Los centros de datos quieren tener sus propios reactores nucleares
Las grandes tecnol¨®gicas ven en esta fuente de energ¨ªa una v¨ªa para satisfacer su alt¨ªsima demanda energ¨¦tica, disparada desde que irrumpi¨® la inteligencia artificial
Sam Altman, m¨¢ximo responsable de OpenAI, la empresa creadora de ChatGPT, lanz¨® una advertencia en enero en el Foro de Davos: la industria de la inteligencia artificial (IA) est¨¢ a punto de provocar una crisis energ¨¦tica. La nueva generaci¨®n de IA generativa consumir¨¢ mucha m¨¢s energ¨ªa de lo previsto, dijo ante los principales l¨ªderes y empresarios del mundo, hasta el punto de poner en jaque las redes energ¨¦ticas mundiales. ¡°No hay manera de llegar sin cambios dr¨¢sticos¡±, espet¨®.
Ese ¡°cambio dr¨¢stico¡± al que se refer¨ªa es la llamada energ¨ªa nuclear avanzada, t¨¦rmino en el que se incluyen los reactores de bolsillo y la fusi¨®n nuclear, ambos todav¨ªa en fase experimental. Varias empresas se han fijado en esta alternativa, que les aportar¨ªa autonom¨ªa energ¨¦tica y un mayor control de los costes. La Administraci¨®n Biden no lo ve con malos ojos. La Secretaria de Energ¨ªa, Jennifer Granholm, se reuni¨® en marzo con varias empresas tecnol¨®gicas, entre ellas Amazon, Google y Microsoft, para explorar f¨®rmulas imaginativas para abastecerlas. Uno de los temas que se trataron fue el encaje de peque?os reactores nucleares en los centros de datos, esas extensas naves llenas de procesadores funcionando d¨ªa y noche.
Las ¨²ltimas estimaciones dicen que ya se dedica un 8% de la energ¨ªa mundial a la IA, que se consume alimentando los procesadores en los que se entrenan los modelos y alojan los sistemas. Esa cifra, tal y como vaticina Altman, se quedar¨¢ corta dentro de poco tiempo, seg¨²n vayan sum¨¢ndose usuarios y surgiendo nuevas versiones de ChatGPT, Gemini o Copilot, que requerir¨¢n m¨¢s y m¨¢s poder de c¨®mputo. ¡°Me alegra que dijera eso en Davos. He visto una constante minimizaci¨®n y negaci¨®n sobre los costos ambientales de la industria de la IA desde que comenc¨¦ a publicar sobre ello en 2018¡å, ha escrito Kate Crawford, una de las investigadoras de referencia en la huella de la IA.
Las big tech ya han dado los primeros pasos hacia la era nuclear, una fuente de energ¨ªa en retroceso en Occidente (se desmantelan m¨¢s reactores de los que se construyen) con algunas grandes excepciones: EE UU, Francia, el Reino Unido y varios pa¨ªses de Europa del Este. Las empresas, por su parte, la conciben como una forma de asegurarse un suministro estable y duradero de energ¨ªa en un contexto en el que la oferta no da m¨¢s de s¨ª. Altos ejecutivos de Google dijeron The Wall Street Journal que consideran la posibilidad de firmar acuerdos de compra con desarrolladores de peque?os reactores nucleares. ¡°Creo que la energ¨ªa nuclear, especialmente la m¨¢s avanzada, est¨¢ haciendo muchos progresos¡±, asever¨® al rotativo estadounidense Maud Texier, responsable global de energ¨ªas limpias de Google. Fuentes de la compa?¨ªa no confirman a EL PA?S que la v¨ªa nuclear sea una opci¨®n de futuro, aunque tampoco lo niegan. Google firm¨® hace poco con Microsoft y Nucor un acuerdo para ¡°acelerar tecnolog¨ªas de energ¨ªa limpia avanzada¡±, entre las que se incluye la ¡°nuclear avanzada¡±.
Microsoft cerr¨® en octubre del a?o pasado acuerdos de compra (PPA, por sus siglas inglesas) con la empresa estadounidense Helion Energy por los que recibir¨¢ a partir de 2028 energ¨ªa obtenida por fusi¨®n nuclear, una t¨¦cnica a¨²n m¨¢s te¨®rica que pr¨¢ctica y que, a diferencia de la fisi¨®n, no produce residuos radiactivos. Preguntada por este peri¨®dico sobre su estrategia en el ¨¢mbito nuclear, la compa?¨ªa remite a un documento de diciembre del a?o pasado titulado Acelerando un futuro libre de carbono, en el que se deja claro que las ¡°energ¨ªas nucleares avanzadas¡±, as¨ª como los reactores tradicionales, son uno de los pilares sobre los que pivotar¨¢ el giro verde de Microsoft, si bien no se habla de plazos ni fechas.
AWS, la divisi¨®n de computaci¨®n en la nube de Amazon, ha comprado recientemente un gran centro de datos en EE UU ubicado junto a la sexta mayor central nuclear del pa¨ªs, que le suministra el 100% de la energ¨ªa a precio fijo. ¡°Para complementar nuestros proyectos de e¨®lica y solar, que dependen de las condiciones clim¨¢ticas para generar energ¨ªa, tambi¨¦n estamos explorando innovaciones y tecnolog¨ªas e invirtiendo en otras fuentes de energ¨ªa limpia y libre de carbono. El acuerdo con Talen Energy [la empresa due?a de la citada central nuclear estadounidense] para una energ¨ªa libre de carbono es un proyecto que va en esa direcci¨®n¡±, dicen a EL PA?S fuentes de la compa?¨ªa.
El coqueteo nuclear de Silicon Valley
La idea de que la energ¨ªa nuclear es la salvaci¨®n de la IA est¨¢ calando entre la jet set de Silicon Valley. Sam Altman es uno de sus grandes valedores. Est¨¢ tan convencido del futuro de la propuesta de Helion Energy, pionero de la fusi¨®n nuclear, que ha invertido en ella 375 millones de d¨®lares. Tambi¨¦n preside una startup, Oklo, que pretende dise?ar y fabricar reactores nucleares de fisi¨®n como los que se usan hoy en d¨ªa, pero mucho m¨¢s peque?os (los llamados SMR, siglas inglesas de peque?o reactor modular).
Bill Gates es otro de los magnates tecnol¨®gicos con intereses en los SMR. Su empresa TerraPower trabaja en un reactor nuclear de sodio, una variante tambi¨¦n experimental que, si prospera, promete ser 25 veces m¨¢s barata que la fisi¨®n nuclear.
El ingeniero jefe de IA generativa de Meta, Sergey Edunov, dijo hace unos meses que solo har¨ªan falta dos grandes reactores nucleares para cubrir toda la demanda mundial de energ¨ªa prevista para 2024 en materia de IA, incluyendo la alimentaci¨®n de modelos ya operativos y el entrenamiento de los nuevos.
?Tiene recorrido la v¨ªa nuclear? ¡°No hay avances en el horizonte que permitan el despliegue inmediato de los SMR, que actualmente se encuentran en la fase inicial de creaci¨®n de prototipos en numerosos pa¨ªses. Esta opci¨®n solo ser¨ªa viable si hablamos de un plazo de d¨¦cadas¡±, sostiene la ingeniera Heidy Khlaaf, especialista en evaluaci¨®n, especificaci¨®n y verificaci¨®n de aplicaciones inform¨¢ticas complejas en sistemas cr¨ªticos para la seguridad. Algunos pa¨ªses, como Reino Unido, Francia, Canad¨¢ o EE UU, tienen planes para desarrollar este tipo de instalaciones, pero no antes de 20 a?os.
Khlaaf ve con especial preocupaci¨®n el hecho de que Microsoft haya puesto una IA generativa a trabajar en el papeleo para lograr licencias nucleares, un proceso que puede llevar a?os y costar millones de d¨®lares. ¡°Esto no es un ejercicio de marcar casillas, sino un proceso de seguridad en s¨ª mismo. Considerar estos procesos regulatorios como mero papeleo engorroso dice mucho de su comprensi¨®n, o falta de ella, de la seguridad nuclear¡±, espeta.
?Es realista fiar el futuro de la IA a la fusi¨®n nuclear? Las estimaciones m¨¢s optimistas de Helion Energy dicen que en 2029 podr¨¢ producir suficiente energ¨ªa como para abastecer a 40.000 hogares medios de EE UU. Se estima que ChatGPT ya consume a d¨ªa de hoy el equivalente a 33.000 hogares.
?Por qu¨¦ tanto consumo energ¨¦tico?
La irrupci¨®n de la IA ha agitado el tablero energ¨¦tico mundial. La mayor¨ªa del consumo asociado a los modelos de IA generativa se produce antes de que se empiecen a usar, durante la fase de entrenamiento. Se trata de un proceso clave en el desarrollo de los modelos de aprendizaje profundo que consiste en mostrarle al algoritmo millones de ejemplos que le ayuden a establecer patrones con los que predecir situaciones. En el caso de los grandes modelos de lenguaje, como ChatGPT, se busca que el sistema concluya que la serie de palabras ¡°El mar es de color¡± tiene muchas probabilidades de ser seguida por la palabra ¡°azul¡±.
La mayor¨ªa de los centros de datos utilizan unos procesadores avanzados llamados GPU para realizar el entrenamiento de los modelos de IA. Las GPU necesitan much¨ªsima energ¨ªa para funcionar, unas cinco veces m¨¢s que las CPU (los procesadores convencionales). El entrenamiento de los grandes modelos de lenguaje requiere de decenas de miles de GPU, que necesitan operar d¨ªa y noche durante semanas o meses.
¡°Los grandes modelos de lenguaje tienen una arquitectura muy grande. Un algoritmo de aprendizaje autom¨¢tico que te ayude a elegir a qui¨¦n contratar quiz¨¢s necesite 50 variables: d¨®nde trabaja el candidato, qu¨¦ salario tiene ahora, experiencia previa, etc¨¦tera. La primera versi¨®n de GhatGPT tiene m¨¢s de 175.000 millones de par¨¢metros¡±, ilustra Ana Valdivia, profesora de IA, Gobierno y Pol¨ªticas en el Oxford Internet Institute.
Una vez entrenado el modelo, hace falta alojar y explotar los datos sobre los que trabaja. Eso se realiza tambi¨¦n en los centros de datos, que tienen que funcionar d¨ªa y noche.
?Cu¨¢l es el consumo total de la IA? ?Cu¨¢nta energ¨ªa se dedica a entrenar y alimentar los modelos m¨¢s usados? Las empresas no publican esa informaci¨®n, todo lo que tenemos son estimaciones. Por ejemplo, el modelo Gemini Ultra de Google, uno de los m¨¢s avanzados a d¨ªa de hoy, necesit¨® 50.000 millones de petaflops para entrenarse, seg¨²n un reciente informe de la Universidad de Stanford. Para alcanzar esa potencia de c¨¢lculo con ordenadores comerciales (aunque en estas tareas se usan superordenadores) se necesitar¨ªan unos 10.000 billones (10 elevado a 16) de computadoras. El coste asociado a este entrenamiento fue de 191 millones de d¨®lares, atribuible en gran medida a la energ¨ªa consumida.
Un solo modelo de IA puede consumir decenas de miles de kilovatios-hora. Los modelos de IA generativa, como ChatGPT, pueden tener un consumo 100 veces mayor, seg¨²n estimaciones de la consultora tecnol¨®gica IDC.
Aparte de la propia alimentaci¨®n de los sistemas, el consumo se va tambi¨¦n en los sistemas de refrigeraci¨®n de los procesadores. Las t¨¦cnicas m¨¢s habituales incluyen la ventilaci¨®n el¨¦ctrica y el empleo de agua para enfriar el entorno y las m¨¢quinas. Este ¨²ltimo sistema est¨¢ empezando a causar problemas en lugares con escasez de agua, si bien las t¨¦cnicas m¨¢s modernas implican el uso de circuitos cerrados que minimizan las p¨¦rdidas de recursos h¨ªdricos.
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