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  • hace 1 semana
Costos de mantenimiento que exige la inteligencia artificial.

La 25 reunión de la OCS refuerza integración multilateral.

La inteligencia artificial suele presentarse como una tecnología prácticamente invisible, instalada en la nube y disponible desde cualquier dispositivo. Pero detrás de cada consulta existen enormes centros de datos que necesitan energía de manera permanente.

La factura de la inteligencia artificial tampoco termina en la electricidad. Los procesadores utilizados para entrenar y ejecutar modelos avanzados generan enormes cantidades de calor y requieren sistemas de refrigeración capaces de mantenerlos funcionando continuamente.

La inteligencia artificial tampoco comienza cuando encendemos un ordenador. Antes de que un modelo pueda procesar información existe una extensa cadena industrial dedicada a producir los chips, memorias, servidores, redes y sistemas de almacenamiento que hacen posible su funcionamiento.

Si el principal desafío de los centros de datos es mantener sus procesadores refrigerados, una solución que parecía propia de la ciencia ficción comenzó a ser investigada: trasladar los servidores al fondo del océano.

Cuando el fondo del océano parece insuficiente, aparece una alternativa todavía más ambiciosa: llevar parte de la infraestructura informática fuera del planeta.

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00:19¡Gracias!
00:44La inteligencia artificial suele presentarse como una tecnología prácticamente invisible, instalada en la nube y disponible desde cualquier dispositivo,
00:52pero detrás de cada consulta existen enormes centros de datos que necesitan electricidad de manera permanente.
00:58En 2024, estas instalaciones consumieron alrededor de 415 teravatios hora a escala mundial, cerca de 1,5% de la
01:08electricidad global para el 2030.
01:10La Agencia Internacional de Energía estima que podrían alcanzar unos 945 teravatios hora, más del doble en apenas seis años.
01:19El desafío no está únicamente en el volumen global, sino en la velocidad y concentración de ese crecimiento.
01:25Estados Unidos y China concentrarían cerca del 80% del aumento mundial del consumo eléctrico de los centros de datos
01:31para el 2030
01:32y esto obligaría a construir nuevas centrales, líneas de transmisión y subestaciones para atender una demanda que crece mucho más
01:39rápido que la electricidad requerida por otros sectores.
01:42La tensión ya aparece en Estados Unidos.
01:44Texas decidió ofrendar nuevas conexiones de centros de datos, mientras revisa solicitudes que, acumuladas, superan los 700 gigavatios, muchas de
01:54ellas duplicadas o también especulativas.
01:57La pregunta económica deja entonces de ser cuánto cuesta desarrollar una IA y pasa a ser quién pagará la infraestructura
02:03energética necesaria para poder sostenerla.
02:15La factura de la inteligencia artificial tampoco termina en la electricidad.
02:19Los procesadores utilizados para entrenar y ejecutar modelos avanzados generan enormes cantidades de calor
02:25y requieren sistemas de refrigeración capaces de mantenerlos, pues funcionando continuamente.
02:30En muchos centros de datos, esa refrigeración utiliza agua y aunque no existe una cantidad universal de litros atribuible a
02:36cada consulta,
02:37porque el consumo depende del clima, la tecnología utilizada y la fuente de electricidad, la dimensión global del problema comienza
02:44a ser visible.
02:45Un estudio de la Universidad de las Naciones Unidas estima que, para 2030, la huella hídrica asociada a los centros
02:51de datos que impulsan la inteligencia artificial
02:53podría equivaler a las necesidades domésticas básicas anuales de unos 1.300 millones de personas del África subsahariana.
03:01La industria intenta responder mediante nuevas tecnologías.
03:04Microsoft, por ejemplo, desarrolla centros de datos diseñados para refrigerar servidores sin utilizar agua durante su funcionamiento.
03:12Pero existe una contradicción.
03:13Mientras disminuye el consumo por instalación, aumenta aceleradamente la cantidad y potencia de los centros de datos.
03:27Las grandes tecnológicas están apostando por la refrigeración líquida, sistemas de circuitos cerrados y tecnologías que reducen el consumo de
03:35agua.
03:35También se utiliza inteligencia artificial para optimizar la temperatura y el gasto energético de esas instalaciones.
03:41La refrigeración puede representar entre 7 y más del 30% del consumo eléctrico de un centro de datos, dependiendo
03:48de su eficiencia.
03:49Pero sostener esa infraestructura implica costos millonarios.
03:52Un centro de datos de IA de un gigavatio puede requerir unos 38 mil millones de dólares de inversión inicial
03:59y 90 millones anuales de operación con alrededor de 600 millones destinados a electricidad.
04:05Mientras tanto, Estados Unidos ya supera los 75 mil millones de dólares anuales en construcción de centros de datos y
04:11la inversión mundial en infraestructura de IA continúa creciendo aceleradamente.
04:16Así, la expansión de la inteligencia artificial no solo planea una carrera tecnológica, sino también un enfoque, un enorme desafío
04:23económico, energético y ambiental.
04:35La inteligencia artificial tampoco comienza cuando encendemos un ordenador.
04:39Antes de que un modelo pueda procesar información, existe una extensa cadena industrial dedicada a producir los chips, memorias, servidores,
04:47redes, sistemas de almacenamiento que puedan hacer posible precisamente ese funcionamiento.
04:51Cada nueva generación de procesadores exige más capacidad de fabricación y una infraestructura industrial que consume energía, agua y materias
04:58primas.
04:59A esto se suma la extracción de minerales utilizados en las cadenas de suministro tecnológicas, desde el cobre empleado en
05:06redes y sistemas eléctricos, hasta materiales críticos necesarios para componentes electrónicos.
05:11El problema se extiende más allá del final del ciclo de la renovación acelerada del hardware, que puede incrementar los
05:18residuos electrónicos y tratar de dar parte del impacto ambiental hacia los territorios en donde se fabrican los equipos y
05:24se procesan sus desechos.
05:25Un estudio sobre el impacto ambiental del desarrollo de modelos de lenguaje encontró que en un caso específico se contabilizó
05:33que la fabricación de hardware, desarrollo y entrenamiento se utilizaron para esto alrededor de 2,77 millones de litros de
05:42agua y se generaron 493 toneladas métricas de dióxido de carbono.
05:46No se trata de una cifra universal para toda la IA, pero demuestra que evaluar solamente el consumo durante el
05:52funcionamiento de un modelo deja fuera una parte importante de su costo material.
05:57Así, la carrera por la inteligencia artificial también es una carrera por controlar cadenas industriales, minerales y capacidad de fabricación.
06:12Si el principal desafío de los centros de datos es mantener a sus procesadores refrigerados, una solución que parecía propia
06:19de la ciencia ficción comenzó a ser ya investigada, trasladar los servidores al fondo del océano.
06:24Microsoft desarrolló el proyecto Nathic, una cápsula submarina que permitió estudiar el funcionamiento de servidores en un ambiente sellado y
06:32refrigerado naturalmente por el agua marina.
06:35En una de sus pruebas, la compañía instaló 864 servidores a unos 36 metros de profundidad frente a las islas
06:42horcadas de Enescocia.
06:44La idea tiene una lógica económica. Aprovechar la temperatura estable del océano puede reducir determinadas necesidades de refrigeración y eliminar
06:51el consumo directo de agua dulce.
06:53Además, el experimento registró una tasa de fallos de servidores menor que la de instalaciones terrestres utilizadas como referencia.
07:00Pero una cosa es demostrar que una tecnología funciona y otra es convertirla en un negocio global.
07:06Reparar un servidor ubicado bajo el mar resulta mucho más complejo y costoso que hacerlo dentro de una instalación convencional.
07:12También aparecen costos de cableado, recuperación de equipos, permisos ambientales, mantenimiento y posibles impactos sobre los ecosistemas marinos.
07:20Por eso, NATIC no se convirtió en una red mundial de centros de datos submarinos.
07:25La experiencia demuestra, sin embargo, hasta qué punto la industria está buscando nuevas geografías para reducir el costo físico de
07:33la computación.
07:43Cuando el fondo del océano parece insuficiente, aparece una alternativa todavía más ambiciosa.
07:49Llevar parte de la infraestructura informática fuera del planeta.
07:53Veamos de qué se trata.
08:15La lógica económica es atractiva.
08:18El espacio ofrece acceso permanente a radiación solar y elimina la necesidad de utilizar agua dulce para los sistemas tradicionales
08:26de refrigeración.
08:27Pero también genera una nueva estructura de costos.
08:30En el vacío espacial, no existe aire que pueda transportar el calor, por lo que los equipos deben disiparlo mediante
08:36radiadores.
08:37A esto se suman los costos de lanzamiento, transporte de hardware, protección frente a la radiación, comunicaciones, mantenimiento, reemplazo de
08:46componentes y gestión de basura espacial.
08:49Y si hablamos de instalar centros de datos en la Luna, la distancia entre concepto y realidad es todavía mayor.
08:56Existen propuestas para almacenamiento y computación lunar, pero no constituyen actualmente una infraestructura comercial comparable con los centros terrestres.
09:05Por ahora, sacar la IA de la Tierra sigue siendo una apuesta experimental y utópica, pero la dirección de la
09:11industria revela algo importante.
09:14La búsqueda de eficiencia ya no se limita a mejorar los chips.
09:17También comienza a buscar nuevos lugares donde instalar la infraestructura.
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09:36Gracias.
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