- Un estudio de Gartner sugiere que los requisitos de energía de los centros de datos de IA aumentarán un 26% en 2026
- Se trata de un aumento del 13% con respecto a una previsión anterior que había limitado el crecimiento a 500TWh.
- Los centros de datos de IA representan actualmente el 31 % del consumo total de energía de los centros de datos, pero se prevé que superen la demanda de energía de los servidores convencionales para 2027.
La demanda de chips de IA se ha disparado en los últimos años, y todos los actores importantes de la industria han invertido en infraestructura, capacitación y hardware de inferencia para construir sus propios centros de datos y nubes para computación.
Se suponía que chips mejores y más rápidos eran la clave para desbloquear tanto la Inteligencia General Artificial (AGI) como las habilidades infundidas con IA a medida que el mundo cambiaba su enfoque de los agentes de IA a los operadores de IA.
El obstáculo que muchos vieron venir pero que posiblemente se restó importancia ahora vuelve a estar en el foco de atención: las limitaciones energéticas podrían sofocar el futuro crecimiento de los centros de datos en todo el mundo.
¿No será un problema de chips, sino un problema energético para 2030?
Un informe reciente de Gartner indica que los servidores de IA pueden no tener un problema de suministro de chips, pero las limitaciones de energía podrían determinar decisivamente la futura expansión del centro de datos, deteniéndola por completo para 2030 si no se abordan.
Gartner estima que, si bien la demanda energética actual de los centros de datos está limitada a 132 gigavatios, podría alcanzar los 290 gigavatios en 2030, lo que indica que las limitaciones energéticas sin duda dominarán la planificación futura de los centros de datos de IA.
“La creciente demanda de cargas de trabajo de IA con uso intensivo de cómputo está impulsando un crecimiento sin precedentes de la energía de los centros de datos, mientras que las capacidades de la IA ahora están limitadas por la disponibilidad de energía, lo que hace que la seguridad de la energía de los centros de datos sea el nuevo campo de batalla en la carrera global de la IA por la escala de márgenes y la seguridad”, afirmó Linglan Wang, analista director de Gartner.
Las estimaciones actuales hacen que incluso el caso más extremo descrito por el proveedor de infraestructura eléctrica, Schneider Electric, parezca aleccionador.
Es por eso que el CEO de Nvidia, Jensen Huang, ya ha comenzado a destacar la eficiencia energética porque sus chips son superiores a los de la competencia.
En una entrevista reciente, el Dr. BloombergHuang dijo que tanto los centros de datos como los consumidores empresariales querrán la mayor cantidad de “tokens por vatio” para lograr el máximo valor en un futuro energéticamente eficiente.
Podría decirse que ampliar la generación de energía o mejorar la red es una tarea más compleja o que requiere más tiempo que construir centros de datos de IA; Goldman Sachs estima que para finales de la década podrían ser necesarios 720 mil millones de dólares en gastos de red para dar cuenta de la carga adicional que traerán los centros de datos de IA.
Queda por ver si las predicciones de Gartner son correctas; Sin embargo, dado que cada actor de la industria ha indicado que quiere aumentar el gasto en infraestructura de IA, la proyección de que la demanda actual de electricidad (565 TWh) aumentará a más del doble (1200 TWh) para 2030 es un escenario muy probable, y el enfoque de la industria puede desplazarse hacia el lado de la oferta, tanto de energía como de eficiencia, para tener en cuenta los cambios.
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