La inteligencia artificial (IA) ya es una herramienta omnipresente con aplicaciones que van desde modelos generativos hasta analítica predictiva. Esta transformación digital acelerada ha incrementado la demanda de infraestructura de equipo tecnológico intensivo, principalmente soportada en los data centers.

El impacto energético de la IA

Según la Agencia Internacional de Energía (IEA), el entrenamiento de un solo modelo de lenguaje de gran tamaño, junto con la potencia de procesamiento que requieren estas cargas de trabajo, puede implicar un consumo eléctrico significativo.

Hoy, un data center tradicional consume tanta electricidad como 100,000 hogares; sin embargo, se proyecta que aquellos que están actualmente en construcción consumirán hasta 20 veces más.

A nivel agregado, la IEA estima que, si continúa la tendencia actual, el consumo energético de los centros de datos podría duplicarse y alcanzar los 945 TWh para 2030. De hecho, la investigadora Signe Riemer-Sørensen, del centro tecnológico SINTEF, señala que el consumo por búsqueda de la herramienta de inteligencia artificial más popular es aproximadamente diez veces mayor que el de un buscador tradicional.

Ante este crecimiento, garantizar la confiabilidad del suministro eléctrico y actualizar la infraestructura existente se vuelve prioritario. Hace una década, una instalación de 30 megavatios (MW) se consideraba de gran escala; hoy, una de 200 MW se considera estándar. Las redes eléctricas deben adaptarse a nuevas cargas dinámicas, a menudo no contempladas en la planificación convencional. Sin embargo, no basta con fortalecer la infraestructura física: la coordinación entre operadores de red y administradores de centros de datos es clave para anticipar necesidades, gestionar la demanda de manera flexible y mitigar riesgos de congestión o interrupciones.

¿Puede la IA ayudar a su propio consumo?

Paradójicamente, la IA también ofrece herramientas para abordar los retos que ella misma genera. Por ejemplo, es cada vez más común el uso de modelos predictivos que pueden optimizar el uso de recursos energéticos, identificar ineficiencias en tiempo real y automatizar decisiones operativas que reducen el desperdicio. De hecho, un estudio de McKinsey señala que la implementación de algoritmos de IA en la gestión de infraestructura puede reducir hasta en un 15% el consumo energético de los centros de datos.

Sustentabilidad, el imperativo no negociable

En este contexto, la sostenibilidad no debe ser una víctima del avance tecnológico. El cumplimiento de los objetivos climáticos, desde los establecidos por el Acuerdo de París hasta los compromisos ESG de cada empresa, dependerá de que esta nueva generación de data centers integre desde su diseño criterios de eficiencia, electrificación limpia y circularidad de recursos.

Organismos como el Green Grid, consorcio industrial sin fines de lucro que colabora para mejorar la eficiencia de los recursos de los data centers, ya han publicado marcos para medir y mejorar el desempeño energético y ambiental de estas infraestructuras, sin embargo, su aplicación debe ser parte central del modelo de negocio y no limitarse a cumplir una normativa, especialmente cuando se espera que la IA genere una derrama económica de cuatro billones de dólares para 2030.

La inteligencia artificial representa una revolución comparable, pero, como toda innovación, su valor dependerá de cómo se gestione su impacto. La industria de data centers tiene la oportunidad y la responsabilidad de asegurar que esta tecnología florezca sin comprometer los principios de eficiencia, confiabilidad y sostenibilidad.

¡No te quedes atrás! Impulsa una transformación consciente adoptando soluciones que optimicen el consumo energético y promuevan una infraestructura digital más sostenible.