Los centros de datos se “comerán” la red, advierte Schneider Electric en un estudio

Schneider Electric ha advertido a los responsables políticos que guíen cuidadosamente el consumo de electricidad de los centros de datos de IA y eviten que se salga de control.

Esto se produce cuando, según se informa, el consumo de energía de los centros de datos de IA sigue aumentando debido a la creciente demanda de servicios de IA, lo que crea margen para que las empresas de IA busquen fuentes de energía alternativas.

Los centros de datos pueden dejar a todos los demás en total oscuridad

Schneider Electric en su informe propuso cuatro escenarios potenciales y sugirió algunos principios rectores a seguir que podrían evitar que los centros de datos de IA "se coman" la red eléctrica y dejen al mundo en la oscuridad.

El estudio sigue a la Conferencia Global de la AIE sobre Energía e IA que se celebró el mes pasado. El estudio, titulado Inteligencia artificial y electricidad: un enfoque de dinámica de sistemas, examina las escuelas de pensamiento emergentes relacionadas con la IA y su impacto en el consumo de energía.

Si bien se ha informado mucho sobre la IA generativa y el consumo de electricidad, el informe de Schneider Electric también coincide con estudios anteriores en que la infraestructura del centro de datos existente necesita una cantidad significativa de electricidad para funcionar, por lo que requerirá más recursos para respaldar el aumento proyectado en la adopción de la IA.

El aumento previsto de la demanda de servicios de IA y el consiguiente aumento del consumo de energía también han generado preocupación sobre la posible tensión que la tecnología supondrá para las redes eléctricas. También existe preocupación por el posible impacto ambiental si la demanda de energía continúa aumentando a este ritmo.

Rémi Paccou, director del Instituto de Investigación de Sostenibilidad de Schneider Electric, dijo que el estudio tiene como objetivo explorar futuros potenciales y preparar a las partes interesadas para afrontar los desafíos y oportunidades que se avecinan.

"En cambio, esperamos que sirva como punto de partida para un debate y una toma de decisiones informados".

Paccou.

"Presentamos nuestros hallazgos entendiendo que la IA es un campo en rápida evolución y que nuestro conocimiento crece constantemente", añadió.

Por lo tanto, Schneider Electric ideó cuatro escenarios diferentes: IA sostenible, límites al crecimiento, abundancia sin límites y crisis energética.

Schneider Electric proyecta aumentar la demanda eléctrica de aquí a 2030

Según el estudio, los cuatro escenarios que ideó Schneider Electric apuntan a un aumento en el consumo de energía durante el período 2025 a 2030 a medida que la demanda continúa aumentando. Sin embargo, divergen marcadamente según algunos supuestos que sustentan cada escenario.

Con la IA sostenible, el estudio de Schneider analiza los posibles resultados de priorizar la eficiencia mientras aumenta el consumo, mientras que Límites del crecimiento analiza un camino restringido en el que el desarrollo de la IA alcanza límites relacionados con los seres humanos. La IA sostenible ofrece un enfoque más prometedor que permitiría aumentar el consumo de electricidad de los 100 teravatios-hora (TWh) esperados en 2025 a 785 TWh en 2035, según su modelo.

La inferencia de IA generativa será el impulsor clave del consumo de electricidad en el sector de la IA en este escenario de 2027 a 2028. También habrá un movimiento hacia modelos más eficientes y que consuman menos energía.

Según el informe, se "caracteriza por una relación simbiótica entre la infraestructura de IA y la demanda, donde la eficiencia y la conservación de recursos se refuerzan mutuamente".

Otros escenarios, como el de Abundancia sin límites, analizan los riesgos potenciales de un crecimiento descontrolado, mientras que la crisis energética analiza cómo la demanda y la generación desiguales de energía podrían provocar una escasez generalizada.

La energía total de la IA, según el informe, aumentará desde los 100 TWh de referencia de este año a 510 TWh para 2030, pero desafíos como los atascos en la fabricación de chips especializados y la escasez de datos para los LLM están pasando factura.

El informe afirma además que el escenario de Abundancia sin límites refleja que el rápido desarrollo actual de la IA creará desafíos a medida que las empresas de IA compitan hacia una infraestructura más grande y avanzada, superando la capacidad de utilización sostenible de los recursos.

El escenario de crisis energética ve un rápido crecimiento de la IA, lo que hace que su necesidad energética entre en conflicto con otros sectores críticos de la economía, lo que genera algunos desafíos operativos para las industrias que dent de la IA.

En este escenario, se prevé que el consumo de energía alcance su punto máximo en 2029, alcanzando alrededor de 670 TWh antes de caer a 380 TWh en 2032 y otra caída en 2025 a 190 TWh.

Schneider ofrece algunas sugerencias para la potencial crisis energética

Según el informe, una gobernanza descoordinada da lugar a políticas fragmentadas que podrían dar lugar a políticas fragmentadas. Esto resultará en defi energéticos globales o localizados.

Sin embargo, el informe de Schneider ofrece algunas recomendaciones para una IA sostenible y éstas analizan tres áreas: infraestructura de IA, desarrollo de IA, gobernanza, estándares y educación.

La infraestructura de IA impulsa que los centros de datos de próxima generación se optimicen con las últimas tecnologías de refrigeración, computación de alta densidad y hardware moderno y energéticamente eficiente, como GPU y TPU.

En materia de gobernanza, estándares y educación, el informe recomienda que los formuladores de políticas desarrollen e implementen esquemas de certificación para prácticas sostenibles de IA como la eficiencia energética y el impacto ambiental. Un marco sólido también guiará el desarrollo responsable de la IA y abordará el consumo de energía, la privacidad de los datos y las consideraciones éticas.

La recomendación en el marco del desarrollo de IA sugiere hacer que los modelos sean más eficientes mediante técnicas como la poda de modelos, la cuantificación y la arquitectura liviana.

En materia de gobernanza, estándares y educación, el informe recomienda que los formuladores de políticas desarrollen e implementen esquemas de certificación para prácticas sostenibles de IA como la eficiencia energética y el impacto ambiental. Un marco sólido también guiará el desarrollo responsable de la IA y abordará el consumo de energía, la privacidad de los datos y las consideraciones éticas.

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