Schneider Electric ha advertido a los responsables de las políticas que guíen con cuidado el consumo de electricidad de los centros de datos de IA y eviten que se salga de control.
Esto ocurre a medida que, según se informa, el consumo de energía de los centros de datos de IA continúa aumentando debido a la creciente demanda de servicios de IA, lo que crea un margen para que las empresas de IA busquen fuentes de energía alternativas.
Los centros de datos pueden dejar a todos los demás en total oscuridad
informe, Schneider Electric propuso cuatro escenarios potenciales y sugirió algunos principios rectores a seguir que podrían evitar que los centros de datos de IA “devoren” la red eléctrica y dejen al mundo en la oscuridad.
El estudio surge tras la Conferencia Global de la AIE sobre Energía e IA, celebrada el mes pasado. El estudio, titulado «Inteligencia Artificial y Electricidad: Un Enfoque de Dinámica de Sistemas», examina las nuevas corrientes de pensamiento relacionadas con la IA y su impacto en el consumo energético.
Si bien se ha informado mucho sobre la IA generativa y el consumo de electricidad, el informe de Schneider Electric también coincide con estudios anteriores de que la infraestructura del centro de datos existente necesita una cantidad significativa de electricidad para funcionar, por lo tanto, requerirá más recursos para respaldar el aumento proyectado en la adopción de IA.
El aumento previsto de la demanda de servicios de IA y el consiguiente incremento del consumo energético también han suscitado preocupación por la posible presión que esta tecnología supondrá sobre las redes eléctricas. Asimismo, preocupa el posible impacto ambiental si la demanda energética continúa aumentando a este ritmo.
Rémi Paccou, director del Instituto de Investigación de Sostenibilidad de Schneider Electric, dijo que el estudio tiene como objetivo explorar futuros potenciales y preparar a las partes interesadas para afrontar los desafíos y oportunidades que se avecinan.
“Más bien, esperamos que sirva como punto de partida para un debate informado y una toma de decisiones”
Paccou.
“Presentamos nuestros hallazgos con el entendimiento de que la IA es un campo en rápida evolución y que nuestro conocimiento está en constante crecimiento”, añadió.
Por ello, Schneider Electric ha planteado cuatro escenarios diferentes: IA sostenible, límites al crecimiento, abundancia sin límites y crisis energética.
Schneider Electric proyecta un aumento de la demanda eléctrica de aquí a 2030
Según el estudio, los cuatro escenarios planteados por Schneider Electric apuntan a un aumento del consumo energético entre 2025 y 2030, a medida que la demanda continúa aumentando. Sin embargo, difieren notablemente según algunos supuestos que sustentan cada escenario.
Con la IA Sostenible, el estudio de Schneider analiza los posibles resultados de priorizar la eficiencia a medida que aumenta el consumo, mientras que Límites del Crecimiento analiza una trayectoria limitada donde el desarrollo de la IA alcanza límites relacionados con el ser humano. La IA Sostenible ofrece un enfoque más prometedor que, según su modelo, permitiría un aumento del consumo de electricidad de los 100 teravatios-hora (TWh) previstos en 2025 a 785 TWh en 2035.
La inferencia generativa de IA será el impulsor clave del consumo de electricidad en el sector de IA en este escenario entre 2027 y 2028. También habrá una tendencia hacia modelos más eficientes y con menor consumo energético.
Según el informe, “se caracteriza por una relación simbiótica entre la infraestructura de IA y la demanda, donde la eficiencia y la conservación de recursos se refuerzan mutuamente”
Otros escenarios, como Abundancia sin límites, analizan los riesgos potenciales de un crecimiento descontrolado, mientras que Crisis energética analiza cómo la demanda y la generación desiguales de energía podrían conducir a una escasez generalizada.
La energía total de IA, según el informe, aumentará desde los 100 TWh de referencia este año a 510 TWh en 2030, pero desafíos como los atascos de fabricación de chips especializados y la escasez de datos para los LLM están pasando factura.
El informe afirma además que el escenario de Abundancia sin límites refleja que el rápido desarrollo continuo de la IA creará desafíos a medida que las empresas de IA compiten hacia una infraestructura más grande y avanzada, superando la capacidad de utilización sostenible de los recursos.
El escenario de crisis energética prevé un rápido crecimiento de la IA que provocará que sus necesidades energéticas entren en conflicto con otros sectores críticos de la economía, lo que generará algunos desafíos operativos para las industrias quedent de la IA.
Según este escenario, se proyecta que el consumo de energía alcanzará su pico en 2029, alcanzando alrededor de 670 TWh antes de caer a 380 TWh en 2032 y otra caída en 2025 a 190 TWh.
Schneider ofrece algunas sugerencias ante la potencial crisis energética
Según el informe, una gobernanza descoordinada genera políticas fragmentadas que podrían generar defienergéticos globales o localizados.
Sin embargo, el informe Schneider ofrece algunas recomendaciones para una IA sostenible y estas se centran en tres áreas: infraestructura de IA, desarrollo de IA, gobernanza, estándares y educación.
La infraestructura de IA impulsa que los centros de datos de próxima generación se optimicen con las últimas tecnologías de enfriamiento, computación de alta densidad y hardware moderno de bajo consumo energético, como GPU y TPU.
Esto también surge tras informes de que los centros de datos de IA están consumiendo grandes volúmenes de agua para enfriar los servidores de IA, y empresas tecnológicas como Google, Microsoft y OpenAI estarían viendo un aumento en el consumo de servicios públicos en sus centros de datos.
La recomendación en el marco del desarrollo de IA sugiere hacer que los modelos sean más eficientes a través de técnicas como la poda de modelos, la cuantificación y la arquitectura ligera.
En materia de gobernanza, estándares y educación, el informe recomienda que los responsables políticos desarrollen e implementen sistemas de certificación para prácticas sostenibles de IA, como la eficiencia energética y el impacto ambiental. Un marco sólido también guiará el desarrollo responsable de la IA y abordará el consumo energético, la privacidad de los datos y consideraciones éticas.
