AI Boom empujando la red eléctrica a los límites a medida que los centros de datos de la demanda de energía triple

Cada vez que le hace una pregunta a Chatgpt, para generar una imagen o dejar que la inteligencia artificial resume su correo electrónico, algo grande está sucediendo detrás de escena. No en su dispositivo, sino en centros de datos en expansión llenos de servidores, GPU y sistemas de enfriamiento que requieren grandes cantidades de electricidad.

El moderno Boom de la IA está llevando nuestra red eléctrica a sus límites. ChatGPT solo procesa aproximadamente mil millones de consultas por día, cada una que requiere recursos del centro de datos mucho más allá de lo que hay en su dispositivo.

De hecho, la energía necesaria para apoyar la inteligencia artificial está aumentando tan rápido que ya ha retrasado el retiro de varias plantas de carbón en los Estados Unidos, con más retrasos esperados. Algunos expertos advierten que la carrera armamentista AI está superando la infraestructura destinada a apoyarla. Otros argumentan que podría provocar la innovación de energía limpia y abarca.

La IA no es solo la remodelación de aplicaciones y motores de búsqueda. También está remodelando cómo construimos, combinamos y regulamos el mundo digital. La carrera para ampliar las capacidades de IA se está acelerando más rápido que la mayoría de la infraestructura que puede manejar, y la energía se está convirtiendo en el próximo cuello de botella principal.

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Aquí hay un vistazo a cómo la IA está cambiando la ecuación de energía y qué podría significar para nuestro futuro climático.

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Por qué la IA usa tanto poder y qué impulsa la demanda

Ejecutar inteligencia artificial a escala requiere una enorme potencia computacional. A diferencia de la actividad tradicional de Internet, que implica principalmente obtener información almacenada, las herramientas de IA realizan un procesamiento intensivo en tiempo real. Ya sea que entrenen modelos de idiomas masivos o respondan a las indicaciones del usuario, los sistemas de inteligencia artificial se basan en hardware especializado como GPU (unidad de procesamiento de gráficos) que consumen mucha más potencia que los servidores heredados. Las GPU están diseñadas para manejar muchos cálculos en paralelo, lo que es perfecto para las cargas de trabajo con la matriz que alimentan los sistemas generativos de IA y el aprendizaje profundo.

Para darle una idea de escala: una GPU NVIDIA H100, comúnmente utilizada en la capacitación de IA, consume hasta 700 vatios por sí solo. Entrenar un solo modelo de IA grande como GPT-4 puede requerir que miles de estas GPU funcionen continuamente durante semanas. Multiplique eso en docenas de modelos y cientos de centros de datos, y los números se intensifican rápidamente. Un estante de centro de datos tradicional puede usar alrededor de 8 kilovatios (kW) de energía. Un bastidor optimizado AI-UI que usa GPU puede exigir 45-55 kW o más. Multiplique eso en todo un edificio o campus de bastidores, y la diferencia es asombrosa.

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Enfriando todo ese hardware agrega otra capa de demanda de energía. Evitar que los servidores de IA se sobrecalienten representa el 30-55% del uso total de energía de un centro de datos. Los métodos avanzados de enfriamiento como la inmersión líquida están ayudando, pero la escala de los que toda la industria llevará tiempo.

Por el lado positivo, los investigadores de IA están desarrollando formas más eficientes de ejecutar estos sistemas. Un enfoque prometedor es la arquitectura del modelo de «mezcla de expertos», que activa solo una parte del modelo completo para cada tarea. Este método puede reducir significativamente la cantidad de energía requerida sin sacrificar el rendimiento.

¿De cuánto poder estamos hablando?

En 2023, los centros de datos globales consumieron alrededor de 500 horas de Terawatt (TWH) de electricidad. Eso es suficiente para alimentar cada hogar en California, Texas y Florida combinados durante todo un año. Para 2030, el número podría triplicar, con AI como el principal conductor.

Para ponerlo en perspectiva, el hogar promedio usa aproximadamente 30 kilovatios-hora por día. Un Terawatt-Hour es mil millones de veces más grande que un kilovatio-hora. Eso significa que 1 TWH podría alimentar 33 millones de hogares por un día.

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La demanda de energía de AI está superando a la red eléctrica

La demanda de IA está creciendo más rápido de lo que la red de energía puede adaptarse. En los EE. UU., Se espera que el uso de electricidad del centro de datos supere los 600 TWH para 2030, triplicando los niveles de corriente. Cumplir con esa demanda requiere el equivalente de agregar 14 grandes centrales eléctricas a la cuadrícula. Los grandes centros de datos de IA pueden requerir cada uno de 100–500 megavatios (MW), y las instalaciones más grandes pronto pueden exceder 1 gigavatios (GW), que es casi tanto como una planta de energía nuclear o un pequeño estado de los Estados Unidos. Un centro de datos de 1 GW podría consumir más potencia que toda la ciudad de San Francisco. Multiplique eso por unas pocas docenas de campus en todo el país, y comenzará a ver qué tan rápido se suma esta demanda.

Para mantenerse al día, los servicios públicos en todo el país están retrasando las jubilaciones de las plantas de carbón, expandiendo la infraestructura de gas natural y los proyectos de energía limpia. En estados como Utah, Georgia y Wisconsin, los reguladores de energía han aprobado nuevas inversiones de combustibles fósiles directamente vinculadas al crecimiento del centro de datos. Para 2035, los centros de datos podrían representar el 8.6% de toda la demanda de electricidad de los Estados Unidos, en comparación con el 3.5% hoy.

A pesar de las promesas públicas de apoyar la sostenibilidad, las compañías tecnológicas impulsan inadvertidamente un resurgimiento de combustibles fósiles. Para la persona promedio, este cambio podría aumentar los costos de electricidad, forzar los suministros de energía regional y complicar los objetivos de energía limpia a nivel estatal.

¿Puede Big Tech mantener sus promesas de energía verde?

Los gigantes tecnológicos Microsoft, Google, Amazon y Meta todos afirman que están trabajando para un futuro de emisiones netos cero. En términos simples, esto significa equilibrar la cantidad de gases de efecto invernadero que emiten con la cantidad que eliminan o compensan, lo que idealmente reduce su contribución neta al cambio climático a cero.

Estas compañías compran grandes cantidades de energía renovable para compensar su uso e invertir en soluciones energéticas de próxima generación. Por ejemplo, Microsoft tiene un contrato con Fusion Start-Up Helion para suministrar electricidad limpia para 2028.

Sin embargo, los críticos argumentan que estas compras de energía limpia no reflejan la realidad en el terreno. Debido a que la cuadrícula se comparte, incluso si una empresa tecnológica compra energía solar o eólica en papel, los combustibles fósiles a menudo llenan el vacío para todos los demás.

Algunos investigadores dicen que este modelo es más beneficioso para la contabilidad de la empresa que para el progreso climático. Si bien los números pueden parecer limpios en un informe de emisiones corporativas, la energía real que alimenta la red aún incluye carbón y gas. Microsoft, Google y Amazonas se han comprometido a alimentar sus centros de datos con energía 100% renovable, pero debido a que la red se comparte, los combustibles fósiles a menudo llenan el vacío cuando las energías renovables no están disponibles.

Algunos críticos argumentan que las promesas voluntarias por sí solas no son suficientes. A diferencia de las industrias tradicionales, no existe un marco regulatorio estandarizado que requiere que las compañías tecnológicas revelen el uso detallado de la energía de las operaciones de IA. Esta falta de transparencia hace que sea más difícil rastrear si las promesas verdes se están traduciendo en una acción significativa, especialmente a medida que las cargas de trabajo cambian a contratistas de terceros o operaciones en el extranjero.

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El futuro de la energía limpia para la IA y sus límites

Para satisfacer las altísimas necesidades de energía sin empeorar las emisiones, las compañías tecnológicas están invirtiendo en proyectos de energía avanzados. Estos incluyen pequeños reactores nucleares construidos directamente al lado de los centros de datos, los sistemas geotérmicos profundos y la fusión nuclear.

Si bien prometen, estas tecnologías enfrentan enormes obstáculos técnicos y regulatorios. Fusion, por ejemplo, nunca ha alcanzado el equilibrio comercial, lo que significa que aún no ha producido más energía de la que consume. Incluso los expertos más optimistas dicen que es posible que no veamos fusión escalable antes de la década de 2030.

Más allá de las barreras técnicas, muchas personas tienen preocupaciones sobre la seguridad, el costo y la gestión de residuos a largo plazo de los nuevos sistemas nucleares. Si bien los proponentes argumentan que estos diseños son más seguros y más eficientes, el escepticismo público sigue siendo un verdadero obstáculo. La resistencia a la comunidad también es un factor. En algunas regiones, las propuestas para microrreactores nucleares o perforación geotérmica han enfrentado retrasos debido a las preocupaciones sobre la seguridad, el ruido y el daño ambiental. La construcción de nuevos centros de datos e infraestructura de energía asociada puede llevar hasta siete años, debido a los permisos, la adquisición de tierras y los desafíos de construcción.

Google recientemente activó un proyecto geotérmico en Nevada, pero solo genera suficiente potencia para unos pocos miles de hogares. La siguiente fase puede alimentar un solo centro de datos para 2028. Mientras tanto, compañías como Amazon y Microsoft continúan construyendo sitios que consumen más potencia que Citie completa.

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¿AI ayudará o dañará el medio ambiente?

Este es el debate central. Los defensores argumentan que la IA podría ayudar a acelerar el progreso climático optimizando las redes de energía, modelando patrones de emisiones e inventando una mejor tecnología limpia. Microsoft y Google han citado estos usos en sus declaraciones públicas. Pero los críticos advierten que la trayectoria actual es insostenible. Sin grandes avances o marcos de políticas más estrictos, el costo de energía de la IA puede abrumar las ganancias climáticas. Un pronóstico reciente estimó que la IA podría agregar 1.7 gigatones de dióxido de carbono a las emisiones globales entre 2025 y 2030, aproximadamente un 4% más que las emisiones anuales completas de los Estados Unidos.

El uso del agua, la demanda rara de minerales y los conflictos de uso de la tierra también son preocupaciones emergentes a medida que se expande la infraestructura de IA. Los grandes centros de datos a menudo requieren millones de galones de agua para enfriar cada año, lo que puede colocar suministros de agua locales. La demanda de minerales críticos como el litio, el cobalto y los elementos de tierras raras, utilizadas en los servidores, los sistemas de enfriamiento y la electrónica de potencia, crea presión adicional sobre las cadenas de suministro y las operaciones mineras. En algunas áreas, las comunidades están retrocediendo contra la tierra que se está rezonificando para el desarrollo tecnológico a gran escala.

La rotación rápida de hardware también se suma al peaje ambiental. A medida que los sistemas de IA evolucionan rápidamente, las GPU y los aceleradores mayores se reemplazan con más frecuencia, creando desechos electrónicos significativos. Sin fuertes programas de reciclaje en su lugar, gran parte de este equipo termina en vertederos o se exporta a países en desarrollo.

La pregunta no es solo si la IA puede ser más limpia con el tiempo. Es si podemos escalar la infraestructura necesaria para apoyarla sin recurrir a los combustibles fósiles. Reunir ese desafío requerirá una colaboración más estricta entre empresas tecnológicas, servicios públicos y formuladores de políticas. Algunos expertos advierten que AI podría ayudar a combatir el cambio climático o empeorarlo, y el resultado depende completamente de cómo elegimos alimentar el futuro de la informática.

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Takeaways de Kurt’s Key

AI está revolucionando cómo trabajamos, pero también está transformando cómo usamos la energía. Los centros de datos que impulsan los sistemas de IA se están convirtiendo en algunos de los consumidores de electricidad más grandes del mundo. Las compañías tecnológicas apostan en grandes soluciones futuristas, pero la realidad es que muchas plantas de combustible fósil se mantienen en línea más tiempo solo para satisfacer la creciente demanda de energía de la IA. Si la IA termina ayudando o lastimando el clima puede depender de la rapidez con la que se ponen al día los avances de energía limpia y cuán honestamente medimos el progreso.

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