Centros de datos submarinos ganan interés como solución de refrigeración ante la demanda de la IA
Hecho Qué ha ocurrido
China puso en marcha en mayo de 2026 el centro de datos submarino de Shanghai Lingang (24 MW), alimentado por eólica marina, tras las pruebas previas de HiCloud en Hainan desde 2022. Microsoft había probado antes el Proyecto Natick en Escocia, con una tasa de fallos ocho veces menor que en tierra, aunque no lo convirtió en producto comercial. Un estudio de UNU-INWEH indica que los centros de datos consumieron en 2025 el equivalente a 4,5 billones de litros de agua, y AFCOM señala que el 48% de los usuarios ya valoran el consumo hídrico al elegir instalaciones.
Resumen generado mediante IA a partir de Computerworld España. Naturaleza de la información: declaración de parte interesada.
Análisis Por qué importa
El crecimiento en computación para IA está disparando el consumo energético e hídrico de los centros de datos, y la refrigeración submarina aparece como una alternativa que reduce el uso de agua dulce y mejora la eficiencia, aunque con retos de mantenimiento y despliegue aún sin resolver.
- Quién se ve afectado
- Operadores de centros de datos, proveedores cloud, empresas de infraestructura de IA y reguladores medioambientales.
- Qué puede cambiar
- Podría diversificarse el modelo de despliegue de infraestructura de IA hacia emplazamientos marinos en casos específicos, sin sustituir el modelo terrestre a corto plazo.
Análisis generado a partir de la información disponible; no procede de la fuente.
Predicción Qué observar a continuación
Habrá que vigilar si Shanghai Lingang amplía capacidad, si surgen nuevos proyectos similares en otras regiones y si asociaciones como SpainDC o AFCOM detectan mayor demanda de criterios hídricos en licitaciones de data centers.
Recomendación Qué debería hacer una empresa
Los operadores de infraestructura crítica en zonas costeras podrían evaluar en los próximos 12-24 meses pilotos de refrigeración submarina o híbrida como parte de sus estrategias de sostenibilidad hídrica.
Recomendación generada por IA con la evidencia disponible; no es asesoramiento profesional.
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Fuente original: Computerworld España. La referencia es siempre el artículo original.
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