Centros de datos: ¿qué soluciones sostenibles existen para cubrir la demanda de energía?

–Hola, ChatGPT, ¿qué soluciones sostenibles existen para cubrir la demanda de energía de los centros de datos?

Una pregunta tan sencilla como esta, que podría haber facilitado la escritura de este artículo –aunque no lo hizo–, nos habla de soluciones, pero también de la raíz del problema. La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en poco tiempo en una herramienta habitual de nuestro día a día. Y eso tiene una cara B: el aumento del consumo de energía asociado a los centros de datos, las infraestructuras informáticas donde se procesa, almacena y distribuye la inmensa cantidad de información que da sentido a las tecnologías digitales.

Un informe publicado por la Agencia Internacional de la Energía (AIE) señala que los centros de datos consumirán en 2030 el doble de electricidad que en la actualidad debido, sobre todo, al aumento del uso de la IA. De acuerdo con este organismo, un centro de datos de los que se usan habitualmente para inteligencia artificial consume tanta energía como 100.000 hogares. Sin embargo, algunos de los más grandes que están en desarrollo consumirán 20 veces más. Además, la AIE también recuerda que, aunque no hay inteligencia artificial sin energía, la IA también tiene el potencial de transformar el sector energético.

El consumo de energía de la IA

La Agencia Internacional de la Energía calcula que los centros de datos consumen hoy unos 415 teravatios hora (Twh) de electricidad a nivel mundial. Para finales de la década, la cifra será de 945 teravatios hora, equivalente al consumo total de un país desarrollado como Japón. Este fuerte incremento de la demanda energética hará que los centros de datos sean uno de los principales impulsores del aumento del consumo eléctrico en el mundo, junto con la industria y la electrificación del transporte. Este crecimiento, además, será capitalizado por EE. UU., China, el resto de Asia y la Unión Europea.

“El consumo de energía de los centros de datos proviene, principalmente, de los equipos en los que se procesan los datos, es decir, sus servidores; de la refrigeración para eliminar el calor de todos estos equipos informáticos; y del mantenimiento de los sistemas de respaldo por si hay una pérdida de conexión a la red”, explica Carlos Albero, Market Area Manager de Iberia de DNV, una consultora especializada en energía. De acuerdo con su último análisis, solo en España el consumo de los centros de datos pasará de 6 TWh en 2024 a unos 12 TWh en 2030, pudiendo alcanzar los 26 TWh en 2050.

Para el experto, es difícil de cuantificar de forma aislada el papel de la IA en este aumento del consumo energético, aunque es un impulsor importante de la demanda al tratarse de una tecnología que procesa cantidades ingentes de datos. “Cada vez utilizamos más herramientas conectadas a internet, como servicios en la nube, plataformas de ‘streaming’ y, por supuesto, modelos de inteligencia artificial que se entrenan para todo tipo de tareas. Por eso sube el consumo de energía. Aun así, también hay que tener en cuenta que hay mucha variabilidad en las predicciones de futuro, ya que cada día surgen nuevos desarrollos que podrían cambiar la evolución de las cosas”, añade Albero.

Este consumo de energía tiene, además, otras consecuencias. Si la electricidad que necesitan los centros se produce con fuentes contaminantes, como los combustibles fósiles, el aumento de la demanda irá asociado a un aumento de las emisiones de los gases de efecto invernadero (GEI) causantes del cambio climático. Además, muchos centros de datos utilizan grandes cantidades de agua en sus circuitos de refrigeración, lo que añade una nueva presión sobre un recurso cada vez más escaso. De acuerdo con Deloitte, en 2027 estas infraestructuras podrían consumir más de seis billones de litros de agua al año.

Soluciones sostenibles para cubrir la demanda de energía de los centros de datos

Proporcionar la energía que necesitan los centros de datos sin poner en jaque la estabilidad de las redes eléctricas de los países y hacerlo de forma sostenible supone un reto importante. Sin embargo, existen soluciones (y muchas de ellas ya están siendo implementadas por los principales actores tecnológicos). “Si hay una solución clave esa es la energía renovable. Cubrir este aumento de la demanda con energía limpia permite a los centros de datos ser más sostenibles, no depender de la importación de energía o combustibles y predecir los precios de forma mucho más estable”, explica Albero.

Para ello, es fundamental que los países en los que se instalan los centros de datos tengan una infraestructura de producción eléctrica basada en renovables. Además, también es importante el desarrollo de regulaciones y políticas de mercado adaptadas a esta nueva realidad, que impulsen la transparencia sobre el consumo de los centros de datos y de los algoritmos de IA. Por ejemplo, el proyecto AI Energy Star ha propuesto una clasificación para los modelos de IA generativa, como ChatGPT, en base a su consumo energético, tal como hoy sucede con los electrodomésticos o las bombillas.

Desde el punto de vista de la operativa de los propios centros de datos, la iniciativa Energy Star de la Agencia Ambiental de Estados Unidos (EPA, por sus siglas en inglés), recomienda:

• Aumentar la temperatura, ya que la mayoría de los equipos de hardware puede soportar más calor del que soporta normalmente. Medio grado Celsius más puede suponer entre un 4 % y un 5 % menos de consumo eléctrico.
• Reducir el número de servidores físicos mediante la virtualización de los equipos existentes.
• Identificar y eliminar servidores que no estén en uso.
• Apostar por sistemas de ventilación más eficientes, que se adapten de forma flexible a las necesidades de cada momento.

Por otro lado, desde el Instituto tecnológico de Massachussets (MIT, por sus siglas en inglés) señalan la importancia de limitar la cantidad de energía disponible para el equipamiento de los centros de datos, rediseñar los procesos de entrenamiento de los modelos de IA para que consuman menos energía e integrar la sostenibilidad, la reducción del consumo de energía y la reducción de las emisiones de gases de efecto invernadero en el diseño tanto del hardware como del software.

La IA como solución para el consumo energético

El uso masivo de la inteligencia artificial conlleva un aumento del consumo asociado a los centros de datos. Pero la IA también acelera la innovación y puede convertirse también en parte de la solución para el aumento del consumo energético que ella misma está generando. “Es cierto que la IA consume electricidad, pero también puede ayudar a reducir su uso y a ser más eficientes facilitando la gestión de las renovables o contribuyendo a optimizar el uso de las infraestructuras y a hacer más eficiente el funcionamiento de los centros de datos”, concluye Carlos Albero.

Al ser capaz de analizar cantidades inmensas de datos a gran velocidad y detectar puntos de mejora, la IA tiene un gran potencial para optimizar el gasto de energía de los centros de datos. Por ejemplo, ya en 2018 Google empezó a usar el algoritmo de ‘machine learning’ DeepMind para ajustar en tiempo real los sistemas de climatización de sus infraestructuras de datos, consiguiendo reducir un 40 % el consumo de electricidad asociado a estos.

Además, la inteligencia artificial permite mejorar la distribución de las cargas de trabajo entre los servidores, optimizando así la capacidad de procesamiento y reduciendo el número de servidores que permanecen encendidos, consumiendo energía, pero sin usarse. Esto también puede lograrlo gracias a sus capacidades para predecir la demanda y anticiparse a las necesidades de procesamiento de datos.

En definitiva, la IA permite a los operadores de los centros de datos gestionar de forma más eficaz los recursos de los que disponen, reducir el desperdicio de energía y minimizar el impacto medioambiental sin que las capacidades de procesamiento de información se vean afectadas.