Cada vez más las industrias en todo el mundo están adoptando e implementando distintas herramientas tecnológicas para optimizar sus procesos, sobre todo en lo relacionado a inteligencia artificial (IA).
Pero ¿qué tanta energía se necesita para alimentar un centros de datos de IA? ¿el uso de estas tecnologías va alineado con el objetivo de transición hacia energías limpias?
- De acuerdo con el informe de sostenibilidad ambiental 2024 de Microsoft, sus emisiones de CO2 aumentaron casi un 30% a partir de 2020 debido a la expansión de sus centros de datos. Esta corporación multinacional ha invertido, por ejemplo, en OpenAI, el fabricante de ChatGPT.
El World Economic Forum destaca que si bien las herramientas de IA prometen ayudar en la transición energética, también requieren una importante potencia computacional que tiene que ser alimentada de algún modo.
En este contexto, cada vez más empresas que están apostando al desarrollo de IA buscan alternativas energéticas de fuentes limpias.
Los pilares de la transición energética mundial implican descarbonizar los sistemas energéticos, reducir el consumo de energía, mejorar la eficiencia energética, así como reemplazar los combustibles fósiles por fuentes de energía renovable.
Recientemente los gigantes tecnológicos Amazon y Google anunciaron la firma de acuerdos para, en un futuro próximo, utilizar energía nuclear que alimenten sus centros de datos.
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Google y el acuerdo con Kairos Power
Recientemente, por medio de un comunicado, el director senior de Energía y Clima de Google, Michael Terrell, anunció la firma del "primer acuerdo corporativo del mundo" para comprar energía nuclear de múltiples reactores modulares pequeños (SMR), mismo que desarrollará la empresa Kairos Power.
¿Cuáles son las razones detrás de esta decisión? En primer lugar que la red necesita de nuevas fuentes de electricidad para respaldar las tecnologías de inteligencia artificial. "Este acuerdo ayuda a acelerar una nueva tecnología para satisfacer las necesidades energéticas de manera limpia y confiable".
De igual forma, el líder señala que las soluciones nucleares ofrecen una fuente de energía limpia y permanente que puede ayudar a satisfacer "de manera confiable la demanda de electricidad con energía libre de carbono", lo que a su vez contribuirá a impulsar la descarbonización de las redes eléctricas mundiales.
La primera fase de este proyecto tiene miras al 2030. El objetivo será poner en funcionamiento el primer SMR, seguido de la implementación de más reactores adicionales hasta 2035.
"Lo firmado permitirá hasta 500 MW de energía libre de carbono las 24 horas del día para las redes eléctricas de Estados Unidos",
se lee en el comunicado publicado.
Pero ¿cómo funciona esta nueva tecnología? Google explica que la tecnología de Kairos Power usa un sistema de refrigeración con sales fundidas, combinado con un combustible cerámico, para transportar el calor de una turbina de vapor y generar energía.
Este sistema permite que el reactor funcione a baja presión, "consiguiendo un diseño de reactor nuclear más simple y asequible".
Amazon también apuesta por la generación de energía nuclear
En este mismo sentido, Amazon Web Services anunció la firma de tres nuevos acuerdos para apoyar el desarrollo de proyectos de energía nuclear.
El primero, en Washington, se cerró con el consorcio de empresas de servicios públicos estatales llamado Energy Northwest.
A grandes rasgos permitirá el desarrollo de cuatro reactores SMR (reactores modulares pequeños ) avanzados, mismos que serán operados por la misma empresa. Se espera que generen aproximadamente 320 megavatios (MW) de capacidad para la primera fase del proyecto, con la opción de aumentar a 960 MW en total.
Solo para dimensionar, esto es suficiente para abastecer a 770 mil hogares en Estados Unidos.
Lo siguiente se trata de una inversión en X-energy, un desarrollador líder de reactores SMR y combustible de próxima generación. Este diseño avanzado se utilizará en el proyecto con Energy NorthWest.
Finalmente en Virginia se firmó un acuerdo con la empresa de servicios públicos Dominion Energy para explorar el desarrollo de un proyecto de SMR cerca de su central nuclear North Anna.
Esto aportará al menos 300 megavatios de energía a la región. La corporación estima que la demanda de energía aumentará un 85% en los próximos 15 años.
¿Qué tanta energía requiere la IA?
De acuerdo con el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente, la industria tecnológica mundial produjo entre el 2 y 3% de las emisiones de carbono del mundo en 2021.
Sin embargo las cifras aumentarán a la par de las herramientas de inteligencia artificial, por ejemplo.
Un estudio publicado por investigadoras de Estados Unidos -Power Hungry Processing: Watts Driving the Cost of AI Deployment?- apunta a que los sistemas de IA generativa podrían estar usando alrededor de 33 veces más de energía para completar una tarea de lo que usaría un software específico.
De acuerdo con el reporte de análisis y previsión hasta 2026 de la Agencia Internacional de Energía (IEA, por sus siglas en inglés), los centros de datos podrían duplicar su consumo de electricidad para 2030, alcanzando por ejemplo el 9% de la demanda total de energía en Estados Unidos.
De igual forma proyecta que la demanda mundial de electricidad para IA, centros de datos y criptomonedas aumentará a 800TWh en 2026, un aumento de casi el 75% con respecto a 2022.
El Electric Power Research Institute refiere que las consultas de IA consumen 2.9 vatios/hora por cada solicitud de ChatGPT, es decir, requieren aproximadamente 10 veces más electricidad que las consultas tradicionales en el buscador de Google.
A eso hay que agregarle que la creación de música, fotos y videos originales a partir de prompts de los usuarios, así como otras aplicaciones de IA, podrían requerir mucha más energía.
Para la redacción de este contenido le pedimos a la versión 4o de ChatGPT que nos enlistara 5 pasos que la industria tecnológica y de desarrollo de IA debe impulsar para contribuir con la descarbonización de los sistemas energéticos. Su respuesta fue:
- Mejorar la eficiencia de los centros de datos mediante la optimización del uso de energía y enfriamiento
- Adopción de energías renovables
- Optimización de los modelos de IA, que requieran de menos energía para su entrenamiento y uso
- Utilizar procesadores más eficientes como GPUs y chips personalizados que optimicen el consumo energético en tareas específicas de IA
- Desarrollar soluciones de almacenamiento de energía y mejorar la gestión de la demanda en los centros de datos. Esto implica integrar baterías y sistemas de respuesta rápida para equilibrar la demanda energética durante los picos de uso
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