La integración de la Inteligencia Artificial en los data centers plantea importantes desafíos, especialmente en términos de sostenibilidad. Estos centros deben enfrentar un aumento significativo en el consumo de energía y la necesidad de mejorar sus sistemas de refrigeración para gestionar la alta demanda de procesamiento que exige la IA. Además, aunque existen avances en el uso de energías renovables, aún no son suficientes para cubrir completamente las necesidades energéticas. A pesar de estos obstáculos, se están desarrollando soluciones tecnológicas emergentes, como el enfriamiento líquido y el diseño modular, que permiten una evolución hacia una mayor eficiencia energética, equilibrando el crecimiento de la IA con la sostenibilidad a largo plazo.
Sobre este tema habló Mark Sanchez, Senior Director Data Center Deploy de Scala Data Centers recientemente en el DCD>Panel: El dilema de la IA vs. Data Centers - ¿Una relación sostenible energéticamente? del evento DCD>Connect Cancún 2024 y en esta entrevista dio algunas claves para comprender el escenario actual.
¿Cuáles son los principales desafíos que enfrentan los data centers al intentar integrar la Inteligencia Artificial de manera sostenible?
Siempre que se comienza algo nuevo, hay desafíos que superar, y esto es cierto para todos los ámbitos de la tecnología. La inteligencia artificial ha traído muchas posibilidades, pero también incertidumbres que nos obligan a desarrollar soluciones específicas para esta nueva demanda, mientras intentamos entender las consecuencias y cómo evolucionará su crecimiento.
En el caso de los data centers, hay desafíos muy tangibles para la integración de IA, ya que aún estamos adaptándonos al "boom" de la nube, del cual apenas comenzábamos a dominar con nuevas capacidades y tecnologías. Algunos de los desafíos más notables, en mi opinión, son el aumento en el consumo de energía, ya que la IA requiere una cantidad mucho mayor de energía de lo que estábamos acostumbrados, y la capacidad de refrigeración para mantener los servidores de procesamiento de IA funcionales.
A estos desafíos se suma la sostenibilidad, ya que aunque hay avances significativos en las fuentes de energía renovable, aún no son suficientes para cubrir las grandes cantidades de energía que se requieren. Como pioneros en la infraestructura para IA, debemos buscar formas de ser sostenibles mientras atendemos estas altas demandas energéticas.
¿Existen soluciones tecnológicas emergentes que puedan ayudar a los data centers a evolucionar hacia una mayor eficiencia energética mientras integran IA?
El mercado de los centros de datos es resiliente y adaptable, y con la llegada de la IA, es impresionante ver cómo cada sector está ajustándose para mantener un equilibrio entre las necesidades del negocio y la eficiencia sostenible. Un ejemplo claro son los grandes avances en liquid cooling. Esta tecnología, que lleva tiempo en desarrollo, ha acelerado su implementación en los últimos años, adaptándose tanto a centros de datos existentes como a nuevos diseños que aprovechan sus beneficios.
Además, algunos centros de datos están modificando sus diseños para ser más eficientes, creando infraestructuras pensadas específicamente para la IA. Esto ha impulsado la construcción de instalaciones en nuevas geografías que cuentan con fuentes de energía renovable o que son más eficientes. También se está incrementando el uso de tecnología modular, lo que permite aumentar la capacidad de manera controlada y eficiente, respondiendo a las necesidades inmediatas y futuras sin grandes desperdicios de recursos.
¿Cuáles son las implicaciones económicas de reconfigurar la infraestructura de los data centers para la IA?
La integración de IA en los centros de datos aún conlleva muchas incertidumbres. Si bien comenzamos a entender la magnitud de la demanda, aún es común discutir cuestiones como la capacidad requerida por rack, el tipo de refrigeración más eficiente, las geografías más adecuadas para procesar IA y las modificaciones necesarias en centros de datos existentes frente al diseño de nuevos centros.
Todas estas incertidumbres tienen costos elevados, y las inversiones en la industria están creciendo considerablemente. Aunque esto ha sido beneficioso por el aumento en la demanda, las implicaciones económicas son significativas. Es crucial actuar con precaución, respondiendo a las demandas actuales y futuras sin perder de vista las posibles fluctuaciones del mercado, las cuales podrían afectar los resultados financieros.
¿Cómo pueden los operadores de centros de datos balancear el crecimiento de la IA con los objetivos de sostenibilidad a largo plazo?
El equilibrio entre el crecimiento de la IA y la sostenibilidad a largo plazo puede lograrse mediante nuevos diseños de centros de datos que incluyan un plan claro de sostenibilidad. Es esencial implementar tecnologías emergentes que ayuden a reducir la huella de carbono, crear centros de datos más eficientes y adaptables, y ubicarlos en geografías estratégicas que permitan aprovechar fuentes de energía renovable.
Además, los operadores deben maximizar la eficiencia de los sistemas de control y optimizar la infraestructura existente, asegurando que las expansiones necesarias para soportar IA sean lo más sostenibles y eficientes posible, tanto en términos de energía como en operaciones.
