El voraz apetito energético de la IA podría determinar el éxito o fracaso de los objetivos contra el cambio climático

Para la industria energética, la IA representa un cambio radical e incierto: una innovación que podría allanar el camino hacia una red más limpia y verde o perjudicar décadas de progreso ambiental.

“Lo que el sector del clima y la energía está enfrentando con la IA no es distinto a lo que enfrentamos en general con la IA. Es extremadamente complicado, y solo es una cuestión de ‘¿Los beneficios superarán los daños?’” dijo Austin Whitman, CEO de la organización sin fines de lucro The Climate Change Project, a Fortune.

El problema principal es el enorme consumo de energía de la IA. La IA demandará un enorme aumento en la capacidad de generación de energía, una transición que ya ha comenzado. Microsoft, la empresa que está impulsando la revolución de la IA con su inversión de USD 10 mil millones en OpenAI, firmó un colosal acuerdo de USD 10.5 mil millones con el proveedor de energía renovable Brookfield la semana pasada. Otros líderes en IA están invirtiendo en startups de energía, ofreciendo desde baterías térmicas hasta reactores nucleares modulares.

Después de años de poco o ningún crecimiento, las compañías eléctricas enfrentan aumentos vertiginosos en la demanda de los centros de datos que hospedan y entrenan modelos de IA; los expertos de la industria han sugerido posibles aumentos de hasta nueve veces en algunos mercados regionales. La infraestructura energética obsoleta simplemente no está equipada para manejar tanto cambio tan rápidamente, lo que plantea preguntas sobre si es siquiera posible satisfacer el apetito de energía de la IA.

El aumento de la demanda significa que los operadores de la red necesitan soluciones rápidas—lo que a veces significa que los objetivos climáticos tienen que pasar a un segundo plano. Después de que Meta anunciara la apertura de un nuevo centro de datos en Kansas, la compañía eléctrica local anunció que pospondría la fecha de cierre programada de una de sus plantas de carbón por cinco años, hasta 2028. Los reguladores han rechazado repetidamente las peticiones de los operadores de centros de datos para usar generadores diésel como respaldo en lugar de alternativas verdes.

“La innovación en IA está ocurriendo a un ritmo donde incluso cuando las compañías tecnológicas comunican a las eléctricas lo que les gustaría para poder cumplir con sus requisitos de emisiones, las eléctricas lo dejan de lado a favor de lo que creen que pueden hacer a la mayor escala y velocidad”, dijo Jeremy Fisher, asesor sénior de estrategia de Sierra Club, a Fortune. “Si no se planifica con antelación, la solución inmediata para las eléctricas que han operado en este espacio durante muchos años es construir nuevas plantas de gas o mantener una planta de carbón un par de años más”.

Sin embargo, algunos expertos dicen que en lo que respecta a la red energética, la IA podría ser en realidad la solución perfecta a los problemas que está creando. Las compañías eléctricas se enfocan en minimizar la energía desperdiciada y optimizar la red para hacerla lo más eficiente posible—una tarea para la cual la IA parece perfectamente adecuada. Las compañías eléctricas están compitiendo para implementar el enorme potencial de la IA generativa para lograr aumentos en la eficiencia en cómo se almacena, transmite y gestiona la energía.

“Estamos hablando de una industria que no se mueve muy rápido. Y ahora, de repente, no solo están saltando a la moda—realmente ven la aplicabilidad en una serie de diferentes dimensiones para la IA”, dijo Scott Harden, CTO de Schneider Electric, a Fortune.

La capacidad energética existente lucha por satisfacer el aumento de la demanda generada por los centros de datos de IA. (Imagen Ilustrativa Infobae)

Los observadores optimistas enmarcan a la IA como una herramienta que será vital para hacer la red energética más verde y eficiente. Un reciente informe del Departamento de Energía de EE.UU. destacó el uso de la IA en la predicción de la demanda eléctrica y la producción futura de fuentes renovables como el viento y el sol, que pueden fluctuar dependiendo del clima.

También señaló posibles aplicaciones de la IA generativa en la solicitud de permisos federales, un proceso laborioso que es un obstáculo importante para los operadores de la red que quieren escalar sus operaciones rápidamente: Los tiempos de espera para incorporar nueva capacidad a la red pueden ser de varios años.

La IA ha subrayado la necesidad de energía confiable. Dado que la generación de energía solar y eólica depende del clima, generan electricidad en ráfagas completamente no correlacionadas con cuándo los clientes la necesitan realmente. Esto ha generado preocupaciones de que las renovables son inherentemente menos fiables que los combustibles fósiles, haciendo que fuentes como el carbón, el petróleo o el gas natural sean preferibles para mitigar apagones y cortes.

“La forma en que se toman las decisiones de planificación de la red es, ante todo, sobre la fiabilidad… El peor escenario es que las redes eléctricas comiencen a fallar”, dijo Whitman.

Pero los avances tecnológicos en almacenamiento de energía significan que estas preocupaciones están mayormente desubicadas: Las compañías que utilizan desde baterías térmicas hasta represas hidroeléctricas están haciendo más fácil y más barato almacenar energía renovable excedente y liberarla cuando no hay viento o el cielo está nublado.

Los operadores esperan que con la ayuda de estas herramientas de almacenamiento, la IA pueda lidiar con las discrepancias entre la oferta y la demanda, minimizando el desperdicio y haciendo la red más eficiente mediante su monitoreo en tiempo real y equilibrando la generación y el uso.

En un nivel básico, la IA no hará nada radicalmente diferente a los procesos que los operadores de la red ya tienen en marcha. Las utilidades han confiado en algoritmos y formas simples de IA durante años, y ya emplean expertos humanos para hacer predicciones sobre el suministro y la demanda futuros. Pero Harden dijo que la promesa de la IA radica en su capacidad para procesar conjuntos de datos mucho mayores y trabajar mucho más rápido que los métodos existentes.

“La IA es bastante ágil y capaz de agregar y analizar cantidades masivas de datos y responder en tiempo real. La capacidad para aprender y ejecutar supera con creces la capacidad humana”, dijo Jeannie Salo, directora de Política Pública de Schneider Electric, a Fortune. “Ya estamos viendo los resultados de la IA, ya que ayuda a los interesados a prever mejor las necesidades de electricidad y sus operaciones”.

En un evento celebrado durante la Semana del Clima de SF en San Francisco el mes pasado, un investigador de la red de Google dijo que la compañía ya está utilizando la IA para realizar simulaciones de la red.

“Nos preguntamos si la IA puede hacer la red en lugar de romperla”, dijo Page Crahan, empleada de Google.

La IA se presenta como una herramienta prometedora para optimizar la eficiencia energética y minimizar el desperdicio. (Imagen Ilustrativa Infobae)

Las potenciales ganancias de eficiencia de una red gestionada por IA no pueden ocultar el hecho de que la industria energética simplemente necesita más capacidad. Los proveedores están compitiendo para poner en línea nuevos proyectos, y los expertos están divididos sobre la cuestión de si una oleada de inversión impulsará los objetivos climáticos hacia adelante o seguirá apoyándose en el carbón y otras fuentes sucias.

A medida que la dependencia del carbón ha disminuido durante los últimos 20 años, en gran parte ha sido reemplazada por gas natural. Un reciente informe de Goldman Sachs estimó que el gas natural suministraría más de la mitad de la demanda de energía relacionada con la IA. Aunque el gas natural emite menos gases de efecto invernadero que el carbón o el petróleo, sigue siendo un combustible fósil que es mucho peor para el medio ambiente que las fuentes de energía completamente renovables—Fisher dijo que el gas natural contribuye aproximadamente la mitad de las emisiones de gases de efecto invernadero que el carbón.

“Esta carrera por construir lo más rápido posible realmente está inundando todas nuestras otras consideraciones a largo plazo”, dijo Fisher. “Toda esta infraestructura que se está instalando ahora mismo, particularmente la nueva infraestructura de gas natural, es infraestructura de 30 años. Así que tenemos que poder tomar buenas decisiones ahora mismo sobre cómo será el futuro del sector eléctrico”.

Pero las recientes disminuciones en el precio de la energía eólica y solar están dando a algunos analistas optimismo de que las utilities centradas en la rentabilidad se orientarán naturalmente hacia soluciones verdes.

“Lo que se construye es típicamente, lo que es más barato construir”, dijo Whitman. “Las renovables, en muchos casos, son las más baratas de construir. Por lo tanto, esperaría que continuemos viendo una gran cantidad de construcción limpia realmente sólida…Todos los indicios apuntan a favor de una red que está realmente muy avanzada, continuando en la dirección en la que ha estado moviéndose durante los últimos 15 años, que es hacia la energía limpia.”

(C) 2024, Fortune