El consumo de electricidad de los centros de datos de inteligencia artificial alcanzará niveles críticos, amenazando la sostenibilidad y los costos de operación.
La acelerada expansión de la inteligencia artificial generativa (GenAI) y las demandas de procesamiento masivo están provocando un aumento exponencial en el consumo de electricidad por parte de los centros de datos. Según un reciente informe de Gartner, Inc., para 2027 el 40 % de los centros de datos de IA podrían enfrentarse a restricciones operativas debido a la falta de disponibilidad de energía, poniendo en jaque el desarrollo del sector.
Consumo eléctrico en niveles récord
Gartner estima que para 2027 los centros de datos optimizados para IA requerirán aproximadamente 500 teravatios-hora (TWh) por año, lo que representa un incremento del 160 % con respecto a los niveles actuales. Este aumento se atribuye principalmente a la implementación de grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés) que sustentan las aplicaciones de GenAI, los cuales demandan enormes capacidades de procesamiento y almacenamiento de datos.
Según Bob Johnson, vicepresidente de análisis en Gartner, “el crecimiento explosivo de nuevos centros de datos hiperescalares para implementar GenAI está generando una demanda insaciable de energía, superando la capacidad de los proveedores de servicios eléctricos para expandirse lo suficientemente rápido”.
Impacto en los costos y la sostenibilidad
El informe también alerta sobre el impacto económico y medioambiental de esta situación. La creciente escasez de energía incrementará inevitablemente los precios de la electricidad, encareciendo la operación de los modelos de IA. Este aumento en los costos será trasladado a los proveedores de servicios de GenAI y, en última instancia, a los usuarios finales.
Además, la presión por cubrir la demanda energética podría comprometer los objetivos de sostenibilidad a corto plazo. La necesidad de mantener operativas plantas de combustibles fósiles que estaban programadas para su cierre y la falta de alternativas de energía renovable fiables para un suministro continuo dificultarán el cumplimiento de metas de cero emisiones de carbono.
David Carrero, experto en infraestructura cloud y cofundador de Stackscale (Grupo Aire), destaca: “El desafío no solo radica en el coste creciente de la electricidad, sino también en cómo adaptamos las infraestructuras para garantizar sostenibilidad sin comprometer la eficiencia. Las empresas deben apostar por tecnologías más eficientes y explorar soluciones como el edge computing para reducir la dependencia de grandes centros de datos centralizados.”
Recomendaciones para mitigar riesgos
Gartner sugiere varias medidas que las organizaciones deben adoptar para enfrentar estos desafíos:
- Planificación ante costos elevados: Evaluar los aumentos previstos en los precios de la electricidad al diseñar nuevos productos y servicios basados en GenAI.
- Contratos a largo plazo: Negociar acuerdos de suministro energético a precios razonables para garantizar estabilidad operativa.
- Optimización de recursos: Minimizar el uso de potencia computacional para reducir el consumo energético y explorar alternativas como modelos de lenguaje más pequeños o tecnologías de computación en el borde.
- Reevaluar metas de sostenibilidad: Ajustar las expectativas de reducción de emisiones de CO2 considerando las limitaciones actuales de las fuentes renovables.
Innovaciones futuras y perspectivas
Si bien las soluciones a corto plazo podrían depender de fuentes de energía convencionales, Gartner sugiere que los avances tecnológicos, como las baterías de iones de sodio y los pequeños reactores nucleares, serán clave para lograr sostenibilidad en el futuro.
La industria debe también centrarse en la colaboración con gobiernos y proveedores de energía para garantizar un suministro confiable y sostenible. Como concluye Carrero: “La evolución de la IA está intrínsecamente ligada a la capacidad de los centros de datos para adaptarse a un entorno energético cada vez más complejo. Es esencial priorizar la innovación responsable para que el impacto ambiental y económico no limite el progreso tecnológico.” De hecho es recomendable conocer también como estas nuevas necesidades están tensionando las redes eléctricas de muchos países.
Con esta perspectiva, los actores del sector están llamados a equilibrar innovación, sostenibilidad y eficiencia para asegurar un futuro en el que la IA continúe siendo una herramienta transformadora sin comprometer los recursos del planeta.
vía: Gartner
