Un nuevo estudio revela una crisis energética en el corazón del impulso de Europa para reforzar su inteligencia artificial, con esperas de hasta una década y centros de datos funcionando a medio gas.
Cada vez que planteas una pregunta a un chatbot de inteligencia artificial, en algún lugar, quizá a un continente de distancia, una nave llena de ordenadores se pone a trabajar a pleno rendimiento para responderte y se consume una cantidad ingente de energía para darte una respuesta en cuestión de segundos.
PUBLICIDAD
PUBLICIDAD
Los centros de datos, los espacios físicos que alojan los superordenadores y los componentes asociados que sostienen el espectacular auge de la IA, son piezas clave en esta era del procesamiento avanzado de datos.
Pero su voracidad eléctrica se está convirtiendo en un problema en sí mismo. Estas instalaciones son cada vez más grandes, más numerosas y mucho más intensivas en consumo energético, y la energía necesaria para mantenerlas en funcionamiento crece al mismo ritmo.
Estados Unidos domina actualmente el panorama mundial con unas 5.400 instalaciones frente a unas 3.400 en toda Europa, según datos de Cloudscene, y el continente se esfuerza por cerrar esa brecha. El problema es que reducirla tiene un coste energético enorme, y la red eléctrica del continente ya tiene dificultades para atender la demanda actual.
Un importante estudio reciente de Interface, un laboratorio de ideas europeo especializado en energía y política digital, pone de relieve hasta qué punto se ha vuelto aguda esa tensión. El informe advierte de que, sin una reforma urgente, las ambiciones europeas en materia de IA pueden convertirse en costosos activos varados, que absorban electricidad y dinero público mientras se les da la espalda en favor de opciones mejores en otros lugares.
"Construir instalaciones de varios cientos de megavatios que no utilicen de forma eficaz la capacidad contratada sería insostenible, no solo desde el punto de vista económico, sino también desde la perspectiva del sistema energético y climático", señala el informe.
Megaconsumidores de electricidad
Un hogar europeo medio consume unos 3.600 kilovatios hora de electricidad al año, es decir, unos 10 kilovatios hora al día. El centro de datos que hay detrás de su asistente de IA puede consumir, antes del desayuno, el equivalente diario a decenas de miles de esos hogares.
"La potencia de los principales clústeres de IA está pasando de unos 13 MW en 2019 a una estimación de entre 280 y 300 MW en el caso de Colossus, de xAI, en 2025, una cifra comparable a la demanda de unos 250.000 hogares europeos", explica el informe.
Toda esa energía tiene que circular por alguna parte, y esa infraestructura ya está sometida a una presión considerable. La red eléctrica europea, la vasta malla de líneas, subestaciones e infraestructuras de transporte que lleva la electricidad desde donde se genera hasta donde se necesita, no se diseñó pensando en la IA.
Cuando una sola instalación nueva reclama de golpe cientos de megavatios, no basta con enchufarla y ya está. Tensiona y agota todo el sistema a su alrededor, puede obligar a costosas ampliaciones y desplazar a otros usuarios que compiten por esa misma capacidad energética.
"Según los informes, el entrenamiento de ChatGPT-4 consumió en torno a 46 GWh de energía en total, equivalente a una demanda sostenida de 20 MW durante tres meses y suficiente para abastecer de electricidad a toda la Región de Bruselas-Capital durante más de cuatro días", continúa el informe.
Se calcula que los modelos más avanzados que se están desarrollando ahora consumirán mucho más. La Agencia Internacional de la Energía (AIE) prevé que el consumo eléctrico mundial de los centros de datos "más que se duplicará de aquí a 2030, en gran medida debido a las cargas de trabajo de la IA".
Los centros de datos tradicionales se diseñaron para cargas eléctricas modestas y flexibles. Los clústeres de IA concentran chips especializados que funcionan casi a máxima intensidad durante días o semanas seguidos y se comportan, como señala el informe, como "instalaciones industriales electrointensivas conectadas a redes saturadas".
"La capacidad de conexión a la red, los plazos para obtener esa conexión, la congestión local y, más recientemente, los precios de la energía ya se han convertido en límites determinantes, que retrasan o desvían grandes despliegues pese al interés inversor inicial", según Interface.
¿Puede la red seguir el ritmo?
En ningún lugar es más visible que en los mercados de centros de datos más cotizados de Europa, las conocidas en el sector como ciudades FLAP-D; es decir, Fráncfort, Londres, Ámsterdam, París y Dublín. Las listas de espera para conectarse a la red se han alargado tanto que, en la práctica, se han convertido en un impedimento de facto de nuevos desarrollos.
"En los mercados FLAP-D... las nuevas instalaciones esperan de media entre siete y diez años para obtener una conexión a la red, un plazo que aumenta hasta los 13 años en los mercados principales más congestionados", explica el informe.
Irlanda ha impuesto una moratoria de facto a los nuevos centros de datos en Dublín hasta 2028, mientras que los Países Bajos y Fráncfort han vetado en la práctica nuevas conexiones al menos hasta 2030.
El informe señala que OpenAI ha "paralizado sus inversiones en el Reino Unido y Noruega debido a los elevados precios de la electricidad", una posible señal de que incluso las empresas de IA mejor capitalizadas del mundo se están viendo frenadas por las limitaciones energéticas de Europa.
Qué debe cambiar
La red eléctrica europea ya lidia con las exigencias de la electrificación del transporte y la calefacción, el despliegue desigual de las energías renovables y lo que el informe califica como riesgos de "mercados muy ajustados de gas y electricidad", aún más tensionados por la invasión rusa de Ucrania y los conflictos en curso en Oriente Medio.
El informe recomienda integrar desde el principio los centros europeos en la planificación de la red a escala nacional y de la UE, de modo que las decisiones sobre su ubicación estén vinculadas a la disponibilidad de energías renovables.
Añadir cientos de megavatios de infraestructura de IA corre el riesgo de complicar y encarecer todo lo anterior. "El valor y la aceptación a largo plazo de los grandes clústeres de computación de IA dependerá de que se conciban, regulen y exploten como infraestructuras energéticas críticas, diferenciadas de los centros de datos tradicionales", concluye el informe.