En la última década, la inteligencia artificial (IA) ha revolucionado sectores enteros y la vida cotidiana. Las tasas de adopción de la IA se han disparado en todos los sectores, y algunas estimaciones sugieren que las tecnologías de IA podrían añadir 13 billones de dólares a la producción económica mundial para 2030.
Este crecimiento explosivo subraya el papel fundamental de la IA en el impulso de la innovación y la productividad a nivel global. Sin embargo, dos componentes cruciales de los que se habla con menos frecuencia, son esenciales para el futuro crecimiento de la IA: las infraestructuras y la energía.
La Infraestructura: pilar crítico para la IA
La infraestructura es la columna vertebral de la innovación y el avance de la IA. Proporciona la potencia de cálculo, las capacidades de gestión de datos y la seguridad necesaria para respaldar el desarrollo, la implementación y el funcionamiento de las soluciones de IA. Cuanto más utilizamos la IA, más datos generan y procesan los algoritmos de IA, y toda esa información debe procesarse y almacenarse de forma segura en ubicaciones eficientes.
• Los centros de datos ofrecen soluciones de almacenamiento sólidas y sistemas de gestión eficiente. Sin embargo, se necesita una inversión sustancial para ampliar la infraestructura existente. Esto permitirá a las organizaciones manejar conjuntos de datos más grandes y desplegar soluciones de IA en mayor escala.
• Los chips son la espina dorsal de un centro de datos, capaces de procesar datos y calcular rápidamente miles de millones de resultados, lo que permite el funcionamiento de servidores y otros dispositivos electrónicos. Para mantener el ritmo del crecimiento del mercado de la IA, se estima que la demanda de chips en los centros de datos podría multiplicarse por 9 en los próximos años, pasando de 5,1 millones en 2023 a 46 millones en 2027.
• En el caso de los centros de datos, la ubicación es importante. Las aplicaciones de IA en tiempo real, como los vehículos autónomos, diagnósticos sanitarios y la automatización industrial, requieren una baja latencia para una rápida toma de decisiones. Esto puede implicar la construcción de más centros de datos para mejorar los tiempos de respuesta y el rendimiento de las aplicaciones de IA.
Cómo afecta la IA a la red energética
La energía es un componente clave que puede facilitar u obstaculizar el crecimiento de la IA. Los centros de datos podrían representar hasta el 7,5% del consumo total de electricidad de EE.UU. en 2030 3 , y algunas estimaciones sugieren que el uso podría triplicarse a finales de la década: pasando de 126 teravatios hora en 2022 a 390 teravatios hora en 20304 . Este aumento en el consumo de energía repercute directamente en los costos operativos de los sistemas de IA y puede tener un impacto ambiental significativo.
¿De dónde procede toda esta demanda? Gran parte de esta demanda proviene de dispositivos y aplicaciones habilitados para la IA, como sensores inteligentes, vehículos autónomos y dispositivos de la "Internet de las cosas" (IoT), que ejercen una presión adicional sobre las redes de telecomunicaciones y eléctricas existentes. Estas tecnologías dependen de una conectividad a Internet de alta velocidad y un suministro eléctrico ininterrumpido para funcionar de manera eficiente.
¿Qué se está haciendo? En los próximos años, esperamos que varias tendencias configuren el panorama del consumo eléctrico de la IA.
• Las redes inteligentes pueden ayudar a equilibrar la oferta y la demanda en tiempo real, optimizar la transmisión y minimizar las pérdidas de energía, dando lugar a una infraestructura energética más resistente y sostenible.
• Los avances en el diseño de hardware, como el desarrollo de procesadores más eficientes energéticamente y chips especializados en IA, permitirán reducir considerablemente el consumo de energía.
• Las técnicas de optimización del software desempeñarán un papel crucial a la hora de minimizar el consumo de energía sin sacrificar el rendimiento. Herramientas y técnicas como la poda de modelos, la cuantificación y los algoritmos de inferencia de bajo consumo están diseñadas para ser más eficientes desde el punto de vista energético sin comprometer la precisión.
• También es probable que se produzca un impulso continuo hacia la computación periférica y el procesamiento de IA en el dispositivo para reducir la dependencia de los recursos de la nube y minimizar la transferencia de datos. Este cambio no solo mejorará la latencia y la privacidad, sino que también reducirá el consumo de energía al eliminar la necesidad de transmitir datos a servidores centralizados para su procesamiento, lo que reducirá el consumo de energía en diversas aplicaciones, desde teléfonos inteligentes a dispositivos IoT.
Datos clave
La creciente demanda de inteligencia artificial reconfigurará el panorama actual de las infraestructuras y energía, presentando interesantes oportunidades para los inversores.
1. Construcción de infraestructuras: Hacer que la IA sea escalable requiere una inversión significativa. Hay oportunidades en empresas dedicadas a la construcción de centros de datos, la fabricación de chips y el desarrollo de infraestructuras de red.
2. Soluciones de eficiencia energética: Dado el creciente consumo de energía de los sistemas de IA, las empresas están encontrando nuevas formas de optimizar el hardware y el software. Las tecnologías de redes inteligentes también pueden ayudar a satisfacer las demandas energéticas de la IA al tiempo que promueven la sostenibilidad.
3. Computación periférica: Las empresas dedicadas al desarrollo de tecnologías de computación de borde, algoritmos de inferencia de bajo consumo y chips de IA para dispositivos móviles y de IoT podrían beneficiarse de la creación de "IA de borde". Este enfoque no solo mejora la latencia y la privacidad, sino que también reduce la dependencia de los recursos de la nube, lo que se traduce en un menor consumo de energía y una mayor eficiencia.
3 Barrons.com: How AI Is Sparking a Change in Power - 14 de marzo de 2024
4 Barrons.com: AI chips electricity usage - 16 de marzo de 2024
