia de cómputo, es decir, del hardware, los procesadores, la memoria, el almacenamiento y la energía necesarios para el funcionamiento de los centros de datos.

¿Cuáles son los componentes principales de un centro de datos?

Hay cuatro componentes principales en la mayoría de los centros de datos:

• Equipos de TI. Los centros de datos albergan servidores, dispositivos de almacenamiento y dispositivos de red que gestionan las necesidades de procesamiento, almacenamiento y transmisión de datos.
• Infraestructura y servicios públicos. Los centros de datos están equipados con aire acondicionado, sistemas eléctricos redundantes y acondicionamiento de energía para garantizar un funcionamiento ininterrumpido.
• Conectividad. Los centros de datos suelen estar ubicados cerca de redes de fibra óptica de alto ancho de banda que permiten el intercambio de datos a bajo costo y alta velocidad.
• Seguridad física. Se suelen implementar medidas de seguridad física robustas, como sistemas de extinción de incendios y acceso restringido, para proteger los equipos y datos del centro.

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¿Cómo influye la IA en el crecimiento de los centros de datos?

El auge de la IA ha impulsado una demanda desmesurada de energía . Como se mencionó anteriormente, el 70 % de la demanda proyectada de capacidad de centros de datos provendrá de cargas de trabajo basadas en IA para 2030. El análisis de McKinsey sugiere que, en un escenario intermedio, la demanda de capacidad de centros de datos preparada para IA aumentará a una tasa promedio del 33 % anual entre 2023 y 2030. La IA de generación, actualmente el caso de uso de IA avanzada de mayor crecimiento, representará alrededor del 40 % de la demanda total (Gráfico 2).

Gráfico 2

Para seguir el ritmo del rápido crecimiento de la IA, los centros de datos se han vuelto más grandes y potentes . Hace diez años, un centro con una capacidad de 30 megavatios se consideraba grande; hoy, un campus de 200 megavatios se considera normal. Los centros de datos preparados para IA consumen una cantidad especialmente elevada de energía debido a sus altas densidades de potencia promedio, es decir, el consumo energético de los servidores en los racks. Las densidades de potencia promedio se han más que duplicado en tan solo dos años y se prevé que casi se cuadripliquen para 2027.

Los hiperescaladores, como Amazon Web Services, Google Cloud, Microsoft Azure y Meta, son las empresas que impulsan la mayor parte de la creciente demanda actual de centros de datos preparados para IA. Esto se debe a que estos hiperescaladores requieren una capacidad masiva para alojar tanto los grandes modelos que desarrollan internamente, como Gemini de Google, como los desarrollados por empresas de IA, como ChatGPT de OpenAI. Los proveedores de servicios en la nube poseen actualmente más de la mitad  de los centros de datos preparados para IA del mundo. McKinsey estima que, para 2030, hasta el 65 % de las cargas de trabajo de IA en Europa y Estados Unidos se alojarán en la infraestructura de los hiperescaladores.

La mayoría de las demás empresas utilizan modelos estándar alojados principalmente en la nube pública. Sin embargo, a medida que la IA madura, es probable que más organizaciones desarrollen y entrenen sus propios modelos basándose en datos internos, lo que podría aumentar la demanda de alojamiento privado.

¿Qué requieren los nuevos centros de datos preparados para IA?

La mayor demanda de energía y densidad de potencia, así como la complejidad de las diferentes cargas de trabajo de IA, están provocando un cambio rápido en tres áreas principales de la construcción de centros de datos :

• Ubicación e infraestructura energética. A medida que proliferan los centros de datos, el suministro eléctrico se está convirtiendo en un problema en mercados que tradicionalmente han atraído grandes concentraciones de centros de datos, como el norte de Virginia y Santa Clara, California, en Estados Unidos. Muchas empresas de servicios públicos se dan cuenta de que no han podido construir infraestructura de transmisión con la suficiente rapidez, lo que genera preocupación por la posibilidad de que no puedan generar suficiente energía en el futuro. Una generación de energía inadecuada puede ralentizar la expansión de los centros de datos y afectar el uso general de la IA por parte de consumidores y empresas.
• Diseño de sistemas mecánicos (de refrigeración). Los servidores de IA consumen tanta energía que alcanzan temperaturas físicas tan altas que los sistemas de refrigeración por aire no pueden mantener el ritmo. Este problema ha impulsado la adopción de enfoques que eliminan el calor directamente de los racks mediante líquido, que es más eficiente absorbiendo y transfiriendo calor que el aire: por ejemplo, intercambiadores de calor de puerta trasera, tecnología de chip directo y refrigeración por inmersión en líquido.
• Diseño de sistemas eléctricos. Las cargas de trabajo de IA requieren unidades de distribución de energía más grandes que puedan gestionar mayores densidades de potencia. Por ello, muchos operadores de centros de datos están instalando aparamenta de mayor tamaño y unidades de distribución de suelo. Estos cambios reducen la complejidad, así como los costes operativos y de capital, de instalar y mantener varias unidades más pequeñas.

¿Los centros de datos también admiten tareas que no son de IA?

Las cargas de trabajo de IA pueden dominar la conversación, pero las cargas de procesamiento no relacionadas con IA y la nube representan una parte significativa de la actividad del centro de datos . Estas cargas de trabajo incluyen tareas tradicionales de TI empresarial, como alojamiento web, sistemas de planificación de recursos empresariales (ERP), correo electrónico y almacenamiento de archivos. Las tareas no relacionadas con IA requieren menos potencia de procesamiento y pueden operar eficientemente en unidades centrales de procesamiento (CPU), en lugar de las unidades de procesamiento gráfico especializadas o los aceleradores de IA que requieren las cargas de trabajo de IA.

Las cargas sin IA también tienden a tener patrones de uso más predecibles y densidades de potencia más bajas, lo que permite requisitos de refrigeración y energía menos exigentes. Como resultado, los centros de datos que se centran en el procesamiento sin IA suelen tener necesidades de infraestructura, intensidad de capital y consideraciones operativas diferentes a las de aquellos destinados principalmente a cargas de trabajo de IA.

¿Qué desafíos regionales enfrenta el sector de los centros de datos?

En Europa, el sector de los centros de datos se enfrenta a diversos desafíos , como la escasez de fuentes de energía fiables, la preocupación por la sostenibilidad, la infraestructura eléctrica insuficiente, la disponibilidad de terrenos, la escasez de equipos eléctricos y la falta de electricistas cualificados. En los principales mercados, el suministro de energía a los nuevos centros de datos puede tardar hasta cinco años o más, y la red eléctrica está cada vez más saturada. Satisfacer estas demandas requerirá una gran cantidad de energía limpia, lo que a su vez exigirá la construcción de nuevos sistemas energéticos que puedan activarse en momentos de alta demanda.

En Estados Unidos, el sector de los centros de datos se enfrenta a retos más significativos, especialmente en cuanto a las conexiones eléctricas y las limitaciones laborales . Además, existe una escasez de electricistas, lo que afecta la capacidad de ejecutar proyectos a tiempo y puede retrasar la construcción de centros de datos y la infraestructura eléctrica asociada. Las tarifas también han aumentado la incertidumbre y podrían presentar complejidades adicionales en la cadena de suministro .

¿Cómo pueden los actores del sector energético involucrarse en el sector de los centros de datos?

Los inversores tienen amplias oportunidades  de participar y pueden facilitar soluciones para el acceso y las fuentes de energía. A continuación, se presentan cuatro áreas con gran potencial :

• Mercados secundarios con acceso a energía confiable y económica. Existe una brecha temporal entre la construcción de centros de datos (que puede completarse en 18 a 24 meses) y el desarrollo de la infraestructura energética, que puede tardar entre tres y diez años (a veces incluso más). Sin embargo, existen formas creativas de superar esta brecha. Muchos hiperescaladores están desarrollando capacidad en nuevas ubicaciones no tradicionales, fuera de los mercados principales de centros de datos, porque estas áreas tienen acceso a energía disponible y más económica, así como el potencial para construir infraestructura libre de carbono. En Estados Unidos, Iowa, Wyoming, Indiana y Ohio albergan o han recibido inversiones de al menos dos de los cuatro principales hiperescaladores.
• Soluciones detrás del medidor. Estas soluciones suministran energía en zonas donde las compañías eléctricas no pueden satisfacer el ritmo de la demanda ni los requisitos de confiabilidad a medida que empeoran las limitaciones de transmisión o la disponibilidad del suministro eléctrico local. Por ejemplo, existen oportunidades para que los inversores generen energía que pueda aislarse completamente de la red o que proporcione energía suplementaria (como la nuclear) para complementar la red existente.
• Ambiciones de sostenibilidad impulsadas por los proveedores de energías renovables. Los hiperescaladores que han asumido compromisos climáticos necesitarán cientos de teravatios-hora de energía limpia para satisfacer la demanda futura. Se prevé que la energía solar y la eólica terrestre  generen la mayor parte de la nueva energía limpia del mundo, pero otras tecnologías de energía limpia también pueden suministrar energía a medio y largo plazo. Estas fuentes incluyen la energía eólica marina , la nuclear, la geotérmica , el gas, la captura y almacenamiento de carbono y los combustibles limpios.
• Inversiones en transmisión y distribución. La disponibilidad de energía es crucial para satisfacer la demanda de los centros de datos, y las empresas de servicios públicos están tomando nota. Los inversores pueden canalizar sus inversiones hacia las empresas de servicios públicos para desarrollar infraestructura de transmisión y distribución en mercados clave.

¿Qué papel pueden desempeñar las organizaciones inmobiliarias en la industria de los centros de datos?

Los centros de datos presentan tres oportunidades principales  para las inmobiliarias. En el nivel más básico, pueden comprar terrenos para centros de datos (en concreto, parcelas que consideran que proporcionarán la energía, las conexiones de red y la demanda de clientes necesarias para los centros de datos) y luego vender o arrendar estos terrenos a desarrolladores de centros de datos.

Las inmobiliarias también pueden desarrollar parcialmente centros de datos y luego vender sus instalaciones a promotores o clientes finales. Finalmente, pueden crear un modelo de coubicación: compran el terreno, construyen el edificio, proporcionan acceso a la energía y la conectividad, y acondicionan el interior. Estas instalaciones suelen ser alquiladas por empresas o hiperescaladores.

“En comparación con otras clases de activos inmobiliarios”, afirma Pankaj Sachdeva, socio principal de McKinsey , “históricamente, los centros de datos han tenido una mayor rentabilidad. Debido a las limitaciones de la oferta, no prevemos que los actores inmobiliarios ni los desarrolladores de centros de datos se enfrenten a una reducción significativa de la rentabilidad a largo plazo. Los inversores inmobiliarios buscan exposición a los centros de datos para obtener un mayor crecimiento y niveles sostenidos de rentabilidad ”.

¿Cómo pueden los operadores de telecomunicaciones capitalizar la creciente demanda de infraestructura de IA?

Además de proporcionar la infraestructura que impulsa la comunicación y conecta a las personas, los operadores de telecomunicaciones pueden construir la infraestructura que permitirá desarrollar todo el potencial de la IA . Una forma de lograrlo es instalar cables de internet rápidos (o fibra para conectar nuevos centros de datos, lo que permitirá a personas y empresas acceder a potentes servicios en la nube ). Los operadores de telecomunicaciones también pueden convertir el espacio no utilizado en ganancias ofreciendo potencia de computación de IA, conocida como unidades de procesamiento gráfico o GPU, como servicio de alquiler. Otra opción es construir y operar sus propios centros de datos para soportar la alta potencia de computación y la velocidad de internet que requiere la IA. También podrían abordar brechas adicionales para conectar las plataformas de conectividad.

Gracias a su amplia cobertura y experiencia en la gestión de redes, las empresas de telecomunicaciones se encuentran en una posición ventajosa. Además, pueden asociarse con empresas que fabrican chips informáticos, construyen centros de datos u ofrecen otros servicios tecnológicos.

Es importante tener una aspiración y ambición claras en cuanto a las capacidades y la inversión necesarias para tener éxito, especialmente a medida que los operadores avanzan más allá de la infraestructura de conectividad central.

Para reducir el riesgo, las empresas de telecomunicaciones pueden empezar con poco, invirtiendo gradualmente en infraestructura preparada para la IA y aprovechando lo que ya tienen. Una comunicación clara y un enfoque ágil serán clave para el éxito.

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Alastair Green es socio principal en la oficina de McKinsey en Washington, DC; Andrea Del Miglio es socio principal en la oficina de Milán; Humayun Tai es socio principal en la oficina de Nueva York; Jesse Noffsinger es socio en la oficina de Seattle; Mark Patel es socio principal en la oficina del Área de la Bahía; Marc Sorel es socio en la oficina de Boston; Pankaj Sachdeva es socio principal en la oficina de Filadelfia.Nos esforzamos por brindar igualdad de acceso a nuestro sitio web a las personas con discapacidad. Si desea obtener más información sobre este contenido, estaremos encantados de colaborar con usted. Envíenos un correo electrónico a: 

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Artículos referenciados:

• “ El costo de la computación: una carrera de $7 billones para escalar los centros de datos ”, 28 de abril de 2025, Jesse Noffsinger , Mark Patel y Pankaj Sachdeva , con Arjita Bhan, Haley Chang y Maria Goodpaster
• “ Infraestructura de IA: una nueva vía de crecimiento para los operadores de telecomunicaciones ”, Abhyuadaya Shrivastava , Brendan Gaffey , Gustav Grundin , Sebastian Cubela y Tom Lajous , con Akshat Agarwal, Dapo Orimoloye, Lorraine Salazar, Miguel Frade y Nicholas Shaw
• “ Cómo los hiperescaladores impulsan la carrera por la energía limpia las 24 horas del día , los 7 días de la semana”, 18 de diciembre de 2024, Lorenzo Moavero Milanesi , Tjark Freundt y Yuito Yamada , con Fridolin Pflugmann y Marc Ludwig
• “ Poder de la IA: ampliar la capacidad del centro de datos para satisfacer la creciente demanda ”, 29 de octubre de 2024, Bhargs Srivathsan, Marc Sorel y Pankaj Sachdeva, con Arjita Bhan, Haripreet Batra, Raman Sharma , Rishi Gupta y Surbhi Choudhary
• “ El papel del poder en el desbloqueo de la revolución europea de la IA ”, Anna Granskog , Diego Hernández Díaz , Jesse Noffsinger , Lorenzo Moavero Milanesi y Pankaj Sachdeva, con Arjita Bhan y Sofia von Schantz
• “ Lo que la industria inmobiliaria necesita saber sobre los centros de datos ”, 15 de octubre de 2024, Pankaj Sachdeva
• “ Cómo los centros de datos y el sector energético pueden saciar el hambre de energía de la IA ”, 17 de septiembre de 2024, Alastair Green , Humayun Tai , Jesse Noffsinger y Pankaj Sachdeva, con Arjita Bhan y Raman Sharma
• “ Lo difícil: navegar por las realidades físicas de la transición energética ”, 14 de agosto de 2024, Mekala Krishnan , Chris Bradley , Humayun Tai , Tiago Devesa, Sven Smit y Daniel Pacthod
• “ Invertir en la creciente economía de los centros de datos ”, 17 de enero de 2023, Srini Bangalore, Arjita Bhan, Andrea Del Miglio , Pankaj Sachdeva, Vijay Sarma, Raman Sharma y Bhargs Srivathsan