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Miércoles, 24 de Julio de 2024

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Las aplicaciones de IA que consumen mucha energía exigen un aumento significativo de la capacidad energética mundial

El aumento del uso de la IA exigirá un mayor desarrollo de los centros de datos e incrementará enormemente el consumo de electricidad. Las energías renovables pueden proporcionar gran parte de la energía necesaria, pero seguirán haciendo falta fuentes a demanda como el gas natural, dada la intermitencia en el suministro de energía eólica y solar.

Las aplicaciones de IA que consumen mucha energía exigen un aumento significativo de la capacidad energética mundial

La inteligencia artificial (IA) está impulsando un importante aumento de la demanda de energía. Los centros de datos que proporcionan las capacidades de cálculo y almacenamiento necesarias para desarrollar, entrenar y aplicar modelos de IA consumirán mucha más energía a medida que se generalice el uso de este tipo de herramientas. Satisfacer esta creciente demanda de energía presenta numerosos retos. Esto puede explicar por qué Sam Altman, CEO de OpenAI, ha descrito la energía como la "parte más difícil" para dar respuesta a la demanda de capacidad de cálculo de la IA.

Los centros de datos consumían cada vez más energía incluso antes de la explosión de interés por las capacidades de la IA generativa. Entre 2012 y 2023, la demanda de energía de los centros de datos aumentó a una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 14%, superando con creces el crecimiento del 2,5% de la demanda total de electricidad durante el mismo periodo. Gran parte de ese crecimiento en el uso de electricidad por parte de los centros de datos en esa década se vio impulsado por el aumento de la generación y el análisis de datos y también por el cambio a la computación en nube, ya que las empresas trasladaron su almacenamiento de datos y su potencia de cálculo fuera de sus instalaciones y a centros de datos.


Ahora, la IA aumentará aún más drásticamente la potencia necesaria para los centros de datos. Cuando los modelos de IA están en la “fase de entrenamiento”, aprendiendo a hacer predicciones y tomar decisiones basadas en los datos que se les han proporcionado, utilizan seis veces más energía que los usos computacionales no relacionados con la IA. En la "fase de inferencia", cuando los modelos de IA entrenados extraen conclusiones a partir de nuevos datos y consultas, siguen consumiendo entre dos y tres veces más energía que las cargas de trabajo tradicionales.

Un gran aumento de la capacidad necesaria para impulsar la IA

Para seguir el ritmo de la creciente demanda de energía de los centros de datos, es necesario aumentar significativamente la capacidad mundial de generación y transmisión de energía.

Las mayores empresas tecnológicas del mundo están invirtiendo miles de millones de dólares en añadir capacidad energética crítica para aumentar su capacidad de entrenar y desarrollar modelos de IA. Entre estas empresas -conocidas como "hiperescaladoras" por su capacidad para escalar la infraestructura informática a niveles que puedan acomodar la demanda masiva de servicios de computación en la nube, almacenamiento de datos y ahora capacidades de IA- se incluyen Google, Microsoft, Amazon, Meta (Facebook), Apple y Alibaba.

La empresa de investigación SemiAnalysis estima que la capacidad crítica de energía de IT -es decir, la energía total disponible para hacer funcionar servidores, dispositivos de almacenamiento y equipos de red (aparte de los usos no informáticos como iluminación y refrigeración)- en los centros de datos a nivel mundial aumentará de 49.000 megavatios en 2023 a 96.000 megavatios en 2026. (Véase el gráfico 1.)

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