En 2023 publiqué «¿Acabarán los Centros de Proceso de Datos en el espacio?» donde se habla de la mayor necesidad de computación y la contratación de servicios tecnológicos en la «nube».
También se indica que: «La situación es de incremento exponencial de la computación. Su gasto energético se espera que alcance el 10% del consumo mundial, y su contaminación supone “el 4% de los gases de efecto invernadero producidos por la actividad humana, ligeramente superior a la industria aeroespacial global”, según la Escuela Superior de Tecnología de la Universidad de Quebec (Canadá).»
Al hilo de esta necesidad de incremento de la computación y, por ende, de la energía eléctrica necesaria para el funcionamiento de los Centros de Proceso de Datos, me ha parecido interesante comentarles hoy un artículo publicado en Investing.com el pasado 14 de julio, titulado «Las predicciones de NVIDIA indican una importante demanda futura de potencia de cálculo para IA: Barclays«, que hace referencia a un estudio realizado por Barclays en el que se «examinan las crecientes necesidades energéticas que acompañarán al avance de las tecnologías de inteligencia artificial (IA), con especial atención al papel de NVIDIA (NASDAQ:NVDA) en este sector.«
Decirles que NVIDIA es una empresa que diseña «unidades de procesamiento de gráficos para los mercados de videojuegos y profesionales, así como sistema en unidades de chip (SoC) para el mercado de computación móvil y automotriz«. Y que ha sabido convertir sus diseños de chips de procesamiento de gráficos (GPU) en un cerebro computacional que integra tres aspectos: la realidad virtual, el alto rendimiento en la computación, y la inteligencia artificial (IA). Esto hace que se haya convertido en uno de los grandes líderes en este ámbito.
Además de las consideraciones financieras para el previsible futuro de la cotización de NVIDIA, el artículo hace pensar en la necesidad creciente de energía eléctrica para el aumento de la computación motivada por la entrada en juego de la IA.
Destaco a continuación algunos párrafos:
- «El estudio de Barclays sugiere que los centros de datos podrían utilizar más del 9% del consumo actual de electricidad en Estados Unidos para el año 2030,…«
- «…aunque la eficiencia energética de la IA mejora con cada nueva generación de unidades de procesamiento gráfico (GPU), el tamaño y la complejidad de los modelos de IA aumentan con rapidez. Por ejemplo, la capacidad de los grandes modelos de lenguaje (LLM) ha crecido aproximadamente 3,5 veces al año.«
- «Las necesidades de procesamiento de los LLM también conducen a un mayor uso de energía, ya que se necesitan memoria, aceleradores y servidores adicionales para desarrollar, entrenar y aplicar estos modelos«.
- «…Barclays estima que para hacer funcionar unos 8 millones de GPU se necesitarían aproximadamente 14,5 gigavatios de potencia, lo que corresponde a unos 110 teravatios-hora (TWh) de energía. Esta estimación se basa en una intensidad operativa media del 85%»
- «Teniendo en cuenta que se prevé que el 70% de estas GPU se instalen en EE.UU. a finales de 2027, esto representa más de 10 gigavatios y 75 TWh de consumo de energía para IA sólo en este país en los próximos tres años.«
- «El informe hace referencia a una importante observación de Sam Altman, Consejero Delegado de OpenAI, en el Foro Económico Mundial de Davos: «Definitivamente, en el mundo necesitamos una cantidad de energía mucho mayor de la que pensábamos… Creo que seguimos subestimando los requisitos energéticos de esta tecnología«.»
Y hablando de la IA (en inglés, AI) y el aumento de su utilización, es curioso ver el mensaje que figura al pie del artículo: «Este artículo ha sido producido y traducido con la ayuda de AI y revisado por un editor.«
Visto esto, sigo con la pregunta de dónde acabarán los CPD,s. (entrada citada arriba), pero además, ahora que estamos hablando en el mundo de habilitar fuentes de energía limpia para generar electricidad, la entrada en juego de la IA y el crecimiento exponencial de la computación que supondrá, podrían retrasar el cambio total de fuentes de energía hasta cubrir con las verdes (sostenibles) las actuales basadas en combustibles fósiles.
Solo queda desear que sea precisamente la tecnología y la IA las que favorezcan la rapidez en la generación de energías sostenibles y su aplicación en la práctica.
¿Les parece una carrera entre el crecimiento en la computación y el recambio total de energías? ¿Quién creen que ganará?
¡Saludos!
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NOTA: Imagen de cabecera generada por IA de WP.
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