En el Generative AI Summit Silicon Valley 2025, Vishal Sarin, fundador y CEO de Sagence AI, ha destacado un desafío crucial: la enorme demanda de energía de la inteligencia artificial generativa. En conversación con Tim Mitchell del AI Accelerator Institute, Sarin subrayó la urgencia de optimizar la eficiencia energética para liberar todo el potencial de esta tecnología.
Sarin explicó que la inteligencia artificial generativa enfrenta un obstáculo significativo debido a sus altos requerimientos energéticos. Para que esta tecnología sea viable económicamente, es indispensable repensar su arquitectura, desde los chips hasta los sistemas de refrigeración.
Durante el diálogo, se identificaron áreas claves para mejorar el consumo energético. Aunque existen oportunidades en la generación y distribución de energía, el enfoque principal se centra en la computación y memoria. La computación en memoria, que integra el cómputo y la memoria, podría reducir costos y consumos energéticos al minimizar el movimiento de datos, común en las arquitecturas tradicionales.
Sarin también mencionó que, aunque los aceleradores de hardware como las GPU son cruciales, también contribuyen al elevado consumo energético. Una solución implica combinar estos aceleradores con innovaciones arquitectónicas. Asimismo, los modelos de lenguaje pequeños (SLMs) se presentan como una alternativa más eficiente que podría reducir la infraestructura necesaria.
Otro elemento crítico que Sarin resaltó es la innovación en sistemas de refrigeración y energía. La infraestructura intensiva en IA genera calor considerable, por lo que son esenciales alternativas como el enfriamiento líquido y sistemas de recuperación de energía.
Sarin es optimista sobre la capacidad de la industria para afrontar estos desafíos. La eficiencia y sostenibilidad se han convertido en prioridades, prometiendo un futuro más viable para la IA generativa. Según Sarin, superar las barreras de eficiencia energética es una necesidad fundamental que determinará el valor transformador de la IA generativa en el largo plazo.
