El auge de los centros de datos revela los límites físicos de la IA
La capacidad para construir, alimentar y refrigerar estas instalaciones determinará el desarrollo de la tecnología
La locura por la inteligencia artificial se ha centrado hasta ahora en los chips fabricados por Nvidia y en aplicaciones como ChatGPT, de OpenAI. En la base de este frenesí está la fiebre por construir la infraestructura necesaria para entrenar y ejecutar modelos de IA generativa (GenAI). El CEO de Nvidia, Jensen Huang, predice que la suma invertida en estos centros de datos se duplicará hasta alcanzar los 2 billones de dólares en los próximos cinco años. Sin embargo, la capacidad del mundo para construir, alimentar y refrigerar estas instalaciones determinará los límites físicos del auge.
La manifestación en el mundo real de la pugna por la IA se hace evidente en el condado de Northumberland, al norte de Inglaterra. Allí es donde Blackstone, el mayor propietario inmobiliario comercial del mundo, compró en mayo 95 hectáreas de terreno con planes para gastarse 10.000 millones de libras en construir uno de los mayores campus de centros de datos de Europa. Ese terreno abandonado, que en su día albergó una central eléctrica, es el primero en la cola para conectarse a la red eléctrica, según una fuente cercana. Sin embargo, esto depende de las negociaciones con la National Grid británica y de los permisos urbanísticos de las autoridades locales. Blackstone podría retirarse.
El apetito aparentemente insaciable por la IA contrasta con los retos, más mundanos, de la construcción y explotación de centros de datos. Estos edificios con forma de almacén que albergan servidores y chips se miden por su demanda de electricidad. Los llamados centros de datos “hiperescalares”, que se utilizan principalmente para el almacenamiento de datos y los servicios de computación en nube, suelen tener una capacidad de 20 a 50 megavatios.
La llegada de la GenAI implica una mayor potencia de procesamiento, que requiere más electricidad. Una búsqueda de texto en ChatGPT consume 10 veces más energía que una en Google, según los analistas de Goldman Sachs, mientras generar una imagen con un modelo GenAI podría consumir tanta energía como la mitad de la carga de un smartphone, según un estudio de investigadores de la startup de IA Hugging Face y la Universidad Carnegie Mellon (Pittsburgh, Pensilvania, EE UU). Los operadores de centros de datos están planificando y construyendo instalaciones con una capacidad de 200 a 500 MW. Los analistas de Morgan Stanley calculan el coste de construir un campus en 10 millones de dólares por megavatio.
Estos planes están poniendo a prueba la infraestructura energética. Los centros de datos, incluidos los utilizados para minar criptomonedas, absorberán unos 460 teravatios hora (TWh), o el 2% de la demanda mundial de electricidad en 2022, según la Agencia Internacional de la Energía. En Europa, los analistas de Morgan Stanley estiman que representarán el 4% de la demanda eléctrica en 2035, frente al 1% actual.
En algunas zonas, sin embargo, la cifra es mucho mayor. Irlanda, sede de muchas grandes tecnológicas, ha visto cómo la proporción de su electricidad consumida por los centros de datos pasaba del 5% en 2015 al 18% en 2022. Según las previsiones del operador estatal de red eléctrica EirGrid, esta cifra alcanzará el 28% en 2031, lo que ha llevado a la compañía a imponer una moratoria a los nuevos centros de datos hasta 2028. Para 2033, los analistas de Goldman prevén que los centros de datos de IA añadan 370 TWh de demanda de energía a nivel mundial, lo cual equivale al consumo combinado de energía de Reino Unido y Países Bajos en 2023.
Una posible solución es construir centros de datos en regiones como Escandinavia, con menos habitantes, un clima más fresco y abundante energía hidráulica. Pero sus Gobiernos son prudentes. Suecia, considerada en su día un destino privilegiado para los mineros de bitcoins en Europa, eliminó el año pasado los incentivos fiscales para los centros de datos y empezó a cobrar impuestos adicionales por kilovatio hora (kWh). Un plan de 2017 para construir un centro de datos de 1.000 MW –el mayor del mundo– en Noruega se vino abajo después de que el Gobierno modificara las normas sobre desgravaciones a los mineros de criptomonedas.
Los gigantescos centros de datos situados en lugares remotos pueden hacer el gran número de cálculos necesarios para entrenar modelos de IA. Sin embargo, cuando se trata de utilizar aplicaciones como ChatGPT, la proximidad física importa. Un usuario que se encuentre a 100 kilómetros de los servidores de una aplicación de IA recibirá respuestas más lentas que otro que esté a 10. Mientras que un científico puede estar dispuesto a esperar para realizar consultas más precisas, los usuarios que buscan una mejor alternativa a Google esperan los mismos resultados instantáneos.
La demanda de centros de datos cercanos superará probablemente la necesidad de centros de entrenamientos lejanos. Schneider Electric estima que la proporción de carga de trabajo de IA hecha por tales servidores de “inferencia” alcanzará el 85% en 2028. Es más probable que estos centros de datos se enfrenten a retos en términos de localización de espacio físico, obtención de permisos de planificación y bloqueo de suministros adecuados de energía.
Una opción es reutilizar las instalaciones existentes. Sin embargo, esto dista mucho de ser sencillo. Mientras que los centros de datos tradicionales utilizan aire acondicionado para evitar el sobrecalentamiento de los servidores, los chips más potentes utilizados para GenAI pueden requerir sistemas de refrigeración directa de líquido a chip que son hasta 10 veces más caros y exigen importantes renovaciones de diseño. La unidad de procesamiento gráfico (GPU) más reciente de Nvidia puede hacer que la reconversión resulte antieconómica, declaró a Breakingviews un operador europeo de centros de datos. El gigante domina el 75% del mercado de chips GenAI.
La escasez de oferta ha provocado un acaparamiento de tierras por parte de tecnológicas con mucho dinero, antiguas mineras de criptomonedas como CoreWeave, de 19.000 millones de dólares, y firmas de inversión como Brookfield Asset Management, EQT y PGIM, la unidad de gestión de activos de Prudential Financial. En junio por sí solo, Microsoft se comprometió a invertir 3.200 millones de dólares en centros de datos suecos y otros 7.000 millones en España. También hay una lucha por encontrar fuentes alternativas, como la electricidad geotérmica. El CEO de OpenAI, Sam Altman, ha propuesto que las necesidades energéticas de la IA se cubran mediante fusión nuclear.
La combinación de una demanda desenfrenada y una oferta limitada promete una bonanza para los propietarios que alquilan centros de datos a tecnológicas. Los inversores en nuevos proyectos no empezarán sin exigir un rendimiento (calculado como ingresos esperados en proporción a los costes de desarrollo) de al menos entre el 8% y el 10%. Según un alto ejecutivo del sector inmobiliario, esto supone unos 5 puntos porcentuales más que el rendimiento probable de la adquisición de un centro de datos existente.
El efecto en cadena de estos costes eleva los ingresos que los operadores de IA tendrán que recuperar de sus clientes. También les deja menos margen de error. El alcance del auge de la IA puede depender tanto de la sofisticación de los modelos autodidactas como de la capacidad de los operadores de centros de datos para superar sus limitaciones físicas.
Los autores son columnistas de Reuters Breakingviews. Las opiniones son suyas. La traducción, de Carlos Gómez Abajo, es responsabilidad de CincoDías
