Un centro de datos impulsado por IA: el costo oculto y la necesidad de una inteligencia más ecológica

La inteligencia artificial está transformando nuestra forma de comunicarnos, trabajar y resolver problemas. Desde grandes modelos de lenguaje hasta análisis en tiempo real, el potencial de la IA es enorme. Sin embargo, la infraestructura que impulsa esta revolución conlleva un coste ambiental y operativo cada vez mayor. Si no se aborda, el crecimiento descontrolado de las cargas de trabajo de la IA podría socavar tanto los compromisos climáticos corporativos como la viabilidad a largo plazo del sector de los centros de datos.

Un informe de 2023 de la Agencia Internacional de la Energía (AIE) proyectó que el consumo eléctrico global de los centros de datos podría superar los 1000 teravatios-hora (TWh) para 2026, una cifra superior al consumo eléctrico total de Japón. Gran parte de este crecimiento está vinculado a la IA. El entrenamiento de un único modelo de IA como GPT-3 puede consumir 1287 megavatios-hora, suficiente para abastecer a 120 hogares estadounidenses durante un año entero. Pero la energía no es la única preocupación.

Más allá de la energía: sostenibilidad emergente y desafíos éticos

Los centros de datos preparados para IA se enfrentan a un desafío más amplio en materia de sostenibilidad y reputación que abarca múltiples dimensiones:

• Estrés hídrico: Los sistemas de refrigeración para clústeres de IA de alta densidad suelen requerir millones de litros de agua al año. En regiones que ya sufren sequías, esto agrava las tensiones comunitarias y expone a los operadores al escrutinio regulatorio.
• Tensión de la red e inflación energética local: Los campus impulsados ??por IA requieren grandes cantidades de energía, que a menudo alcanzan más de 100 MW por instalación. En algunos casos, su demanda energética supera la de las zonas industriales locales. Esto puede sobrecargar las redes locales e incluso provocar aumentos de precios para los residentes y negocios cercanos.
• Residuos electrónicos y rotación de hardware: El acelerado ciclo de desarrollo de los chips de IA implica que la infraestructura se reemplace con mayor frecuencia. Según la ONU, menos del 20% de los residuos electrónicos globales se recicla formalmente. Esto significa que millones de toneladas de servidores, GPU y equipos de red obsoletos podrían terminar en vertederos.
• Dependencia de las compensaciones de carbono: Si bien muchos gigantes tecnológicos aspiran a cero emisiones netas, el uso generalizado de las compensaciones de carbono (en lugar de la reducción real de emisiones) es cada vez más cuestionado. Los críticos argumentan que las compensaciones pueden enmascarar prácticas insostenibles y retrasar la descarbonización real.
• Uso del suelo y biodiversidad: Las instalaciones a gran escala suelen requerir grandes extensiones de terreno, lo que podría afectar los ecosistemas y la biodiversidad locales. Esto es especialmente preocupante a medida que más centros de datos se expanden a zonas rurales o regiones con zonas ambientales sensibles.
• Licencia social para operar: En algunas comunidades, los proyectos de grandes centros de datos han encontrado resistencia debido a la percepción de desigualdades en el consumo de recursos frente a los beneficios locales. Sin transparencia ni participación comunitaria, los proyectos corren el riesgo de dañar su reputación y sufrir retrasos legales.

Un ejemplo concreto: el desarrollo sostenible de Microsoft y OpenAI

Microsoft, en colaboración con OpenAI, está invirtiendo en infraestructura de IA diseñada para abordar estas preocupaciones de forma directa. Su expansión de 10.000 millones de dólares incluye dos centros de datos de 315 MW en Wisconsin, diseñados para una alta eficiencia y alimentados por energía renovable. El objetivo más amplio de Microsoft es funcionar completamente con energía libre de carbono para 2025 y alcanzar la neutralidad de carbono para 2030.

Estas instalaciones también integran sistemas de refrigeración impulsados ??por IA, tecnologías avanzadas de reutilización del calor y objetivos rigurosos de efectividad en el uso del agua (WUE), lo que establece un punto de referencia de cómo puede ser una infraestructura de IA responsable.

Cuatro estrategias para liderar con inteligencia y responsabilidad

1. Energía con propósito: Adopte las energías renovables y priorice la eficiencia energética. La infraestructura actual de Google ofrece seis veces más cómputo por julio que hace una década, gracias a hardware personalizado y un diseño orientado a la sostenibilidad.
2. Optimizar el cómputo: Implementar chips específicos para IA, como el H100 de Nvidia, y utilizar técnicas de compresión de software como la cuantificación y la destilación para reducir las operaciones de alto consumo energético. Un modelo más pequeño con el 90% del rendimiento al 30% del cómputo es una situación beneficiosa para todos.
3. Reimaginar la refrigeración: Operadores de hiperescala como Meta están implementando refrigeración líquida con una PUE inferior a 1,1, una mejora notable respecto al promedio global de 1,58. Una refrigeración más eficiente reduce el desperdicio de energía y agua.
4. Diseño para la circularidad: Planifique actualizaciones modulares, reacondicione y reutilice componentes de servidores e integre el reciclaje en la cadena de suministro. Elimine los residuos desde el principio y prolongue la vida útil del hardware siempre que sea posible.

La sostenibilidad es un negocio inteligente

El coste ambiental de la IA ya no es teórico. Afecta a los mercados eléctricos, los niveles freáticos, los vertederos de residuos electrónicos y la confianza pública. Pero también representa una oportunidad para la innovación y el liderazgo. Las empresas que lideren la infraestructura de IA sostenible se beneficiarán de ahorros operativos, mayor transparencia regulatoria y confianza de marca.

La revolución de la IA es imparable, pero su impacto no tiene por qué ser insostenible. Contamos con los datos, las herramientas y los modelos del mundo real para construir un futuro donde la inteligencia artificial y la responsabilidad ambiental vayan de la mano.

(datacenterdynamics.com)

Les estaremos informando con mucho más detalle, en el marco del informe especial: “Soluciones y productos de infraestructura para edificios y ciudades inteligentes (Sistemas BIM y BMS), POL (Passive Optical LAN). Seguridad integrada, video vigilancia y control de acceso. Casos de uso y aplicabilidad de cada solución y producto, incluyendo la colaboración digital (relacionado a realidad virtual sistema BIM) (Gemelos digitales). Buenas prácticas ambientales.», que estamos preparando para nuestra edición 216 y publicaremos en el mes de julio.

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