Es una cifra tan grande que cuesta imaginarla. A nivel mundial, se invertirán alrededor de 3 billones de dólares (2,2 billones de libras) en centros de datos que respalden la IA entre ahora y 2029.
Esa estimación proviene del banco de inversión Morgan Stanley, que agrega que aproximadamente la mitad de esa suma se destinará a los costos de construcción y la otra mitad al costoso hardware que respalda la revolución de la IA.
Para poner esa cifra en perspectiva, eso es aproximadamente lo que valía toda la economía francesa en 2024.
Solo en el 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 30.000 millones de dólares (22.000 millones de libras) en el sector de inteligencia artificial del Reino Unido.
¿Qué tienen de diferente los centros de datos de IA respecto de los edificios tradicionales que contienen filas de servidores informáticos que mantienen en funcionamiento nuestras fotos personales, cuentas de redes sociales y aplicaciones de trabajo?
¿Y vale la pena este gasto tremendo?
Los centros de datos han ido creciendo en tamaño durante años. La industria tecnológica acuñó un nuevo término, hiperescala, para describir sitios con necesidades energéticas de decenas de megavatios, antes de que aparecieran los gigavatios, mil veces más grandes que los megavatios.
Pero la IA ha potenciado este juego. La mayoría de los modelos de IA dependen de costosos chips informáticos de Nvidia para procesar las tareas.
Los chips de Nvidia vienen en gabinetes grandes que cuestan alrededor de $4 millones cada uno. Y estos gabinetes 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 deben descomponer el lenguaje en cada pequeño elemento de significado posible. Esto solo es posible con una red de computadoras que trabajan al unísono y en extrema proximidad.
¿Por qué es tan importante la proximidad? Cada metro de distancia entre dos chips añade un nanosegundo, una milmillonésima de segundo, al tiempo de procesamiento.
Puede que no parezca mucho tiempo, pero cuando un almacén lleno de computadoras está funcionando sin parar, estos retrasos microscópicos se acumulan y diluyen el rendimiento necesario para la IA.
Los gabinetes de procesamiento de IA están agrupados para eliminar este elemento de latencia y crear lo que el sector tecnológico denomina procesamiento paralelo, operando como una sola computadora enorme. Todo esto define la densidad, una palabra mágica en los círculos de desarrollo de IA.
La densidad elimina los cuellos de botella de procesamiento que los centros de datos tradicionales sufren al trabajar con procesadores ubicados a varios metros de distancia.
Un cartel de Google Cloud se encuentra frente a una alambrada. Detrás, un centro de datos.
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Título de la imagen,Google se encuentra entre los gigantes que compiten por construir infraestructura de IA
Sin embargo, esas densas filas de gabinetes consumen gigavatios de energía y la formación LLM produce picos en ese apetito de electricidad.
Estos picos equivalen a que miles de hogares enciendan y apaguen sus hervidores 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 de centros de datos The Uptime Institute, se dedica a analizar centros de datos.
“Los centros de datos normales son un zumbido constante en segundo plano en comparación con la demanda que una carga de trabajo de IA genera en la red”.
Al igual que esas teteras sincronizadas, las repentinas oleadas de IA presentan lo que el Sr. Bizo llama un problema singular.
“La carga de trabajo singular a esta escala es inaudita”, afirma Bizo. “Es un desafío de ingeniería tan extremo que es como el programa Apolo”.
Los operadores de centros de datos están solucionando el problema energético de diversas maneras.
En declaraciones a la BBC a principios de este mes, el director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, dijo que en el Reino Unido, a corto plazo, esperaba que se pudieran utilizar más turbinas de gas “fuera de la red para no sobrecargar a la gente que está conectada a ella”.
Dijo 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, incluido un acuerdo con Constellation Energy que permitirá volver a producir energía nuclear en Three Mile Island.
Google, propiedad de Alphabet, también está invirtiendo en energía nuclear como parte de una estrategia para funcionar con energía libre de carbono para 2030 .
Mientras tanto, Amazon Web Services (AWS), que forma parte del gigante minorista Amazon, dice que ya es el mayor comprador corporativo de energía renovable del mundo.
Dos enormes torres de refrigeración se encuentran en Three Mile Island, a la izquierda se encuentra una central eléctrica azul y blanca.
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Título de la imagen,La inversión de Microsoft permitirá que la energía nuclear se reinicie en Three Mile Island
La industria de los centros de datos es muy consciente de que los legisladores están atentos a las desventajas de las fábricas de IA, cuyo uso intenso de energía tiene un impacto potencial en la infraestructura local y el medio ambiente.
Uno de estos impactos ambientales incluye un gran suministro de agua para enfriar las astillas de madera en uso.
En el estado estadounidense de Virginia, hogar de una creciente población de centros de datos que mantienen a gigantes tecnológicos como Amazon y Google en el negocio, se está considerando un proyecto de ley que vincula la aprobación de nuevos sitios a las cifras de consumo de agua.
Mientras tanto, una fábrica de inteligencia artificial propuesta en el norte de Lincolnshire, en el Reino Unido, se ha topado con objeciones por parte de Anglian Water, que es responsable de mantener los grifos abiertos en el área del sitio propuesto.
Anglian Water señala que no está obligada a suministrar agua para uso no doméstico y sugiere agua reciclada de la etapa final del tratamiento de efluentes como refrigerante en lugar de agua potable.
Dados los problemas prácticos y los enormes costos que enfrentan los centros de datos de IA, ¿es todo el movimiento realmente una gran burbuja?
Un orador en una reciente conferencia sobre centros de datos acuñó el término “bragawatts” para describir cómo la industria está exagerando la escala de los sitios de IA propuestos.
Zahl Limbuwala, especialista en centros de datos de la consultora de inversión tecnológica DTCP, reconoce que existen grandes interrogantes sobre el futuro de la inversión en IA en centros de datos.
La trayectoria actual es muy difícil de creer. Sin duda, se ha fanfarroneado mucho. Pero la inversión debe generar rentabilidad o el mercado se corregirá solo.
Teniendo presentes estas advertencias, sigue creyendo que la IA merece un lugar especial en términos de inversión. «La IA tendrá un mayor impacto que las tecnologías anteriores, incluyendo internet. Por lo tanto, es factible que necesitemos todos esos gigavatios».
Señala que, dejando de lado las presunciones, los centros de datos de IA «son el patrimonio 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 respalda no puede durar para siempre.