Cuando hablamos de inteligencia artificial y GPU, casi todos piensan en núcleos CUDA, anchos de banda o consumo energético. Pero en realidad, el verdadero límite de la nueva generación de aceleradores de IA, como los NVIDIA Blackwell y Rubin, está en otro lado: el calor. Cada vatio que entra se convierte en calor, y si no se disipa bien, la GPU se frena sola. 
Ahí entra Phononic, una compañía que propone una solución diferente: enfriar con inteligencia. Su jefe de producto, Larry Yang, un veterano que ha pasado por Google, IBM, Microsoft y Cisco, explica cómo la refrigeración termoeléctrica puede mejorar el rendimiento de los chips y reducir los costes operativos hasta el punto de recuperar la inversión en pocos meses.
De ventiladores a líquidos… y ahora al estado sólido
Durante décadas, enfriar un servidor significaba poner un disipador y un par de ventiladores. Era barato y suficiente. Pero el crecimiento explosivo de la IA cambió las reglas: las GPUs modernas pueden consumir cientos de kilovatios por rack. El aire ya no da abasto, y el paso natural fue el enfriamiento líquido. Hoy, centros de datos enteros funcionan con circuitos cerrados que llevan el calor fuera del edificio, algo impensable hace 20 años.
Sin embargo, el enfoque tradicional tiene un problema: es global, no selectivo. “La mayoría de los centros de datos están sobreenfriados”, dice Yang. “Se enfría todo el rack aunque solo unos pocos chips realmente lo necesiten.” La propuesta de Phononic va más allá: enfriar con precisión milimétrica solo donde hay calor real. Y lo hace sin ventiladores, sin bombas, y con respuesta instantánea.
El talón de Aquiles: la memoria HBM
El enemigo silencioso de las GPUs modernas no es el chip central, sino la memoria de alta velocidad HBM. Estas pilas de chips DRAM se apilan verticalmente junto a la GPU para ofrecer una velocidad brutal, pero también generan puntos calientes difíciles de disipar. “Las capas inferiores del stack se recalientan primero”, explica Yang, “y como el calor no puede escapar fácilmente, la GPU baja su frecuencia para protegerse.”
El resultado es pérdida de rendimiento: una GPU de miles de dólares que rinde por debajo de su potencial. La HBM se ha convertido en el verdadero cuello de botella térmico. Por eso, cada mejora en la gestión térmica puede traducirse en un salto directo en rendimiento efectivo.
Cómo enfría Phononic: el poder del efecto Peltier
Phononic usa una tecnología conocida desde hace más de un siglo: el efecto Peltier. Al pasar corriente por un material semiconductor, un lado se enfría mientras el otro se calienta. Esto permite crear pequeños módulos termoeléctricos (TECs) que actúan como mini bombas de calor. En los servidores, estos módulos se colocan entre la placa fría de refrigeración líquida y la pila de HBM.
La gracia está en que estos TECs no trabajan todo el tiempo: se activan solo cuando un sensor detecta que una parte del chip se calienta más de lo normal. Un sistema de control ajusta automáticamente la corriente para mantener la temperatura ideal. Todo el proceso se integra con software del centro de datos mediante APIs como Redfish, permitiendo una orquestación térmica inteligente. En palabras de Yang: “Estamos pasando de la refrigeración pasiva al enfriamiento definido por software.”
Rubin, Blackwell y el retorno de inversión
Con Blackwell, NVIDIA confirmó lo inevitable: sin refrigeración líquida, no hay IA. Rubin lleva eso aún más lejos con sistemas de enfriamiento directo sobre el chip. Pero incluso con estos avances, los puntos calientes de la HBM siguen siendo un desafío. Phononic no compite con el líquido: lo complementa. Su capa termoeléctrica añade precisión donde el agua no llega.
¿Y el beneficio? Más rendimiento sostenido, menos GPUs necesarias para una misma carga de trabajo. “Nuestros clientes logran recuperar la inversión en unos meses”, asegura Yang. En un mercado donde cada GPU cuesta miles de dólares y los data centers gastan millones en energía, eso es una ventaja difícil de ignorar.
Más allá de las GPUs: ASICs y óptica integrada
El problema térmico no es exclusivo de las GPUs. Los chips ASIC personalizados para IA, los procesadores de red e incluso la óptica co-empaquetada enfrentan los mismos límites físicos. Phononic ya colabora con fabricantes que buscan integrar TECs en esos entornos. “Cualquier sistema denso y caliente puede beneficiarse”, comenta Yang. “Ya sea una TPU de Google o un switch óptico, la idea es la misma: enfriar justo donde hace falta.”
Eficiencia, economía y sostenibilidad
El impacto de una mejor refrigeración no se mide solo en grados. Afecta directamente a tres pilares:
- Rendimiento: menos throttling, mayor velocidad sostenida, más trabajo por GPU.
- Costos: menos consumo eléctrico y menos necesidad de ampliar la infraestructura.
- Sostenibilidad: sin gases refrigerantes ni compresores, con menor huella de carbono.
“El enfriamiento inteligente no es solo ingeniería”, resume Yang. “Es economía aplicada.”
El futuro: refrigeración como servicio
En los próximos años, Yang ve la refrigeración convirtiéndose en un componente gestionado por software. “Tendremos orquestadores que asignen no solo GPU y RAM, sino también presupuesto térmico”, predice. Ya se están explorando ideas como microcanales dentro del propio silicio o TECs integrados en las capas del chip. Todo apunta a que los centros de datos del futuro pensarán en temperatura igual que hoy piensan en energía.
Conclusión: la nueva frontera de la IA está en los grados
La carrera de la IA no se gana solo con más teraflops, sino con mejor gestión térmica. Las GPUs más potentes del mundo no sirven si el calor las obliga a frenar. Con tecnologías como las de Phononic, el enfriamiento deja de ser un gasto y se convierte en una inversión estratégica. Porque al final, en IA, cada grado cuenta.