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.
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 (IA).
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.
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Se están construyendo cada vez más centros de datos a
"hiperescala" en el mundo.
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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.
Pie de foto, 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.
Getty Images
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.
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