Las serias implicaciones de la inteligencia artificial en la disponibilidad energética

La inteligencia artificial (IA) es el fenómeno tecnológico más pujante en la actualidad, incluyendo la IA generativa. Pero su expansión está provocando ciertos dilemas.

Uno de los desafíos radica en la capacidad de cómputo necesaria para afrontar sus aplicaciones. Y, por tanto, en la cantidad de energía necesaria para alimentar los dispositivos.

La consultora Gartner advierte de que la IA está incrementando el consumo de electricidad y prevé un crecimiento de triple dígito en el campo de los centros de datos para los próximos dos años. En concreto, espera una subida del 160 %.

La previsión es que 4 de cada 10 centros de datos de IA se toparán con limitaciones operativas en 2027 por el tema de la disponibilidad de energía.

Para entonces, los centros de datos con servidores optimizados para IA demandarán unos 500 TWh anuales. Esto es 2,6 veces el nivel registrado en 2023.

Bob Johnson, analista vicepresidente de Gartner, confirma que “el crecimiento explosivo de nuevos centros de datos a hiperescala para implementar IA generativa está creando una demanda insaciable de energía”.

Esto entorpecerá la capacidad de los proveedores de servicios “para expandir su capacidad lo suficientemente rápido”, observa.

Y, al miso tiempo, “amenaza con interrumpir la disponibilidad de energía y provocar escasez, lo que limitará el crecimiento de nuevos centros de datos para IA generativa y otros usos a partir de 2026″.

Johnson explica que “se están planificando nuevos centros de datos más grandes para manejar las enormes cantidades de datos necesarias para entrenar e implementar los grandes modelos de lenguaje (LLM) en rápida expansión que sustentan las aplicaciones de IA generativa”.

“Sin embargo”, añade, “es probable que los cortes de energía a corto plazo continúen durante años, ya que la nueva capacidad de transmisión, distribución y generación de energía podría tardar años en estar disponible y no aliviará los problemas actuales”.

Gartner señala que sólo las plantas de energía hidroeléctrica, combustibles fósiles o nucleares pueden garantizar un suministro constante, aunque más adelante se abrirán paso tecnologías como las baterías de iones de sodio y pequeños reactores nucleares.

La recomendación de los expertos pasa por negociar contratos energéticos de larga duración, usar una cantidad mínima de potencia al trabajar con IA y buscar alternativas como modelos de lenguaje más pequeños o el edge computing.

También aconsejan recalcular los objetivos de sostenibilidad en cuanto a emisiones, que ya se están viendo alterados por el aumento de la demanda.

“La realidad es que un mayor uso de los centros de datos conducirá a un aumento de las emisiones de CO2 para generar la energía necesaria a corto plazo”, concreta Bob Johnson.

“Esto, a su vez, hará que sea más difícil para los operadores de los centros de datos y sus clientes cumplir con los objetivos de sostenibilidad agresivos relacionados con las emisiones de CO2”, sentencia.

Gartner también advierte de que hipotéticos cortes de energía derivarán en un encarecimiento del precio de la energía y de los costes para operar los LLM.