Crece la preocupación por el impacto de la IA en el consumo energético, el sector busca soluciones

El auge de la inteligencia artificial (IA) ha generado una demanda sin precedentes de energía, poniendo a prueba la capacidad de las redes eléctricas en Estados Unidos y el mundo.

A medida que las grandes compañías tecnológicas invierten en modelos más avanzados, los centros de datos requieren volúmenes de electricidad comparables a los de ciudades enteras, lo que está transformando el sector energético y plantea desafíos críticos para el futuro de la infraestructura eléctrica.

Según The Wall Street Journal, los modelos de IA más avanzados, como GPT-4 de OpenAI y Llama 3.1 de Meta, requieren centros de datos con un consumo estimado de 30 megavatios de electricidad simultáneamente, equivalente a la energía utilizada por 30 tiendas de grandes dimensiones.

Según datos de Epoch AI, una organización de investigación sin fines de lucro, se prevé que para 2030 el consumo de los centros de datos de IA supere los 5 gigavatios, similar al consumo promedio de Manhattan.

Jaime Sevilla, director de Epoch AI, explica que “desde 2020 sabemos que entrenar un modelo de IA con más datos y por más tiempo mejora su rendimiento”, lo que incentiva la construcción de infraestructuras más grandes y con mayor consumo energético.

Esto ha llevado a las empresas a expandir su uso de unidades de procesamiento gráfico (GPU), componentes claves en el desarrollo de la IA, que demandan enormes cantidades de electricidad para su funcionamiento y refrigeración.

Incertidumbre sobre la demanda futura

Las proyecciones sobre el impacto de la IA en el consumo energético varían considerablemente. Según el Electric Power Research Institute, en 2024 los centros de datos representaban el 4% del consumo eléctrico en Estados Unidos, y para 2030 podrían consumir entre el 4,6% y el 17% de la electricidad del país.

El crecimiento es comparable a la introducción masiva del aire acondicionado en la red eléctrica a mediados del siglo XX. La incertidumbre radica en la velocidad de expansión de la IA y en la capacidad de la red para adaptarse a esta nueva realidad.

Cuellos de botella en la infraestructura

La expansión de la capacidad energética enfrenta obstáculos significativos. Mientras que la construcción de un centro de datos puede completarse en 18 a 24 meses, el desarrollo de nuevas fuentes de energía, como plantas generadoras de gas natural o proyectos renovables toma al menos tres años, afirma The Wall Street Journal.

En el caso de las líneas de transmisión, el proceso puede extenderse por más de una década.

Arshad Mansoor, director ejecutivo del Instituto de Investigación de Energía Eléctrica, señala que una posible solución es distribuir la infraestructura de los centros de datos en un radio de 160 a 320 kilómetros, con fuertes conexiones de fibra óptica. Sin embargo, este modelo aún no ha sido probado.

El crecimiento descontrolado de los centros de datos podría aumentar el riesgo de apagones, especialmente en regiones con redes eléctricas frágiles.

En Oregón, por ejemplo, la combinación de incentivos fiscales y energía hidroeléctrica barata ha convertido al estado en un importante centro de datos, lo que podría elevar su consumo eléctrico hasta un 24% para 2030.

Jennifer Light, directora de planificación energética del Consejo de Energía y Conservación del Noroeste, advierte que la región podría enfrentar cortes de energía en invierno si no se logra generar nueva electricidad a la velocidad necesaria.

En ese escenario, las compañías eléctricas podrían recurrir a medidas de emergencia, como el uso de generadores diésel o la compra de electricidad en el mercado mayorista, lo que incrementaría los costos para los consumidores.

El dilema de las energías renovables

Las grandes tecnológicas buscan reducir su impacto ambiental mediante el uso de energías limpias, como la solar, la eólica o la nuclear. Sin embargo, la realidad del sector energético dificulta la transición.

La energía nuclear es una alternativa confiable y libre de emisiones de carbono, pero su expansión se ve limitada por los altos costos y los largos plazos de construcción.

Las energías renovables, por su parte, presentan el problema de la intermitencia. Los centros de datos requieren suministro eléctrico continuo, y las fuentes solares y eólicas no están disponibles las 24 horas del día.

Aunque se prevé que las empresas sigan invirtiendo en proyectos renovables, las tecnologías emergentes, como los pequeños reactores nucleares y la geotermia, aún están lejos de cubrir la demanda creciente.

La revolución de la inteligencia artificial está alterando la estructura del mercado energético de manera acelerada. La creciente demanda de electricidad para entrenar y operar modelos de IA está ejerciendo una presión sin precedentes sobre la red eléctrica, lo que obliga a las empresas y a los reguladores a buscar soluciones innovadoras.

De acuerdo con The Wall Street Journal, la industria enfrenta un dilema entre sostenibilidad y expansión: mientras las empresas tecnológicas apuestan por energías limpias, la falta de capacidad de generación obliga a recurrir a fuentes tradicionales como el gas natural.