Google ha decidido poner en marcha una inversión inicial de 1000 millones de dólares para enfrentar un problema cada vez más urgente: el consumo de energía de la inteligencia artificial (IA). No se trata de una amenaza apocalíptica de superinteligencia, sino del creciente y exponencial uso de electricidad que requieren los procesos de entrenamiento y operación de la IA, lo que está comenzando a generar serios desafíos para el suministro energético global y la sostenibilidad.
El consumo de energía para el entrenamiento de modelos de IA ha aumentado de manera dramática. En 2022, se estimaba que este sector consumía alrededor de 460 teravatios-hora (TWh) de electricidad anualmente. Para 2026, esta cifra podría superar los 1000 TWh, un consumo comparable al de grandes naciones como Japón. Este aumento no solo pone presión sobre las redes eléctricas, sino que también amenaza los esfuerzos de descarbonización de muchas empresas tecnológicas, incluyendo Google, que se han comprometido a reducir su huella de carbono.
Para abordar este problema, Google ha desarrollado una estrategia basada en cuatro pilares, conocidos como las "4 Ms":
Modelo: Mejorar los métodos de entrenamiento de los modelos de IA para que sean más eficientes energéticamente. Esto implica utilizar menos datos y seleccionar mejor las muestras necesarias, logrando resultados similares con un menor consumo de energía.
Máquina: Desarrollar y utilizar hardware específico para tareas de IA. En lugar de usar tarjetas gráficas genéricas, Google apuesta por tecnologías como sus TPU (Tensor Processing Units), diseñadas específicamente para estos procesos y que consumen menos energía.
Mecanización: Automatizar y centralizar los procesos de computación en la nube, en lugar de construir nuevos centros de datos físicos. Los servicios en la nube son más eficientes y permiten aprovechar mejor las energías renovables.
- Mapeo: Elegir ubicaciones estratégicas para los centros de datos, preferiblemente en lugares con acceso a energías renovables o con potencial para desarrollarlas en el futuro.
Además de mejorar la eficiencia, Google también está invirtiendo en nuevas formas de generación de energía. Una de las soluciones más prometedoras combina la geotermia con técnicas de fracking, tradicionalmente usadas en la extracción de petróleo y gas. Esta tecnología permite acceder a fuentes de calor subterráneas de manera más eficiente, proporcionando una fuente constante y fiable de energía renovable.
La geotermia ha sido utilizada durante más de un siglo, pero la aplicación de técnicas avanzadas de fracking podría revolucionar su eficacia y reducir los costos de implementación. Aunque el fracking ha sido criticado por sus impactos ambientales, en este contexto se utiliza de manera menos invasiva y sin los químicos dañinos asociados a la extracción de combustibles fósiles.
España se ha convertido en un referente internacional en la instalación de centros de datos, gracias a su apuesta por las energías renovables. Empresas como Oaxiscloud de Grupo Aire están desarrollando estos centros en el país, aprovechando la capacidad de energía limpia. Además, compañías de infraestructura y cloud privado como Stackscale están buscando las mejores soluciones para desplegar sus infraestructuras en estos centros, garantizando así una operación eficiente y sostenible.
El desafío del consumo energético de la IA no puede resolverse únicamente con eficiencia y renovables. Google y otras empresas tecnológicas también están explorando la energía nuclear como una opción viable. Nuevos reactores modulares, más seguros y compactos, podrían proporcionar la energía necesaria para los centros de datos del futuro sin aumentar las emisiones de carbono.
Google ha sido un líder en la adopción de energías renovables y ha logrado avances significativos en la descarbonización de sus operaciones. Sin embargo, el crecimiento exponencial del uso de IA requiere soluciones aún más innovadoras y ambiciosas. La combinación de eficiencia mejorada, nuevas tecnologías de generación de energía y una planificación estratégica cuidadosa será crucial para enfrentar este desafío.
La inversión de 1000 millones de dólares de Google es un paso decisivo hacia la resolución del problema energético planteado por la IA. A través de la mejora de la eficiencia y la adopción de nuevas formas de generación de energía, Google busca mantener su compromiso con la sostenibilidad mientras soporta el crecimiento de la tecnología de inteligencia artificial. El futuro de la energía y la IA está en la innovación, y Google está liderando el camino.
