{"id":79601,"date":"2025-07-16T01:10:25","date_gmt":"2025-07-16T06:10:25","guid":{"rendered":"https:\/\/einsteresante.com\/?p=79601"},"modified":"2025-07-16T01:10:27","modified_gmt":"2025-07-16T06:10:27","slug":"la-ia-se-dirige-a-una-crisis-energetica-que-tiene-a-los-gigantes-tecnologicos-apurados","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/einsteresante.com\/index.php\/2025\/07\/16\/la-ia-se-dirige-a-una-crisis-energetica-que-tiene-a-los-gigantes-tecnologicos-apurados\/","title":{"rendered":"La IA se dirige a una crisis energ\u00e9tica que tiene a los gigantes tecnol\u00f3gicos apurados"},"content":{"rendered":"\n

La industria\u00a0de la inteligencia artificial<\/a>\u00a0se esfuerza por reducir su enorme consumo de energ\u00eda a trav\u00e9s de mejores sistemas de refrigeraci\u00f3n, chips inform\u00e1ticos m\u00e1s eficientes y una programaci\u00f3n m\u00e1s inteligente, todo ello mientras el uso de IA explota en todo el mundo. La IA depende completamente de los centros de datos, que podr\u00edan consumir el 3% de la electricidad mundial para 2030, seg\u00fan la\u00a0Agencia Internacional de la Energ\u00eda<\/a>. Eso es el doble de lo que consumen actualmente. Los expertos de McKinsey, una consultora estadounidense, describen una carrera para construir suficientes centros de datos para satisfacer el r\u00e1pido crecimiento de la IA, al tiempo que advierten que el mundo se dirige hacia una escasez de electricidad.<\/p>\n\n\n\n

“Hay varias maneras de resolver el problema”, explic\u00f3 Mosharaf Chowdhury, profesor de inform\u00e1tica de la Universidad de Michigan.<\/p>\n\n\n\n

Las empresas pueden generar m\u00e1s suministro de energ\u00eda (lo que lleva tiempo y los gigantes de la IA ya est\u00e1n recorriendo el mundo para lograrlo) o descubrir c\u00f3mo consumir menos energ\u00eda para la misma potencia de procesamiento.<\/p>\n\n\n\n

Chowdhury cree que el desaf\u00edo se puede afrontar con soluciones “inteligentes” en todos los niveles, desde el hardware f\u00edsico hasta el propio software de IA. Por ejemplo, su laboratorio ha desarrollado algoritmos que calculan exactamente cu\u00e1nta electricidad necesita cada chip de IA, reduciendo el uso de energ\u00eda en un 20-30%.<\/p>\n\n\n\n

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Se espera que los centros de datos representen el 3% del presupuesto energ\u00e9tico mundial para 2030. 4X-image\/Getty Images Signature\/Canva.<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

Soluciones ‘inteligentes’<\/h2>\n\n\n\n

Hace veinte a\u00f1os, operar un centro de datos (incluyendo sistemas de refrigeraci\u00f3n y otra infraestructura) requer\u00eda tanta energ\u00eda como hacer funcionar los propios servidores. Hoy en d\u00eda, las operaciones utilizan s\u00f3lo el 10% de lo que consumen los servidores, afirma Gareth Williams de la consultora Arup.<\/p>\n\n\n\n

Esto se debe en gran medida a este\u00a0enfoque en la eficiencia energ\u00e9tica<\/a>. Muchos centros de datos ahora utilizan sensores impulsados por IA para controlar la temperatura en zonas espec\u00edficas en lugar de enfriar edificios enteros de manera uniforme.<\/p>\n\n\n\n

Esto les permite optimizar el uso del agua y la electricidad en tiempo real, seg\u00fan Pankaj Sachdeva de McKinsey. Para muchos, el cambio radical ser\u00e1\u00a0la refrigeraci\u00f3n l\u00edquida<\/a>, que reemplaza el rugido de los aparatos de aire acondicionado que consumen mucha energ\u00eda por un refrigerante que circula directamente a trav\u00e9s de los servidores.<\/p>\n\n\n\n

“Todos los grandes jugadores lo est\u00e1n mirando”, dijo Williams.<\/p>\n\n\n\n

Esto es importante porque los chips de IA modernos de empresas como Nvidia consumen 100 veces m\u00e1s energ\u00eda que los servidores de hace dos d\u00e9cadas. AWS, el negocio de computaci\u00f3n en la nube l\u00edder a nivel mundial de Amazon, dijo la semana pasada que hab\u00eda desarrollado su propio m\u00e9todo l\u00edquido para enfriar las GPU Nvidia en sus servidores, evitando tener que reconstruir los centros de datos existentes.<\/p>\n\n\n\n

“Simplemente no habr\u00eda suficiente capacidad de refrigeraci\u00f3n l\u00edquida para soportar nuestra escala”, dijo Dave Brown, vicepresidente de servicios de computaci\u00f3n y aprendizaje autom\u00e1tico<\/a> de AWS, en un video de YouTube.<\/p>\n\n\n\n

Estados Unidos contra China<\/h2>\n\n\n\n

Para Sachdeva de McKinsey, un factor tranquilizador es que cada nueva generaci\u00f3n de chips de computadora es m\u00e1s eficiente energ\u00e9ticamente que la anterior. Una investigaci\u00f3n de Yi Ding de la Universidad de Purdue ha demostrado que los chips de IA pueden durar m\u00e1s sin perder rendimiento.<\/p>\n\n\n\n

“Pero es dif\u00edcil convencer a las empresas de semiconductores de que ganen menos dinero” alentando a los clientes a seguir utilizando el mismo equipo durante m\u00e1s tiempo, a\u00f1adi\u00f3 Ding.<\/p>\n\n\n\n

Sin embargo, aunque es probable que una mayor eficiencia en los chips y en el consumo de energ\u00eda hagan que la IA sea m\u00e1s barata, eso no reducir\u00e1 el consumo total de energ\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

“El consumo de energ\u00eda seguir\u00e1 aumentando”, predijo Ding, a pesar de todos los esfuerzos por limitarlo. “Pero quiz\u00e1 no tan r\u00e1pido”.<\/p>\n\n\n\n

En Estados Unidos, ahora se considera que la energ\u00eda es clave para mantener la ventaja competitiva del pa\u00eds sobre China en IA. En enero, la startup china DeepSeek present\u00f3 un modelo de IA que funcion\u00f3 tan bien como los mejores sistemas estadounidenses a pesar de utilizar chips menos potentes y, por extensi\u00f3n, menos energ\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

Los ingenieros de DeepSeek lograron esto programando sus GPU con mayor precisi\u00f3n y omitiendo un paso de entrenamiento que consume mucha energ\u00eda y que anteriormente se consideraba esencial. Tambi\u00e9n se teme que China est\u00e9 muy por delante de Estados Unidos en cuanto a fuentes de energ\u00eda disponibles, incluidas las renovables y la nuclear.<\/p>\n\n\n\n

Fuente: Science Alert<\/a>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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