El crecimiento exponencial de la inteligencia artificial generativa, con aplicaciones como ChatGPT, está empujando a los centros de datos a ampliar drásticamente sus infraestructuras y, con ello, su consumo energético. Con las GPU y las TPU alimentando estos modelos de IA, el incremento de la demanda energética suscita preocupación por la sostenibilidad, lo que lleva a explorar alternativas como la energía nuclear y también a la necesidad de innovar en procesadores más eficientes.
La creciente demanda de herramientas de inteligencia artificial generativa (GenAI) está impulsando un aumento considerable del uso de GPUs (unidades de procesamiento gráfico) y TPUs (unidades de procesamiento tensorial) en los centros de datos, que se están ampliando para dar cabida a esta nueva realidad. Estos centros, esenciales para procesar los grandes volúmenes de datos generados por los modelos de IA, están aumentando no sólo en número, sino también en tamaño y consumo energético. Esta transformación tecnológica presenta retos complejos, tanto en términos energéticos como de infraestructuras, que merecen un análisis detallado del impacto económico y medioambiental.
Los centros de datos y su impacto energético
La rápida expansión de los centros de datos se ve impulsada por la creciente dependencia de la IA generativa, como ChatGPT, que consume una cantidad significativa de energía para procesar millones de consultas cada día. Tomando como ejemplo el mercado norteamericano, se calcula que ChatGPT consume unos 227 millones de kWh al año, suficiente para abastecer a más de 21.000 hogares en Estados Unidos. Esta creciente dependencia de gigantes tecnológicos como Microsoft, Google y Amazon ha provocado un aumento sin precedentes del número de centros de datos. En Estados Unidos hay actualmente unos 3.000 centros de datos, pero se espera que este número se duplique para 2030, y que una parte sustancial de dicha capacidad se dedique a apoyar modelos de IA.
El uso de electricidad por parte de los Centros de Datos supone ya entre el 4% y el 9% del consumo energético de los Estados Unidos, una cifra que podría duplicarse en los próximos años, impulsada por una mayor demanda de computación intensiva, como la generación de audio, vídeo e imágenes. Esta realidad plantea cuestiones acuciantes sobre la sostenibilidad de este crecimiento, dado que el consumo energético de los centros de datos aumenta a un ritmo del 20% anual.
Costes de infraestructura
El coste de la electricidad es el factor más importante en el funcionamiento de los centros de datos, ya que representa entre el 40% y el 60% de los costes de infraestructura. A medida que aumenten las necesidades energéticas de los centros de datos, se espera que suba el precio de la electricidad, impulsado por factores como la normativa medioambiental y los fenómenos meteorológicos extremos. Esta dinámica ha llevado a proponer una diferenciación de tarifas para los operadores de IA, y los proveedores de energía sugieren la introducción de tarifas más elevadas para los grandes usuarios, ya que utilizan un porcentaje cada vez mayor de la capacidad energética disponible. En Estados Unidos, empresas como Google, Microsoft y Amazon se resisten a estos cambios, argumentando que las tarifas especiales serían discriminatorias y económicamente inviables.
Sostenibilidad
Ante el panorama actual, los operadores de centros de datos están explorando alternativas energéticas para mitigar los costes y la huella medioambiental del consumo eléctrico. Una solución propuesta es el uso de la energía nuclear. Amazon, por ejemplo, adquirió recientemente un centro de datos que funciona íntegramente con energía nuclear, y Microsoft está negociando la reapertura de la central de Three Mile Island, en su día escenario del mayor accidente nuclear de los Estados Unidos, para alimentar sus operaciones de IA. Estas iniciativas demuestran el reconocimiento de la urgencia de encontrar fuentes de energía más sostenibles y fiables, ya que la demanda de IA crece exponencialmente.
Además, fabricantes de chips como Nvidia, Intel y AMD, están trabajando en el desarrollo de procesadores más eficientes energéticamente, una respuesta a la necesidad de reducir el consumo de energía en los procesos de entrenamiento de modelos de IA, que pueden utilizar hasta 10 GWh de electricidad, equivalente al consumo anual de más de un millar de hogares.
La aceleración de la IA generativa está reconfigurando la economía de los centros de datos y forzando cambios estructurales tanto en el sector tecnológico como en el energético. Aunque el uso de energía por parte de la IA representa actualmente una pequeña fracción del consumo mundial, las proyecciones indican que podría convertirse rápidamente en un problema importante si no se adoptan medidas de mitigación. La aplicación de soluciones como el uso de la energía nuclear, así como la innovación tecnológica en procesadores más eficientes, son pasos en la dirección correcta, pero aún insuficientes para resolver el problema de fondo. La verdadera cuestión reside en la capacidad de equilibrar el avance tecnológico con la sostenibilidad energética, sin poner en peligro el crecimiento económico ni la prestación de servicios esenciales a millones de usuarios en todo el mundo.