Efecto isla de calor por centros de datos de IA: un estudio alerta de aumentos térmicos hasta 10 km
El efecto isla de calor por centros de datos de IA ya no es solo una preocupación energética: un equipo de la University of Cambridge sostiene que el calentamiento localizado alrededor de grandes server farms puede elevar la temperatura de la superficie terrestre varios grados y mantenerse medible a distancias de hasta 10 km. El trabajo llega en pleno auge de infraestructura para Machine Learning, cuando hyperscalers y operadores aceleran nuevas instalaciones para entrenar y servir modelos.
Según el estudio (aún sin peer review), las temperaturas de superficie en el entorno de los datacenters analizados aumentaron entre 0,3°C y 9,1°C tras entrar en operación, con un incremento medio situado entre 1,5°C y 2,4°C. Los autores señalan que la señal térmica se atenúa con la distancia, pero indican que sigue siendo detectable hasta los 10 km, y que a unos 7 km su intensidad cae aproximadamente un 30%.
Efecto isla de calor por centros de datos de IA: qué midió el estudio
El documento enmarca el fenómeno como “data heat island effect” y utiliza métricas de land surface temperature (LST), es decir, el calentamiento de cubiertas, asfalto y suelo expuestos al sol. En esos términos, el trabajo afirma que un incremento mensual medio de 1°C puede medirse hasta aproximadamente 4,5 km desde un “typical AI datacenter”, y lo compara con la magnitud que suele atribuirse al urban heat island effect.
El paper puede consultarse en un repositorio académico: ResearchGate (preprint del estudio).
Infraestructura de IA: por qué el impacto local importa ahora
La tesis de Cambridge se apoya en una tendencia conocida: la capacidad global de server farms crece con rapidez y la industria apunta a convertirse en uno de los sectores con mayor demanda eléctrica de la próxima década. El estudio añade un argumento de presión temporal: estima que el consumo energético del data processing podría superar al de manufacturing en un horizonte de tres a cinco años, lo que trasladaría el debate desde la eficiencia del compute hacia externalidades locales (urbanismo, energía y salud).
En paralelo, organismos internacionales ya han advertido del salto en demanda energética del sector. La International Energy Agency (IEA) ha publicado análisis sobre el crecimiento del consumo eléctrico de datacenters y su relación con la expansión de cargas de trabajo de IA: IEA (energía y datacenters).
Hasta 343 millones de personas potencialmente expuestas
Limitándose al efecto isla de calor por centros de datos de IA, el paper estima que hasta 343 millones de personas podrían verse afectadas a nivel mundial. En su interpretación, un calentamiento de este tipo podría trasladarse —de forma similar a las islas de calor urbanas— a impactos sobre bienestar, sistemas sanitarios y demanda energética (por ejemplo, refrigeración adicional).
La cautela: no es la temperatura del aire y puede ser un efecto de uso del suelo
La lectura del trabajo no es unánime. El análisis ha recibido matices desde la industria: Vlad Galabov, Senior Research Director de Omdia en Enterprise Infrastructure, advierte que se trata de un estudio temprano, no replicado de forma independiente y aún no validado mediante revisión por pares. Además, subraya un punto clave: la LST no equivale a la near-surface air temperature, que es la variable que afecta de forma directa a las personas.
En esa línea, Galabov sugiere que la señal podría explicarse mejor como un caso adicional de urban heat island effect asociado a nuevas superficies construidas (edificios grandes, áreas pavimentadas e infraestructura), más que como evidencia concluyente de que el waste heat del compute de IA esté “calentando barrios enteros”.
Qué podría reducir el efecto isla de calor por centros de datos de IA
Los autores también apuntan vías de mitigación que dependerían de avances tecnológicos: electrónica más eficiente energéticamente y métodos computacionales que reduzcan el coste de training e inference, disminuyendo el consumo total. Sin embargo, el paper insiste en que, con el ritmo actual de despliegue de instalaciones, el efecto isla de calor por centros de datos de IA debería entrar en las evaluaciones ambientales y de planificación para nuevos proyectos.
En un contexto donde operadores y fabricantes empujan densidades crecientes de compute, el debate se amplía: ya no se limita a PUE o a disponibilidad de potencia, sino a cómo el footprint físico y el diseño del campus impactan en el entorno inmediato. Para la industria, el siguiente paso lógico será contrastar estos resultados con más datos, replicaciones y mediciones que conecten LST con temperatura del aire y variables de salud pública.
Mientras tanto, el efecto isla de calor por centros de datos de IA queda instalado como una nueva métrica de riesgo reputacional y regulatorio para proyectos de infraestructura a gran escala, especialmente en zonas próximas a comunidades residenciales.
