Conocido es el apetito voraz por la electricidad que tienen los centros de datos, el corazón vibrante de la inteligencia artificial. Algunos cálculos estiman que de aquí a 2030 se duplicará con creces su consumo, convirtiéndose en uno de los principales demandantes de energía a nivel global. Este pronóstico ha pasado de la inquietud a la preocupación: ¿de dónde saldrá el suministro?, ¿habrá suficiente energía limpia para saciar sus requerimientos?. Actualmente hay una rendija de optimismo y es que la propia IA podría ayudar a consumir mejor la energía que se produce.
El procesamiento de datos, principalmente paraIA, consumirá más electricidad -solo en Estados Unidos en 2030- que la fabricación de acero, cemento, productos químicos y todos los demás bienes de uso intensivo de energía juntos. Mientras que en las economías avanzadas, se proyecta que los centros de datos impulsarán más del 20 % del crecimiento de la demanda eléctrica en cinco años. Permitiendo, en el lado positivo, que el sector energético de dichas economías recupere la senda del crecimiento tras años de estancamiento o disminución de la demanda. Pero, vuelve la pregunta, ¿cómo cubrir ese consumo tan estrepitoso?
Luego de una consulta con responsables políticos, el sector tecnológico, la industria energética y expertos internacionales, la Agencia Internacional de Energía (AIE) recoge muchas interrogantes pero también muchas posibilidades y alternativas. Según el informe, se utilizará una amplia variedad de fuentes de energía para satisfacer las crecientes necesidades de electricidad de los centros de datos.
Aunque las renovables y el gas natural tomarán la delantera debido a su competitividad en términos de costos y disponibilidad en mercados clave.
Un centro de datos, a modo de ejemplo, consume hoy tanta electricidad como 100.000 hogares. Sin embargo, algunos de los que están actualmente en construcción necesitarán 20 veces más, por sus capacidades y mayores especificaciones, revela el análisis de la AIE sobre ese temido binomio: IA y electricidad.
El temor no es infundado. Se espera que el jalón de electricidad será especialmente fuerte en algunos países. Por ejemplo, en Estados Unidos, los centros de datos van camino de representar casi la mitad del crecimiento de la demanda de electricidad. En Japón, más de la mitad; y en Malasia, hasta una quinta parte. En Europa, la IA disparará la demanda de electricidad en 160% en cinco años.
El informe destaca las importantes incertidumbres que persisten, desde las perspectivas macroeconómicas hasta la rapidez con la que se adoptará la IA. También plantea interrogantes sobre la capacidad y productividad de la IA, la prontitud con la que se producirán las mejoras de eficiencia y si se podrán resolver los cuellos de botella en el sector energético.
Según la agencia, la IA podría intensificar algunas tensiones en materia de seguridad energética, pero al mismo tiempo, ayudar a abordar otras.
Los ciberataques a las empresas de servicios públicos de energía se han triplicado en los últimos cuatro años y se han vuelto más sofisticados gracias a la IA. El reciente apagón de España y parte de Portugal mantiene en escrutinio el origen de lo sucedido.
El ente regulador rechaza la versión del ciberataque como detonante del blackout, pero el gobierno no descarta ningún escenario. Al mismo tiempo, dice la AIE, la IA se está convirtiendo en una herramienta crucial para que las empresas energéticas se defiendan de dichos ataques.
La IA en ciberseguridad funciona mediante algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos de diversas fuentes. Como registros del sistema, tráfico de red y comportamiento del usuario. Aprende de estos datos para identificar patrones y detectar anomalías que puedan indicar una amenaza potencial.
Otra preocupación en materia de seguridad energética se relaciona con la creciente demanda de minerales críticos utilizados en los equipos de los centros de datos que impulsan la IA.
Junto con la transición a las energías limpias, la IA es el nuevo actor que está ejerciendo mayor presión sobre el suministro global de minerales. Esto significa que los centros de datos, que impulsan la IA, dependen de una amplia gama de minerales críticos, muchos de los cuales se superponen con tecnologías de energía limpia.
Cada herramienta de energía limpia depende de minerales específicos. Las baterías necesitan litio, cobalto, níquel, manganeso y grafito. Entre todos, el litio es clave para la fabricación de baterías, que alimentan los sistemas de respaldo en los centros de datos. Estas baterías ayudan a mantener el sistema en funcionamiento durante los cortes de energía.
La agencia precisa que de forma similar, las turbinas eólicas y los motores de vehículos eléctricos utilizan tierras raras para sus imanes. El cobre y el aluminio son fundamentales para las líneas y redes eléctricas. El cobre es importante porque se utiliza en casi todos los dispositivos de energía limpia.
Sin embargo, determinar con exactitud cuánta demanda de minerales generará el crecimiento de la IA no es fácil. Esto se debe a la escasez de datos detallados sobre los tipos de chips, procesadores, sistemas de refrigeración. Así como los equipos de almacenamiento que utilizan los distintos centros de datos.
A pesar de los distintos desafíos que impone la IA, también puede pensarse que es una solución o, en otras palabras, resaltar sus potencialidades puede ahorrar el consumo de energía y la productividad. Inclusive, alcanzar los objetivos climáticos.
La AIE destaca varias formas en que la IA puede apoyar la sostenibilidad y aumentar la eficiencia energética en todas las industrias. En los sectores energético y minero, la IA mejora la precisión de la exploración, optimiza la producción y permite la monitorización ambiental en tiempo real.
Además, los sistemas automatizados pueden detectar fugas de metano, evaluar los recursos con mayor precisión y reducir el desperdicio de energía. Las redes eléctricas también se benefician. Los sistemas basados en IA pueden predecir la generación renovable con mayor precisión, lo que permite una mejor integración de la eólica y solar en los sistemas eléctricos.
Los sistemas de detección de fallas que utilizan IA pueden reducir los cortes de la red entre un 30% y un 50%, aumentando la confiabilidad y reduciendo el tiempo de inactividad.
La AIE estima que una adopción más amplia de la IA solo en el sector manufacturero podría resultar en un ahorro energético anual equivalente a todo el consumo energético de México en la actualidad.
La calefacción, la ventilación y la refrigeración (HVAC) en edificios podrían reducir la demanda mundial de electricidad en 300 TWh cada año.
En los edificios, los sistemas controlados por IA que optimizan la calefacción, la ventilación y la refrigeración (HVAC) podrían reducir la demanda mundial de electricidad en 300 TWh cada año.
En el transporte, la IA permite una planificación de rutas más eficiente, realizar un mantenimiento predictivo de vehículos. Y apuntalar los sistemas de vehículos autónomos que reducen el consumo innecesario de combustible. Mientras tanto, la ciberseguridad impulsada por IA puede responder a las amenazas a la infraestructura energética mucho más rápido que los sistemas tradicionales.
Los sensores de IA y los datos satelitales pueden actuar hasta 500 veces más rápido en la detección y respuesta ante amenazas. Estas innovaciones posicionan a la IA como un desafío y una herramienta.
Según la AIE, la solución reside en tres pilares que deben abordar gobiernos y empresas:
1.- Estrategia de combinación energética: Los países deben desarrollar una cartera equilibrada de generación de energía que satisfaga las necesidades eléctricas ininterrumpidas de los centros de datos. Esto podría incluir opciones consolidadas como la energía solar, eólica y de gas natural, así como soluciones más innovadoras como sistemas geotérmicos avanzados y pequeños reactores nucleares modulares.
2.- Inversión en infraestructura: sin la expansión y modernización de las redes eléctricas, los esfuerzos para satisfacer las necesidades energéticas de la IA serán insuficientes. Redes más inteligentes y flexibles son clave.
3.-Diálogo intersectorial: cerrar las brechas entre los encargados de formular políticas energéticas, desarrolladores de IA y planificadores de infraestructura es esencial para alinearse y evitar enfoques aislados.
