Cuando Sam Altman, fundador de OpenAI, mencionó durante el Foro Económico Mundial de Davos en enero de este año que el mundo estaba al borde de una crisis energética, lanzó una advertencia puntual sobre los riesgos que plantea el uso excesivo de energía por parte de los modelos de lenguaje, más conocidos como LLM (siglas en inglés para Large Language Models). Para ponerlo en contexto, generar una sola imagen en plataformas como MidJourney requiere la misma cantidad de energía que se utiliza para cargar su teléfono móvil. Ahora multiplique esto por las millones de búsquedas y consultas que suceden al día y podrá dimensionar la cantidad de energía que se requiere.

Por otro lado, están los centros de datos, que son la columna vertebral de la era digital, fundamentales para el almacenamiento de datos en la nube, el streaming de contenido, las imágenes y videos para redes sociales y, más recientemente, para alimentar las plataformas de IA que permiten el funcionamiento de LLM y otros servicios avanzados.

Actualmente, se estima que hay más de 8.000 centros de datos distribuidos en todo el mundo, con la mayor concentración ubicada en Norteamérica. Con esta insaciable necesidad de más almacenamiento y procesamiento, la demanda de centros de datos crece a una tasa promedio de 20% anual. Es por esto por lo que compañías como Vantage, especialistas en la construcción de estos centros, continúan creciendo de forma acelerada. Tampoco es un dato menor, que se proyecté que para finales de 2024, estos centros de datos representen 16% del consumo total de energía para un país como los Estados Unidos. Al mismo tiempo, la potencia computacional necesaria para sostener el crecimiento de la IA se está duplicando cada 100 días. Incluso, si logramos que la IA fuera diez veces más eficiente en su uso de recursos, la demanda de potencia computacional seguiría siendo enorme. En un escenario como estos, para 2028, el consumo de energía total de la IA podría llegar a ser mayor que el consumo total de energía de un país como Islandia.

Ante este panorama, no es sorprendente que algunas de las compañías de tecnología más grandes del mundo estén apostando por el futuro de la suplencia energética nuclear.

Hace un año, Microsoft firmó un acuerdo con Constellation, un operador de plantas nucleares, para suministrar energía a sus centros de datos en el estado de Virginia, USA. Google, que se ha comprometido a utilizar 100% de energía libre de carbono para 2030 en todas sus operaciones, también depende de la energía nuclear avanzada, entre otras tecnologías, para cumplir con este objetivo. Amazon, por su parte, compró hace pocos meses un centro de datos en Pennsylvania, impulsado por tecnología nuclear a una empresa llamada Talon Energy, y también está invirtiendo en una compañía canadiense de fusión nuclear llamada General Fusion.

El aumento en la demanda energética que vemos hoy en día con la tecnología de la información y la inteligencia artificial es comparable al impacto que tuvo la Revolución Industrial en su momento. Así como la industrialización exigió más recursos energéticos para alimentar nuevas máquinas y procesos, la era digital y, más específicamente, la IA está impulsando una necesidad insaciable de energía para sostener sus operaciones. A medida que la demanda de energía sigue aumentando, la industria tecnológica deberá enfrentar el reto de equilibrar la creciente necesidad de procesamiento con el desarrollo de fuentes de energía sostenibles y eficientes.