Tokio prueba cómo convertir el calor de los centros de datos de IA en refrigeración y agua caliente

Un ensayo en Tokio aprovecha el calor residual de los servidores

Tokio respalda un proyecto para recuperar directamente el calor de los servidores de inteligencia artificial y utilizarlo para refrigerar edificios, abastecer instalaciones de baño cercanas y apoyar a las fábricas. La demostración se desarrolla del 16 de julio de 2026 al 31 de marzo de 2028, y el gobierno metropolitano aporta hasta 520 millones de yenes para cubrir los gastos que cumplen los requisitos.

Tokyo Electric Power Company Holdings, conocida como TEPCO, lidera el trabajo junto con MESH-X y NHK Technologies en un centro de datos de Tokio. Su objetivo es abordar un problema práctico que crece al mismo tiempo que la IA: gran parte de la electricidad que reciben los equipos informáticos acaba convertida en calor, que los operadores deben eliminar para mantener las máquinas en funcionamiento.

El anuncio del gobierno de Tokio describe un sistema que utiliza la evaporación para refrigerar servidores equipados con unidades de procesamiento gráfico, o GPU, y recoge directamente su calor a alta temperatura. Las GPU son chips que realizan muchos cálculos a la vez, por lo que son fundamentales para la IA moderna.

El proyecto reúne dos necesidades que suelen gestionarse por separado. Los centros de datos necesitan refrigeración, mientras que los edificios y las empresas cercanas necesitan calor. Recuperar ese calor podría permitir que la misma electricidad cubra tanto las necesidades informáticas como las energéticas locales.

Japón también está probando otro enfoque: trasladar los cálculos de IA entre ciudades o cambiar el horario en que se realizan para adaptarlos a la disponibilidad de electricidad. En conjunto, los experimentos abordan cómo utiliza energía la IA, dónde se consume y qué ocurre con ella después.

Cómo WaBiCo captura el calor de los chips

TEPCO llama WaBiCo a su enfoque, abreviatura de Watt Bit Cogeneration. El nombre relaciona los vatios, una medida de potencia, con los bits, unidades de información digital. La idea central es tratar los equipos electrónicos de alto rendimiento tanto como recursos informáticos como fuentes de calor aprovechable.

La tecnología de refrigeración somete el agua a una presión reducida, de alrededor de la mitad de la presión atmosférica, para que hierva a unos 80 grados Celsius en lugar de los 100 habituales. El calor de la GPU impulsa la evaporación, lo que permite al sistema recoger energía térmica a una temperatura útil para otras aplicaciones.

TEPCO describe una placa fría diseñada específicamente para refrigerar la GPU directamente y recuperar su calor. El método de circulación utiliza el propio calor para mover el calor, sin una bomba que impulse ese proceso. Capturar la energía cerca del chip permite obtener calor a mayor temperatura y más útil que si se deja dispersar por la sala de servidores.

La temperatura importa porque los distintos usos requieren diferentes niveles de calor. El aire caliente, cuya recolección resulta costosa, tiene usos limitados. El calor recuperado a unos 80 grados Celsius puede servir para una gama más amplia de aplicaciones en edificios e industrias, según sus equipos y requisitos de temperatura.

Entre los usos propuestos figuran abastecer de calor a instalaciones de baño cercanas y fábricas, suministrar calefacción urbana y utilizar el calor recuperado como fuente de energía para refrigerar salas de servidores o instalaciones vecinas. La refrigeración impulsada por calor utiliza energía térmica para hacer funcionar un ciclo de refrigeración, en lugar de depender por completo de un compresor eléctrico.

Qué financia y pone a prueba Tokio

El anuncio de selección del proyecto de TEPCO indica que Tokio eligió la propuesta el 30 de junio de 2026. La empresa se identifica como responsable principal de la ejecución y señala que la contribución máxima del gobierno, de 520 millones de yenes, cubrirá parcialmente determinados gastos.

La Oficina de Asuntos Industriales y Laborales de Tokio enmarca la demostración en su Estrategia de Tokio 2050, dentro del objetivo de maximizar la eficiencia energética. El trabajo práctico combina el desarrollo de un sistema de refrigeración por evaporación con pruebas en un entorno operativo real.

El proyecto debe conectar la recuperación de calor con un uso concreto. Para una instalación de baño, eso significa contar con un suministro fiable de energía térmica. Para una fábrica, implica ajustar la temperatura y el horario a los de un proceso industrial. Para las salas de servidores, supone integrar el calor recuperado en un sistema de refrigeración que permita un funcionamiento fiable.

Los anuncios solo identifican el lugar de la demostración como un centro de datos de Tokio. No indican la tasa de recuperación de calor medida, el ahorro de electricidad, la reducción de emisiones, los clientes que recibirán el calor ni la fecha de lanzamiento comercial. Esos resultados determinarán la utilidad del enfoque más allá de la prueba.

La eficiencia de la refrigeración y la reutilización del calor miden beneficios distintos

TEPCO busca mejorar una medida estándar de eficiencia de los centros de datos llamada eficacia del uso de la energía, o PUE. Esta cifra se obtiene al dividir toda la electricidad que utiliza una instalación por la que consumen sus equipos informáticos. Un resultado más cercano a 1 indica que se necesita menos electricidad adicional para la refrigeración y otros sistemas auxiliares.

Una instalación hipotética que utiliza 120 unidades de electricidad mientras sus computadoras consumen 100 tendría un PUE de 1,2. Reducir las 20 unidades adicionales mejoraría esa cifra. El proyecto de Tokio busca lograrlo modificando la forma de extraer el calor de los chips.

La reutilización del calor ofrece otro posible beneficio: un usuario cercano podría cubrir parte de sus necesidades de calefacción con la energía recuperada de los equipos informáticos. La electricidad sigue alimentando los servidores, mientras que la energía térmica aprovechable sale de la instalación para otro uso.

Los dos beneficios deben medirse por separado. Los operadores deben hacer un seguimiento de la electricidad utilizada para refrigerar, del calor que efectivamente reciben los clientes y de la energía que estos consumirían en otras circunstancias. Una conexión para aprovechar el calor resulta valiosa cuando la instalación receptora puede utilizar la energía en el momento en que llega.

Chips más eficientes ante el crecimiento de las cargas de trabajo de IA

NVIDIA describe la energía como la base de la infraestructura de IA. En la reunión de Davos de enero de 2026, su director ejecutivo, Jensen Huang, comparó el sector con un pastel de cinco capas: la energía en la base, seguida de los chips, la infraestructura, los modelos y las aplicaciones.

Hiroki Saito, representante de NVIDIA, describe la energía como la primera puerta de entrada de la IA. Su análisis también muestra la rapidez con que están cambiando las necesidades informáticas. Tomando como punto de partida la llegada de ChatGPT en noviembre de 2022, calcula que las necesidades de procesamiento asociadas al modelo de razonamiento DeepSeek de enero de 2025 alcanzaban 100 veces ese nivel, y que las del agente autónomo OpenClaw, aproximadamente un año después, llegaban a 1.000 veces.

Esos ejemplos corresponden a distintos tipos de trabajo de IA. Los modelos de razonamiento dedican capacidad informática a resolver problemas, mientras que los agentes pueden realizar secuencias de tareas. Las tareas más complejas pueden requerir más capacidad de procesamiento, aunque cada chip sea más eficiente.

NVIDIA afirma que su generación Rubin puede realizar 10 veces más procesamiento de agentes que Blackwell con la misma cantidad de energía. Su valor práctico depende de cómo se desplieguen los equipos y de las tareas que ejecuten.

Saito también describe un cambio en las prioridades operativas. Los centros de datos tradicionales se centraban en mantenerse disponibles. Una fábrica de IA, término que utiliza NVIDIA para la infraestructura dedicada a producir IA, también debe maximizar el rendimiento informático útil. La mejora del rendimiento por unidad de electricidad y el aumento de la demanda ocurren al mismo tiempo, por lo que el consumo total depende de ambos factores.

Las variaciones repentinas de potencia plantean otro problema

Las instalaciones de IA afrontan desafíos que van más allá de su consumo total de electricidad. Durante el entrenamiento de modelos, cientos de miles de GPU pueden cambiar a la vez su consumo de energía en intervalos de milisegundos. Los equipos eléctricos deben absorber esos cambios rápidos y mantener la estabilidad del suministro.

Amber Villegas-Williamson, consultora principal del Uptime Institute, que asesora a proveedores de electricidad y centros de datos sobre fiabilidad, describió la presión:

«La IA sí genera una demanda de energía muy inusual»,

Villegas-Williamson comparó el desgaste con acelerar repetidamente el motor de un automóvil en lugar de mantener una velocidad constante. Drew Baglino, exdirectivo de Tesla y fundador de Heron Power Electronics, afirmó que la demanda de IA puede superar brevemente hasta en un 50 % la capacidad de diseño de una instalación. En su ejemplo, un centro de datos diseñado para 1 gigavatio podría consumir 1,5 gigavatios durante una fracción de segundo.

Entre los fallos de equipos asociados a estas tensiones figuran turbinas agrietadas y baterías que deben reemplazarse en cuestión de semanas o meses. Según se ha informado, algunas instalaciones han llegado a niveles de disponibilidad cercanos al 80 %, mientras que las pérdidas de ingresos estimadas durante las interrupciones oscilan entre miles y cientos de miles de dólares por minuto, según la operación.

La North American Electric Reliability Corporation determinó que alrededor de tres cuartas partes de los modelos de carga que cubren más de 33 gigavatios de demanda de centros de datos en Estados Unidos eran insuficientes para representar el comportamiento dinámico. Estos modelos ayudan a las empresas de servicios públicos a prever cómo afectan sus clientes al sistema eléctrico, por lo que los cambios rápidos en el consumo son un aspecto importante de la planificación.

Un campus de 2,67 gigavatios previsto en el oeste de Texas muestra las consecuencias para los plazos. El promotor Joulent añadió tiempo de ingeniería para cumplir el requisito de Microsoft de una fiabilidad del 99,999 %, lo que trasladó el inicio del suministro eléctrico de 2027 a 2028. Con ese nivel de fiabilidad, las interrupciones anuales sumarían unos cinco minutos.

Trasladar los cálculos en lugar de la electricidad

El segundo experimento de Japón aborda dónde y cuándo consume electricidad la IA. J-Power, Cisco Systems, East Japan Railway, Hitachi y Bitmedia anunciaron el 8 de octubre de 2026 que estaban realizando una demostración para conectar centros de datos de IA en Yokohama y Kitakyushu.

La prueba comenzó en agosto de 2026 y está previsto que se prolongue hasta el 1 de febrero de 2027. Pone a prueba el traslado de cargas de trabajo, es decir, la asignación de tareas informáticas a otro lugar o a otro momento según las condiciones de la electricidad y de la capacidad de procesamiento.

Un traslado geográfico envía un cálculo a otro centro de datos. Un traslado horario lo programa para otra hora. El sistema tiene en cuenta las previsiones de generación renovable, los precios del mercado eléctrico, la oferta y la demanda, la capacidad informática disponible y la información sobre desastres.

Uno de los objetivos es aprovechar electricidad renovable que de otro modo podría reducirse. La reducción de la generación se produce cuando la producción solar o eólica disminuye temporalmente porque la red no puede transportar o absorber toda la electricidad disponible. Trasladar tareas de IA adecuadas a los momentos en que hay esa electricidad podría aumentar su uso.

Las empresas también estudiarán el tiempo adicional de procesamiento que implica trasladar las tareas y cómo mantener la calidad del servicio. El traslado de una tarea tiene costos prácticos, por lo que la prueba mide tanto el beneficio eléctrico como el efecto en el rendimiento informático.

La fibra ferroviaria conecta el experimento más amplio

Las cinco empresas también prueban una red totalmente fotónica a lo largo de la línea del tren de alta velocidad Joetsu Shinkansen. Los equipos de transmisión óptica de las estaciones de Echigo-Yuzawa, Jomo-Kogen y Takasaki utilizarán la fibra ferroviaria existente para evaluar la calidad de las comunicaciones ante vibraciones y cambios en las condiciones meteorológicas.

Las pruebas abarcan la pérdida de señal, los errores de transmisión, la latencia y las variaciones de latencia. Estas mediciones son importantes cuando las instalaciones informáticas de distintos lugares deben funcionar conjuntamente. El experimento de la red ferroviaria es una parte independiente del programa, junto con el traslado de cargas de trabajo entre Yokohama y Kitakyushu.

J-Power lidera el consorcio y evalúa los resultados. Hitachi desarrolla el sistema de traslado de cargas de trabajo y el entorno de pruebas ópticas; Cisco apoya el diseño y la medición de la red; JR East estudia los equipos de comunicación ferroviaria, y Bitmedia desarrolla el sistema dentro de los centros de datos.

El trabajo da continuidad a la creación de un consejo en abril de 2026, que también incluye a JR West Optical Network y Nagoya Railroad. Su objetivo más amplio es coordinar el funcionamiento de centros de datos de IA distribuidos mediante redes ópticas de larga distancia y el traslado de cargas de trabajo.

Los principales hitos muestran cómo coinciden los experimentos sobre calor y computación:

• Abril de 2026: Siete empresas crean un consejo para impulsar las redes ópticas y el traslado de cargas de trabajo.
• 30 de junio de 2026: Tokio selecciona la propuesta de TEPCO para recuperar calor.
• 16 de julio de 2026: Comienza el periodo de demostración del proyecto térmico de Tokio.
• Agosto de 2026: Comienza la prueba de traslado de cargas de trabajo entre Yokohama y Kitakyushu.
• 1 de febrero de 2027: Está previsto que termine la demostración de traslado de cargas de trabajo.
• 31 de marzo de 2028: Está previsto que termine el proyecto de recuperación de calor de Tokio.

Japón busca más capacidad informática y menos energía desperdiciada

Japón impulsa las inversiones en IA y semiconductores mientras avanza hacia la neutralidad de carbono para 2050. Las fábricas de TSMC en la prefectura de Kumamoto forman parte de esa expansión industrial. Las energías renovables aportaron alrededor del 22 % de la generación eléctrica japonesa en 2022, por lo que el país sigue dependiendo en gran medida de otras fuentes, entre ellas los combustibles fósiles.

El quinto plan integral especial de negocios de TEPCO establece el objetivo de situar el crecimiento de la demanda de centros de datos en el área metropolitana de Tokio entre los más altos del mundo para el año fiscal 2040. Por tanto, su proyecto de recuperación de calor coincide con una ambición explícita de ampliar el sector.

La recuperación de calor y el traslado de cargas de trabajo abordan distintos aspectos de esa expansión. WaBiCo busca obtener más rendimiento útil de la electricidad que ya consumen los servidores. El traslado de cargas de trabajo intenta ajustar mejor la demanda informática a la disponibilidad de electricidad. Los equipos capaces de manejar variaciones rápidas de potencia aportan la fiabilidad que ambos enfoques necesitan.

Para las comunidades cercanas, las oportunidades concretas son el aprovechamiento del calor y una conexión más estrecha entre los centros de datos y las necesidades energéticas locales. Para los operadores, las pruebas se centran en los costos de refrigeración, el tiempo de procesamiento productivo y la fiabilidad del servicio. El próximo hito será medir el rendimiento: cuánta energía se ahorra o se reutiliza mientras las computadoras siguen trabajando.

Puntos clave

• Tokio respalda una demostración de TEPCO para recuperar calor y aporta hasta 520 millones de yenes para cubrir los gastos que cumplen los requisitos.
• El proyecto se prolongará hasta el 31 de marzo de 2028 y busca ofrecer refrigeración, abastecer instalaciones de baño y fábricas, y suministrar calefacción urbana.
• WaBiCo utiliza la evaporación a presión reducida para recuperar directamente de las GPU calor aprovechable.
• Una prueba independiente traslada tareas de IA entre Yokohama y Kitakyushu y cambia sus horarios de ejecución para adaptarlas a las condiciones de suministro eléctrico.
• Las variaciones rápidas en el consumo eléctrico de la IA también provocan problemas en los equipos y afectan a la fiabilidad.
• El valor práctico de las demostraciones dependerá de las mediciones del ahorro energético, el calor suministrado y el rendimiento operativo.