El consumo de electricidad por parte de los centros de datos dedicados a la inteligencia artificial (IA) está alcanzando niveles que podrían convertirse en insostenibles, tanto a nivel económico como ambiental. Según un reciente informe de Gartner, Inc., para 2027, se prevé que el 40 % de estos centros de datos enfrente restricciones operativas ocasionadas por la insuficiencia energética, lo que podría obstaculizar seriamente el desarrollo y expansión del sector.
De acuerdo con las proyecciones, para 2027, los centros de datos optimizados para IA requerirán alrededor de 500 teravatios-hora (TWh) anuales, lo que representa un incremento del 160 % respecto a los niveles actuales. Este aumento se debe en gran medida a los grandes modelos de lenguaje utilizados en aplicaciones de inteligencia artificial generativa, los cuales demandan grandes capacidades de procesamiento y almacenamiento de datos. Bob Johnson, vicepresidente de análisis en Gartner, señala que la rápida expansión de los nuevos centros de datos hiperescalares está sobrepasando la capacidad de respuesta de los proveedores de servicios eléctricos.
El informe también advierte sobre las implicancias económicas y medioambientales de esta tendencia. La escasez de energía prevista podría elevar significativamente el precio de la electricidad, encareciendo la operación de los modelos de IA y trasladando estos costos a los proveedores de servicios y, eventualmente, al consumidor final. Además, es probable que la presión por satisfacer la demanda energética perjudique los esfuerzos por alcanzar objetivos de sostenibilidad, dada la necesidad de seguir utilizando centrales de combustibles fósiles y la actual falta de infraestructuras renovables.
David Carrero, experto en infraestructura cloud y cofundador de Stackscale, resalta que el desafío no solo reside en el aumento del costo energético, sino también en la necesidad de adaptar las infraestructuras sin comprometer la eficiencia. Carrero sugiere que 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.
Para mitigar estos riesgos, Gartner propone varias estrategias: planificar ante el aumento de costos energéticos, negociar contratos de suministro a largo plazo, optimizar el uso de recursos computacionales y reevaluar las metas de sostenibilidad considerando las actuales limitaciones de las energías renovables.
Mirando al futuro, la sostenibilidad del sector podría depender de innovaciones tecnológicas como las baterías de iones de sodio y pequeños reactores nucleares. La industria también debe colaborar estrechamente con gobiernos y proveedores de energía para asegurar un suministro energético confiable. Tal como concluye Carrero, es imprescindible priorizar una innovación responsable para que el avance de la IA no se vea limitado por el impacto ambiental y económico. Los actores del sector están ante el desafío de equilibrar innovación, sostenibilidad y eficiencia para que la IA siga siendo una herramienta transformadora sin comprometer los recursos planetarios.
