Centros de datos de IA: el nuevo desafío para la precisión manufacturera
ZEISS Industrial Quality Solutions destaca cómo la metrología avanzada impulsa la fiabilidad y seguridad en la fabricación de componentes críticos para la infraestructura de IA.
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El crecimiento acelerado de la inteligencia artificial (IA) está redefiniendo el modo en que concebimos la infraestructura tecnológica. En particular, los centros de datos —el corazón físico que hace posible la implementación y entrega de aplicaciones de IA— enfrentan las exigencias inéditas de una mayor potencia de cómputo, mayor capacidad de almacenamiento, y sistemas energéticos y de refrigeración de altísima fiabilidad. Para la industria manufacturera, este cambio no es solo una oportunidad, sino un desafío monumental que requiere una nueva era de precisión y calidad en la fabricación de componentes de un centro de datos.
Este ciclo de expansión de la IA ha impulsado un crecimiento interanual del 44% en el mercado de componentes para servidores y almacenamiento durante el segundo trimestre de 2025, de acuerdo con datos de Dell’Oro Group.
Las cargas de trabajo que impone la IA en los centros de datos requieren procesadores y GPU de ingeniería de precisión, así como sistemas de interconexión, fuentes de alimentación y equipos de refrigeración capaces de operar en condiciones de estrés continuo. Cada uno de estos componentes de un centro de datos debe cumplir con especificaciones dimensionales y funcionales extremadamente rigurosas, ya que una desviación fuera de tolerancia podría comprometer la estabilidad del sistema, con consecuencias que escalan desde pérdidas operativas hasta riesgos de seguridad.
Fabricar para la IA exige superar los estándares tradicionales de precisión
Tradicionalmente, la fabricación de componentes de hardware, como microprocesadores (CPU), unidades de procesamiento gráfico (GPU) y módulos de memoria, se ha centrado en alcanzar altos rendimientos a través de la miniaturización. Sin embargo, la carga de trabajo de la IA, que involucra operaciones masivas de cálculo y procesamiento de datos en paralelo, exige un nivel de sofisticación y confiabilidad sin precedentes.
Los nuevos chips de IA, por ejemplo, requieren arquitecturas complejas y apilamiento de capas tridimensional, lo que significa que la alineación y la integridad de cada capa son críticas. Cualquier desviación microscópica o desajuste puede provocar fallas catastróficas, desde un simple error de cálculo hasta el sobrecalentamiento y la inoperabilidad de un sistema completo.
“Para garantizar la operación segura y eficiente de un centro de datos de IA, los componentes individuales deben cumplir con tolerancias que antes se consideraban inimaginables”, señala Martín Quintero, gerente nacional de ventas de ZEISS Industrial Quality Solutions. Añade que “los fabricantes de hardware deben diseñar y producir componentes con niveles de precisión que superan los estándares tradicionales de la industria electrónica”.
Y es que ya no se trata de medir milímetros o micrones, sino de controlar las dimensiones en la escala de los nanómetros. La verificación dimensional, la caracterización de materiales y el control estricto de variaciones en procesos de mecanizado, inyección y ensamblaje ahora son requisitos indispensables.
Anticipar errores y optimizar procesos
La complejidad creciente de los sistemas de IA obliga a los fabricantes a repensar sus rutinas de inspección y verificación. Las metodologías tradicionales de inspección ya no resultan suficientes frente a piezas y ensamblajes cada vez más sofisticados. Hoy, el reto exige la incorporación de dispositivos de medición de última generación, sistemas de inspección en línea basados en visión artificial y protocolos de calibración más rigurosos.
Lejos de ser un simple control de calidad, la metrología electrónica permite validar geometrías complejas en componentes de servidores y sistemas de enfriamiento líquido en centros de datos, asegurar la estabilidad estructural de racks modulares y garantizar la compatibilidad entre componentes de distintos proveedores sin comprometer la seguridad del sistema.
La importancia de la metrología radica también en su capacidad de anticipación. Mediante el uso de soluciones de medición avanzadas —desde sistemas ópticos de alta resolución hasta equipos de tomografía computarizada industrial—, las manufactureras pueden cumplir con los estándares actuales en la operación de data centers y estar preparados para enfrentar los desafíos de un hardware cada vez más compacto, eficiente y seguro.
Asimismo, el experto de ZEISS IQS señala que “la metrología debe dejar de ser una etapa aislada al final de la cadena de producción para convertirse en un proceso transversal a lo largo del ciclo de vida de la fabricación”. Indicó que el papel de la metrología comienza en la fase de diseño, donde los modelos digitales se validan con precisión para garantizar su factibilidad. Durante la producción, los sistemas en línea permiten un monitoreo continuo, con ajustes en tiempo real y detección temprana de desviaciones. Finalmente, en el análisis de fallas, la metrología electrónica ofrece información crítica para perfeccionar procesos y prevenir errores en el futuro.
Estas nuevas demandas suponen un cambio cultural en la manufactura. La calidad ya no puede ser vista únicamente como cumplimiento de normas, ahora también es un factor clave para mantenerse en el mercado y lograr nuevas alianzas con clientes. Los centros de datos de IA demandan no solo potencia bruta, sino también confiabilidad absoluta; y esa confiabilidad empieza en la línea de producción, con piezas fabricadas y verificadas bajo estándares que garanticen la operación continua y segura de sistemas cada vez más sofisticados.
Para el directivo de ZEISS IQS, “la expansión de los centros de datos de inteligencia artificial no es únicamente un desafío para la infraestructura digital; también es un llamado a la industria manufacturera a elevar su nivel de precisión y control”. La metrología industrial se vuelve fundamental para que los fabricantes de hardware puedan garantizar que cada componente, por pequeño que sea, cumpla con los estándares necesarios para llevar a cabo la misión crítica de sostener el funcionamiento seguro y eficiente de los centros de datos de IA.
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