¿En qué se diferencian los centros de datos de IA de los edificios
tradicionales que contienen filas de servidores informáticos que almacenan
nuestras fotos personales, cuentas de redes sociales y solicitudes de trabajo?
Los servicios de IA necesitan mucha
potencia de cálculo y una gran cantidad de energía
Es una cifra tan grande que cuesta imaginarla. A nivel mundial, de aquí
a 2029 se gastarán alrededor de US$ 3 billones en centros de datos para respaldar la inteligencia artificial (IA).
Esta estimación procede del banco de inversión Morgan
Stanley, que añade que aproximadamente la mitad de esa suma se destinará a
costes de construcción y la otra mitad al costoso hardware que
sustenta la revolución de la inteligencia artificial.
Para poner esa cifra en perspectiva, equivale aproximadamente a lo que
valía toda la economía francesa en 2024.
Solo en Reino Unido, se estima que se construirán otros 100 centros de
datos en los próximos años para satisfacer la demanda de procesamiento de IA.
Algunos de ellos se construirán para Microsoft, que a principios de este mes
anunció una inversión de US$30.000 millones en este sector británico.
¿En qué se diferencian los centros de datos de IA de los edificios
tradicionales que contienen filas de servidores informáticos que almacenan
nuestras fotos personales, cuentas de redes sociales y solicitudes de trabajo?
Y, quizás lo más importante, ¿vale la pena este enorme gasto?
Los centros de datos llevan años creciendo en tamaño. La industria
tecnológica acuñó el término "hiperescala" para describir los sitios
donde la demanda de energía alcanza decenas de megavatios, antes de que
aparecieran los gigavatios, mil veces mayores que los megavatios.
Pero la IA ha potenciado enormemente este juego.
Se están construyendo cada vez más centros de datos a
"hiperescala" en el mundo
La mayoría de los modelos de IA dependen de costosos chips informáticos
de Nvidia para procesar tareas.
Estos chips vienen en grandes armarios que cuestan alrededor de US$ 4
millones cada uno. Y estos armarios son la clave de por qué los centros de
datos de IA son diferentes.
Los grandes modelos de lenguaje (LLM) que entrenan el software de IA
tienen que descomponer el lenguaje en cada uno de los pequeños elementos de
significado posibles. Eso solo es posible con una red de ordenadores que
trabajen al unísono y muy cerca unos de otros.
¿Por qué es tan importante la proximidad? Cada metro de distancia entre
dos chips añade un nanosegundo —una milmillonésima parte de un segundo— al
tiempo de procesamiento.
Puede que no parezca mucho tiempo, pero cuando un almacén lleno de
ordenadores está en pleno funcionamiento, estos retrasos microscópicos se
acumulan y diluyen el rendimiento necesario para la IA.
Los armarios de procesamiento de IA están apretados entre sí para
eliminar este elemento de latencia y crear lo que el sector tecnológico
denomina procesamiento paralelo, que funciona como un ordenador enorme. Todo
ello se traduce en densidad, una palabra mágica en los círculos de construcción
de IA.
La densidad elimina los cuellos de botella de procesamiento que se
producen en los centros de datos normales al trabajar con procesadores situados
a varios metros de distancia.
Google está entre los gigantes tecnológicos que compiten por construir
infraestructura para la IA, sin embargo, esas densas filas de armarios consumen
gigavatios de energía y el entrenamiento de LLM produce picos en ese apetito
por la electricidad. Estos picos equivalen a miles de hogares encendiendo y
apagando teteras eléctricas al unísono cada pocos segundos. Este tipo de
demanda irregular en una red local debe gestionarse con cuidado.
Daniel Bizo, de la consultora de ingeniería informática The Uptime
Institute, se dedica a analizar centros de datos.
"Los centros de datos normales son un zumbido constante de fondo en
comparación con la demanda que supone para la red la carga de trabajo de la
IA", explica.
Al igual que esas teteras sincronizadas, los picos repentinos de la IA
presentan lo que el Bizo denomina un problema singular.
"Una carga de trabajo singular a esta escala es algo inédito",
afirma el consultor. "Es un reto de ingeniería tan extremo que es como el
programa Apolo".
Los operadores de centros de datos están sorteando el problema
energético de diversas maneras.
En declaraciones a la BBC, el director ejecutivo de Nvidia, Jensen
Huang, dijo a principios de este mes que en Reino Unido esperaba que, a corto
plazo, se pudieran utilizar más turbinas de gas "fuera de la red, para no
sobrecargar a los usuarios de la red".
Afirmó que la propia IA diseñaría mejores turbinas de gas, paneles
solares, turbinas eólicas y energía de fusión para producir energía sostenible
más rentable.
Microsoft está invirtiendo miles de millones de dólares en proyectos
energéticos, entre ellos un acuerdo con Constellation Energy para volver a
producir energía en la central nuclear cerrada de Three Mile Island, en
Pensilvania, EE.UU.
Google, propiedad de Alphabet, también está invirtiendo en energía
nuclear como parte de una estrategia para funcionar con energía libre de
carbono para 2030.
Por su parte, Amazon Web Services (AWS), que forma parte del gigante
minorista Amazon, afirma que ya es el mayor comprador corporativo de energía
renovable del mundo.
La inversión de Microsoft permitirá reanudar la energía nuclear en Three
Mile Island
El sector de los centros de datos es muy consciente de que los
legisladores están atentos a los inconvenientes de las fábricas de IA, cuyo
intenso consumo energético puede tener un impacto en las infraestructuras
locales y el medio ambiente.
Uno de estos impactos medioambientales es el elevado consumo de agua
para refrigerar los chips.
En el estado de Virginia, EE. UU., donde se concentra una creciente
proliferación de centros de datos que mantienen en funcionamiento a gigantes
tecnológicos como Amazon y Google, se está estudiando un proyecto de ley que
vincula la aprobación de nuevas instalaciones a las cifras de consumo de agua.
Mientras tanto, un proyecto de fábrica de IA en el norte de
Lincolnshire, Reino Unido, ha encontrado la oposición de Anglian Water, responsable
del suministro de agua en la zona donde se pretende construir la planta.
Anglian Water señala que no está obligada a suministrar agua para uso no
doméstico y sugiere utilizar agua reciclada de la etapa final del tratamiento
de vertidos como refrigerante en lugar de agua potable.
¿Una burbuja?
Teniendo en cuenta los problemas prácticos y los enormes costes a los
que se enfrentan los centros de datos de IA, vale preguntarse: ¿es todo este
movimiento una gran burbuja?
Un ponente en una reciente conferencia sobre centros de datos acuñó el
término "bragawatts" (algo así como "fanfarrovatios") para
describir cómo la industria está exagerando la magnitud de los sitios de IA
propuestos.
Zahl Limbuwala es especialista en centros de datos en la consultora de
inversiones tecnológicas DTCP y reconoce que existen grandes interrogantes en
torno al futuro del gasto en centros de datos de IA.
"La trayectoria actual es muy difícil de creer. Sin duda, se ha
hablado mucho al respecto. Pero la inversión tiene que generar beneficios o el
mercado se corregirá por sí mismo", dijo.
Teniendo en cuenta estas advertencias, sigue creyendo que la IA merece
un lugar especial en términos de inversión: "La IA tendrá más impacto que
las tecnologías anteriores, incluida internet. Por lo tanto, es factible que
necesitemos todos esos gigavatios".
Señala que, al margen de las fanfarronadas, los centros de datos de IA
"son los bienes inmuebles del mundo tecnológico".
Las burbujas tecnológicas especulativas, como el auge de las puntocom en
la década de 1990, carecían de una base física. Los centros de datos de IA son
muy sólidos. Pero el auge del gasto que los sustenta no puede durar
eternamente.
Fuente:
www.elnacional.com
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