La inteligencia artificial (IA) no solo está transformando cómo trabajamos (o el mero hecho de que trabajemos o no): a estas alturas, también está reconfigurando el panorama energético global. Y es que el auge de los centros de datos y el cómputo intensivo (y creciente) que la IA generativa requiere está impulsando una creciente demanda de energía.

En este contexto, Nvidia —el gigante de los chips gráficos que en los que se basan la mayoría de los sistemas de IA actuales— ha encontrado una respuesta inesperada: la energía nuclear.

TerraPower: la visión atómica de Bill Gates

Nvidia, a través de su filial de capital de riesgo NVentures, acaba de unirse a una ronda de financiación de 650 millones de dólares de TerraPower, una empresa de energía nuclear fundada por Bill Gates que está desarrollando una clase de reactores modulares avanzados, conocidos como Natrium, que prometen ser más seguros, eficientes y rápidos de construir que las plantas nucleares tradicionales.

Los reactores Natrium se combinan con sistemas de almacenamiento de energía basados en sales fundidas, lo que les permite ajustar la generación eléctrica según la demanda. El primer proyecto ya está en construcción en Wyoming, junto a una antigua planta de carbón, y espera comenzar a producir electricidad para 2030.

Una IA hambrienta de energía

La IA se ha convertido en una de las tecnologías más relevantes en la actualidad, pero también en una de las más exigentes desde el punto de vista energético. Y es que entrenar modelos de lenguaje como GPT, ejecutar sistemas de recomendación, análisis predictivo o mantener asistentes virtuales activos las 24 horas requiere una enorme cantidad de potencia de cálculo... una potencia que, en última instancia, necesita electricidad para funcionar.

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Un solo modelo de IA de última generación puede consumir decenas de megavatios-hora durante su entrenamiento, lo que equivale al consumo energético de cientos de hogares durante un mes. A esto se suma la operación continua de millones de chips en centros de datos a nivel global, muchos de los cuales utilizan GPUs desarrolladas por Nvidia.

Este aumento vertiginoso de la demanda ha causado que el sector tecnológico reevalúe sus fuentes de energía: las energías renovables como la solar o la eólica no siempre ofrecen una producción constante ni suficiente para alimentar infraestructuras críticas que no pueden permitirse interrupciones. Es aquí donde entra en juego la energía nuclear, y en particular, las soluciones modulares como las que propone TerraPower.

Nvidia ha identificado claramente esta necesidad y, con su inversión en TerraPower, no solo busca diversificar sus intereses energéticos, sino garantizar el suministro eléctrico futuro para las instalaciones que dependen de sus chips. 

Una tendencia más amplia

De cualquier modo, la tendencia no es exclusiva de Nvidia. Empresas como Amazon, Microsoft y Google ya están desarrollando estrategias similares, reconociendo que para seguir innovando en IA, necesitan asegurar una base energética firme, limpia y escalable: en muchos casos, están optando por acuerdos a largo plazo con proveedores de energía nuclear o participando directamente en la financiación de nuevas plantas.

Amazon, por ejemplo, construirá un centro de datos junto a un reactor nuclear en Pensilvania; Microsoft trabaja para reactivar la planta de Three Mile Island; y Google ha apostado por Kairos Power.

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El renacer de la energía nuclear

El impacto ambiental de la IA también está bajo el escrutinio público. El uso de generadores diésel como solución temporal para alimentar supercomputadoras —como el caso de xAI en Memphis— ha generado controversia e incluso demandas por contaminación. Frente a esto, los pequeños reactores nucleares emergen como una alternativa que puede ofrecer energía estable sin emisiones contaminantes.

Así que, tras décadas de estancamiento y polémicas, la energía nuclear parece estar experimentando un renacimiento en EE.UU. y algunos países eruoepos. Esto se debe, en parte, a un cambio en el contexto político.

No obstante, aún persisten retos. TerraPower ya retrasó hace un tiempo su cronograma debido a problemas en la cadena de suministro tras la invasión rusa a Ucrania, y expertos advierten que los SMRs todavía deben superar algunos retos económicos y técnicos para poder ser competitivos a gran escala.

Vía | The Register

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Han pasado más de 24 horas desde que España viviera un gran apagón eléctrico que, sin duda, pasará a la historia por no tener precedentes similares. En los primeros momentos, reinó la incertidumbre, y a día de hoy aún se desconocen muchos detalles. No obstante, todo apunta a que no se trató de un ciberataque.

Esa fue una de las primeras hipótesis que muchos contemplamos: un posible ciberataque que hubiera tumbado toda la red eléctrica nacional. Sin embargo, con el paso de las horas esta idea se fue descartando, hasta que finalmente Red Eléctrica Española (REE) lo confirmó oficialmente.

Red Eléctrica Española descarta el ciberataque

Ha sido Eduardo Prieto, director de Servicios para la Operación de REE, quien ha negado esta posibilidad en rueda de prensa, afirmando lo siguiente:

Hemos podido concluir que no ha habido ningún tipo de intrusión en los sistemas de control de Red Eléctrica que pudieran haber ocasionado el incidente

Este mensaje ha traído cierto alivio, sobre todo después de que durante la jornada del lunes algunas declaraciones institucionales no descartaran ninguna hipótesis. Sin ir más lejos, el presidente de la Junta de Andalucía, Juan Manuel Moreno Bonilla, llegó a señalar el ciberataque como una posible causa del apagón. Incluso la Audiencia Nacional abrió una investigación, solicitando información al CNI y a REE.

Entonces... ¿Qué causó este apagón?

Pedro Sánchez quiere investigar todas las posibles causas

Hace unos minutos, el presidente del Gobierno, Pedro Sánchez, ha comparecido para explicar que el análisis se centra ahora en los "cinco segundos donde saltó todo", refiriéndose al momento crítico en que se perdió el 60% del consumo energético del país.

Para ello, el Consejo de Seguridad Nacional ha activado una comisión de investigación con el fin de esclarecer los hechos y evitar que una situación tan crítica vuelva a repetirse. Esto hace evidente que Pedro Sánchez no descarta el ciberataque, aunque admite que no hay indicios.

Esta misma comisión hará una investigación independiente a la ofrecida en el informe de la REE que ha apuntado que no se trata de un ciberataque. Además, este mismo organismo va a "exigir todas las responsabilidades pertinentes a los operadores privado". 

Para enfatizarlo más, Pedro Sánchez ha aclarado que: 

Ojalá, espero que ese sea el diagnóstico, el de Red Eléctrica. No pongo en duda nada, solo digo que pongo en marcha esa comisión técnica e independiente para cerciorarnos o descartar cualquier posibilidad de que haya contribuido un ciberataque a esta situación. Ojalá no sea así y sean otras hipótesis

Además, ha querido aclarar algunas hipótesis que se habían planteado en las últimas horas:

"No hubo un exceso de energías renovables como tampoco una falta de cobertura"

Esta afirmación llega en relación con las hipótesis que se estaban barajando en las últimas horas algunos expertos por los posibles huecos de tensión, donde el  equilibrio entre generación y demanda es frágil en España, habiendo provocado este gran apagón por seguridad. Incluso la propia REE hablaba de un caso de “desconexión” para justificar estos problemas, que muchos han atribuido precisamente a estas renovables que estaban sustentando casi el 100% del consumo diario en estos días soleados.

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Sobre el papel de las centrales nucleares, Sánchez ha sido contundente:

Lejos de ser una solución, han sido un problema porque estaban apagadas y ha sido necesario enviar grandes cantidades de energía para mantener sus núcleos estables.

Para evitar que un episodio así se repita en el futuro, el presidente ha asegurado que el Gobierno tomará las medidas necesarias y hará las reformas pertinentes. También ha afirmado que se exigirán responsabilidades a los operadores privados implicados.

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El reciente apagón generalizado que dejó a España a oscuras provocó, en sus primerísimas horas, una ola de alarma y especulaciones entre los usuarios españoles. Muchos de ellos, inevitablemente, se hacían una misma pregunta: ¿ha sido cosa de un mero problema técnico... o el resultado de un ciberataque?

Las agencias nacionales competentes, como el Centro Criptológico Nacional (CCN) y el Instituto Nacional de Ciberseguridad (INCIBE) iniciaron investigaciones inmediatas para valorar si un ataque informático pudo estar detrás del apagón.

No obstante, la Unión Europea, a través de la vicepresidenta de la Comisión, Teresa Ribera, ha descartado de manera preliminar esa posibilidad, afirmando que

"No hay nada que permita afirmar que hay algún tipo de boicot o ciberataque".

Por su parte, el presidente Pedro Sánchez ha incidido durante su dos intervenciones televisivas (la última, minutos antes de las que poco se sabía aún sobre las causas de lo ocurrido, y que todas las opciones siguen abiertas a la investigación.

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Precedentes históricos de ciberataques a infraestructuras críticas

Asociar apagones masivos con ciberataques no es un fenómeno nuevo: aunque en este caso no se haya confirmado la existencia de ningún ataque, existen antecedentes que justifican el temor.

Por ejemplo, en diciembre de 2016, la región de Ivano-Frankivsk en Ucrania sufrió un apagón tras un ciberataque coordinado contra tres compañías eléctricas. Un año después, un ciberataque aún más sofisticado afectó a Kiev.

Estos eventos se atribuyeron al grupo Sandworm, vinculado a la inteligencia rusa, y mostraron que el sabotaje digital a infraestructuras críticas es un riesgo muy real.

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El siguiente caso lo fue algo menos, eso es cierto: poco después, en 2019, un gran apagón afectaba a 48 millones de personas en Argentina y Uruguay, y aunque inicialmente se sospechó de un ataque, finalmente se determinó que se había tratado de un fallo en una central hidroeléctrica.

En 2023, el sector energético danés también fue objeto de un ciberataque confirmado: aunque en ese caso no se produjo un apagón, sí hubo robos de datos sensibles, lo que dejaba clara la vulnerabilidad creciente de las redes energéticas.

Pero podemos remontarnos más atrás que todos estos ejemplos, hasta el ejemplo paradigmático de Stuxnet: un malware supuestamente desarrollado por EE.UU. e Israel en la década de 2000 para sabotear las centrales nucleares de Irán. Este caso, sin duda, demostró que es posible dirigir ciberataques contra infraestructuras industriales de alta complejidad.

La situación en España: las líneas de investigación siguen abiertas

En España, el riesgo de ciberataques a infraestructuras críticas no es teórico. Ya en 2011, expertos como Rubén Santamarta alertaban de las vulnerabilidades de los sistemas SCADA que gestionan la red eléctrica. Y, ocho años después, el Centro Nacional de Protección de Infraestructuras y Ciberseguridad (CNPIC) reveló que existían "intentos de accesos ilícitos" a infraestructuras energéticas.

El apagón reciente, por tanto, no ha hecho más que reactivar estos temores latentes: sin embargo, como subrayan desde Red Eléctrica Española, la investigación sobre el origen del incidente sigue abierta y, a falta de pruebas concretas, el ciberataque es solo una de las muchas hipótesis.

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Ante todo hay que ser educado, de eso no cabe duda. Pero si incluso lo eres cuando haces uso de la IA diciendo expresiones como ‘por favor’ o ‘gracias’, debes saber que también le estás generando un gasto extra a la factura eléctrica de OpenAI.

Tal y como ha asegurado Sam Altman, CEO de OpenAI, de forma desenfadada y como respuesta a un usuario en X, decir ‘por favor’ o ‘gracias’ a ChatGPT ocasiona un gasto de ‘decenas de millones de dólares’ en electricidad.

Usar la IA tiene un profundo impacto medioambiental y energético

No está aún claro si ser educado con la IA evitará que no nos hagan daño cuando se rebelen y nos conquisten, pero desde luego sabemos que el uso de herramientas basadas en IA generan un importante gasto eléctrico debido al consumo que requiere esta tecnología para funcionar correctamente.

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Existe cada vez una mayor preocupación por el impacto medioambiental que generan este tipo de herramientas, ya que dependen de tecnologías y sistemas avanzados para poner en funcionamiento y refrigerar enormes centros de datos. Según estimaciones de Epoch AI, organización sin ánimo de lucro y responsables del benchmark para IA 'FrontierMath', una consulta promedio a ChatGPT consume unos 0,3 vatios-hora (Wh) de electricidad. Realmente esto son 10 veces menos que aquellas estimaciones de 2,9 Wh en octubre de 2023. La realidad es que los modelos y sistemas son cada vez más eficientes, aunque su mayor adopción también equivale a un mayor consumo eléctrico.

El informe de Bestbrokers estima que el consumo energético total de ChatGPT en un solo año ascendería a los 1.058,5 gigavatios-hora (GWh) en base a unos 365.000 millones de prompts de media y la cifra de 300 millones de usuarios semanales activos de ChatGPT que Sam Altman compartió hace unos meses.

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He probado a generar tickets y facturas falsas en ChatGPT y me he llevado una sorpresa. Ya no podré fiarme ni de los documentos físicos

La Agencia Internacional de la Energía (AIE) proyecta que los centros de datos consumirán cerca de 945 teravatios-hora (TWh) de electricidad en 2030, frente a los 415 TWh actuales. Además, este año la organización estimó que las emisiones de gases de efecto invernadero derivadas del consumo energético de la IA alcanzaron los 180 millones de toneladas, con proyecciones de aumentar a entre 300 y 500 millones de toneladas para 2035. 

Todo esto sin contar el consumo de agua de estos sistemas, ya que el proceso de enfriamiento de los centros de datos, esencial para el funcionamiento de modelos de IA como ChatGPT, requiere grandes cantidades de agua. El Instituto de Ingeniería (IIE) de España estima que entre 10 y 50 consultas pueden consumir aproximadamente 2 litros de agua potable, debido a la alta demanda de refrigeración.​

Así que sí, aunque sean mínimas las respuestas en las que incluyas un ‘por favor’ o un ‘gracias’, realmente cualquier interacción con la IA está generando un consumo energético, por lo que no resulta tan descabellado que, si unos cuantos millones de personas lo dicen, esto se traduzca también en un gasto millonario para la empresa.

Esto no es ninguna sorpresa, pues realmente cualquier servicio que utilizamos en nuestro día a día supone un impacto medioambiental más o menos mayor dependiendo de la escala y la energía necesaria para poner en funcionamiento ese servicio. Estas ‘decenas de millones de dólares’ que comenta Altman es un gasto supuestamente referido a cuando decimos ‘por favor’ o ‘gracias’ en prompts separados.

Eso sí, ser educado en tus prompts quizás te ayude a conseguir mejores respuestas. Y es que tal y como afirman desde TechRadar, los mensajes “educados y bien estructurados suelen dar mejores respuestas y, en algunos casos, pueden incluso reducir los sesgos”. Aunque claro, aquí pesa más el hecho de que el mensaje esté bien estructurado, claro y completo, que el hecho de que seas educado. De igual manera, yo que tú no perdería la costumbre de seguir siendo educado con la IA. Puede que acabe siendo tu ticket de la salvación cuando se les cruce los cables.

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El crecimiento de la inteligencia artificial es innegable. Cada vez estamos viendo modelos más potentes y sofisticados que nos ofrecen más herramientas de ayuda. Pero esto no es barato energéticamente hablando, ya que diferentes estudios apuntan a que para poder alimentar los centros de datos se necesita una gran cantidad de energía.

Los  centros de datos no son más naves llenas de servidores y procesadores donde se lleva a cabo el entrenamiento de la IA y también todas las operaciones para poder responder a nuestras peticiones. Ahora que Trump ha anunciado que invertirá 500.000 millones de dólares para desarrollar aún más la IA, estamos viendo como esta demanda energética irá en aumento.

El consumo de la IA se tiene que compensar con nuevos generadores de energía

El propio Departamento de Energía de Estados Unidos apuntaba en diciembre que este consumo energético se ha triplicado en la última década, y hasta 2028 veremos como incrementa aproximadamente hasta los 325 teravatios hora de consumo. Algo que está muy por encima del consumo de España que se cifra en 246 TWh.

Pero con el anuncio de Trump las previsiones que había en la mesa de dedicar un 12% de toda la electricidad consumía a Estados Unidos a esta industria se van a quedar cortos. Es por ello que con la inversión anunciada por Trump lo que se pretende es construir centros de datos y también las plantas energéticas que las van a alimentar.

El profesor asociado de ingeniería eléctrica de la Universidad de California, Shasolei Ren apunta precisamente a que "si se siguen construyendo centros de datos especializados en IA sin mejoras sustanciales en su eficiencia energética, la sobrecarga de la red eléctrica llegará mucho antes de lo previsto". Esto hace que se tengan que construir de manera simultánea los centros y la forma de alimentarlos.

Pero... ¿Cómo producir tal cantidad de energía? Aquí se vuelve a rescatar la idea que ya hemos visto en el pasado como es la de usar literalmente centrales nucleares que nutran las instalaciones de la inteligencia artificial. De esta manera, se tratan de asegurar que la alimentación sea continua.

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Esto es algo que ya han planteado desde OpenAI, Meta o incluso Google que creen que la nuclear no depende de los factores ambientales para poder alimentar la inteligencia artificial.

La energía no es lo único que puede preocupar a las personas que hay detrás de la inteligencia artificial. El calor generado también es un problema. Esto requiere de grandes cantidades de agua para poder refrigerar los procesadores, con miles de millones de litros de agua. Algo que también supone un reto a la hora de establecer una ubicación de los centros de datos, ya que requiere el acceso a una central nuclear y también acceso a una buena toma de agua.

Imágenes | Lukáš Lehotský Pete Linforth

Vía | El País

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España ha alcanzado un importante hito en el último año al lograr que la mitad de su energía provenga de fuentes renovables, destacando especialmente el crecimiento de la energía solar. Este avance ha despertado el interés de la comunidad científica, incluyendo un reciente estudio iraní que no solo confirma el liderazgo español en este ámbito, sino que sugiere un futuro prometedor para las energías renovables en los próximos 25 años.

Un grupo de investigadores de la Universidad de Teherán analizó la producción de energía solar en diversos países mediterráneos entre 2010 y 2020. El propósito de este estudio era identificar patrones para mejorar la generación de energía y garantizar la seguridad energética. Para ello, se empleó un modelo de inteligencia artificial basado en redes neuronales convolucionales (CNN), una tecnología avanzada que permite realizar predicciones precisas a partir de datos climáticos históricos.

España, líder de la generación de energía solar en el Mediterráneo

Los resultados del estudio colocan a España como el líder indiscutible en generación solar durante el periodo analizado, con una producción de 42.547.680 Wh. Francia ocupa el segundo lugar, con 28.150.200 Wh, mientras que otros países como Turquía, Grecia y Egipto siguen a mayor distancia. Este logro evidencia no solo la inversión en infraestructura y tecnología en España, sino también el impacto de las políticas públicas que han favorecido el desarrollo de las energías renovables.

El modelo CNN empleado en la investigación es una herramienta avanzada capaz de analizar datos complejos, como mapas climáticos y radiación solar, para identificar tendencias. Este sistema, que imita el funcionamiento del cerebro humano, descompone grandes cantidades de información en partes más manejables para extraer patrones relevantes. En el caso de la energía solar, el modelo ayudó a prever cómo factores como los cambios climáticos o eventos meteorológicos extremos pueden influir en la generación de energía.

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Además de analizar la situación en el Mediterráneo, los científicos intentaron aplicar este modelo a otras regiones, como Oriente Medio y Estados Unidos. En el caso de Oriente Medio, aunque la irradiación solar es alta, las condiciones climáticas extremas, como el calor y el polvo, complican el rendimiento de los paneles solares y dificultan las previsiones.

Por otro lado, en el suroeste de Estados Unidos, a pesar de contar con tecnología avanzada y sistemas de almacenamiento eficientes, las políticas y los incentivos gubernamentales pueden variar con la entrada de Donald Trump al poder, por lo que habrá que esperar cómo evolucionará el panorama en este aspecto.

Un elemento destacado en la investigación es el llamado "efecto aprendizaje". Según esta teoría, a medida que se incrementa el uso de la energía solar, los costos asociados tienden a disminuir. Entre 2010 y 2020, se observó una notable reducción en los precios de los sistemas solares, acompañada de un incremento en la capacidad instalada. Esto respalda la posibilidad de que la energía solar se convierta en la fuente más económica para 2030, siempre y cuando se mantengan las tendencias actuales.

Así pues, el estudio iraní pone de manifiesto el liderazgo de España en la generación de energía solar en el Mediterráneo y subraya la importancia de la inteligencia artificial en la optimización de este sector. Sin embargo, el futuro dependerá de factores como la inversión en nuevas tecnologías, las políticas energéticas y la capacidad de adaptarse a un mercado en constante evolución.

Imagen de portada | American Public Power Association

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Todos aquellos elementos tecnológicos cuyo uso se populariza terminan atrayendo el interés de los cibercriminales. Da igual que estemos hablando del comercio electrónico o de las nuevas fuentes de energía renovable.

Y es que, efectivamente, la rápida transición energética que hemos experimentado en los últimos años ha atraído también una amenaza la estabilidad de las redes eléctricas: los ciberataques dirigidos a paneles solares, capaces de desestabilizar la infraestructura energética de los países industrializados.

Un riesgo creciente

El crecimiento exponencial de la energía solar es un fenómeno global: según la Agencia Internacional de la Energía (AIE), más de 100 millones de hogares dependerán de sistemas fotovoltaicos para 2030, lo que cuadruplica las cifras actuales.

Alemania, por ejemplo, conectó más de un millón de paneles solares sólo en 2023, superando la instalación total de los seis años anteriores combinados.

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El crecimiento acelerado de las energías renovables plantea un dilema crucial: garantizar la ciberseguridad sin frenar la transición energética. Dick O’Brien, analista de Symantec, señala que la presión por expandir el sector ha llevado a que la inversión en gestión de riesgos y seguridad no sea prioritaria.

Pero la falta de medidas de protección adecuadas en algunos fabricantes, que priorizan la reducción de costos sobre la ciberseguridad, ha abierto puertas a posibles ataques. Según datos de la Unión Europea, sólo en 2023 se contabilizaron más de 200 ciberataques a infraestructuras energéticas, un número que sigue en aumento.

En el contexto de tensiones internacionales, los ciberataques a este tipo de infraestructuras se han convertido en un arma estratégica. Así, la OTAN y la Unión Europea están adoptando medidas para enfrentar esta amenaza.

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Ejercicios como "Locked Shields" y "Cyber Europe", diseñados para detectar y reparar vulnerabilidades en sistemas energéticos, son parte de una estrategia para proteger las infraestructuras críticas... pero los expertos advierten que estas iniciativas deben acelerarse para mantenerse al ritmo de los hackers, que suelen explotar las brechas de seguridad antes de que sean parcheadas.

Un arma tecnológica al alcance de los hackers

Vangelis Stykas, un 'hacker de sombrero blanco' y consultor de ciberseguridad, reveló recientemente lo fácil que puede ser acceder a los sistemas de paneles solares conectados a Internet: desde su casa en Grecia, utilizando sólo un portátil y un teléfono móvil, logró burlar los cortafuegos de paneles solares en diversas partes del mundo.

La clave de su incursión fueron los inversores, dispositivos que convierten la energía solar en electricidad utilizable para la red. Estos componentes, al estar conectados a la nube, son susceptibles de ser manipulados para apagarse o incluso a la instalación de 'bombas lógicas' que se activen en un futuro.

Imagen | Marcos Merino mediante IA

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Todos sabemos que cualquier mensaje que enviamos a través de una aplicación de mensajería está generando un alto impacto en el medio ambiente porque la nube donde guardan toda nuestra información consume muchísima energía.

Desde la llegada de la inteligencia artificial generativa a manos de todo el mundo y en masa (ChatGPT fue la pionera y la han seguido la de varias empresas), las empresas tienen todavía más datos que almacenar porque usamos masivamente estas tecnologías. Hace unos días veíamos cómo la IA no solo consume muchísima energía y malgasta agua, sino que también está creando mucha basura electrónica.

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El ingeniero jefe de inteligencia artificial generativa de Meta, Sergey Edunov, tuvo que hablar de este respecto y su respuesta fue sorprendente. Su respuesta: "solo hacen falta dos reactores nucleares" para cubrir la demanda. No es la primera vez que alguien de su sector habla de la creación de una central nuclear para hacer frente a toda esta carga energética de la inteligencia artificial: Google, Amazon y Microsoft, también ven ahí la solución.

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Durante una sesión en el Foro de Trabajadores Digitales que se celebró el pasado año en Silicon Valley, dijo que dos plantas eléctricas parecerían ser suficientes para alimentar las necesidades de la humanidad por un año, y que esto parecía ser aceptable.

Las preocupaciones que existen para hacer frente a toda la energía que consume el uso masivo de herramientas IA pueden solucionarse: él afirmó que "definitivamente podemos resolver este problema". A pesar de su optimismo de hace un año, recientemente Meta se ha encontrado un enorme problema para seguir con su gran plan: la naturaleza y las abejas.

La preocupación de la IA supercontaminante

El asunto de cuánto contamina la inteligencia artificial es objeto de estudio y de preocupación desde que ChatGPT irrumpiera en el mundo hace un año con su revolución.

Como publicaba calcalistech hace un tiempo "esta nueva carrera tecnológica tiene un alto precio oculto, que puede perjudicar los intentos internacionales de frenar la crisis climática, en esta coyuntura tan crítica".

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Al igual que la preocupación que había con las criptomonedas y su minado, el uso de la IA "requiere una enorme potencia computacional, que va acompañada de un daño ambiental extraordinario". Según el informe de PitchBook, para 2025, el 3,2% de todas las emisiones de carbono del mundo provendrán de granjas de servidores de IA y añadía que "su costo ambiental no hace más que crecer a medida que la industria crece de una manera que prioriza la expansión en lugar de la eficiencia".

Como recordaba Xataka, Meta no es la primera empresa que vincula energía nuclear con inteligencia artificial. Microsoft también desveló sus planes de desarrollar reactores de fisión nuclear para "para alimentar los centros de datos en los que residen Microsoft Cloud y su IA".

La firma de Redmond también ha invertido en el sector comprando energía de fusión a Helion Energy, startup liderada por Sam Altman. Este hombre, no nos olvidemos, es el líder de OpenAI, la empresa que tiene en su poder grandes herramientas de inteligencia artificial.

Aclaraciones de Edunov

Cabe decir que después de la sesión y estas declaraciones públicas, Edunov aclaró a VentureBeat que sus observaciones se refería a la potencia necesaria para la computación de IA adicional de la nueva afluencia de Nvidias H100, que están diseñados especialmente para manejar aplicaciones de IA y son por lo tanto los más notables.

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Recuerda este medio que además de los H100, hay modelos más antiguos de GPU de Nvidia, así como CPUs AMD e Intel, así como aceleradores de IA de uso especial que hacen inferencia para IA.)

Edunov dijo de todos modos que hay dos aspectos a tener en cuenta cuando hablamos de uso de energía: se necesita para abordar la inferencia y para el entrenamiento. Su primera respuesta abordó la inferencia, donde la mayoría de los procesos se producirán a medida que las organizaciones desplieguen aplicaciones de IA.

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Explicó cómo hizo su cálculo simple para el lado de la inferencia: dijo que Nvidia, el proveedor dominante de procesadores para IA, distribuiría entre un millón y dos millones de sus GPUs H100. Si todos esos GPUS se utilizaron para generar "tokens", dijo que suma alrededor de 100.000 tokens por persona en el planeta por día.

Entrenar LLMs (grandes modelos de lenguaje) es un reto diferente, dijo Edunov. La principal limitación es obtener datos suficientes para entrenarlos. Dijo que se especuló ampliamente que GPT4 fue entrenado en todo internet. Aquí hizo algunas suposiciones más simples. Todo internet está disponible públicamente y afirma que toda esa información, se puede limpiar y desduplicar para que sean menos a la hora de darles uso.

También explicó que la energía no es tanta como parece a primera vista porque "si te centras en la información de calidad, la cantidad será aún menor. La cantidad de conocimiento que la humanidad creó a lo largo de los siglos no es tan grande".

Imagen | Foto de Nicolas HIPPERT en Unsplash

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A pesar de que las herramientas basadas en inteligencia artificial generativa nos han ofrecido toda una serie de ventajas de las que antes solo podíamos soñar, está claro que en la conversación también es importante recalcar el debate ético que supone su uso. Pero también hay otro problema que conviene recordar: el excesivo consumo energético necesario para que los centros de datos con IA puedan funcionar correctamente.

Para ello, Google ha propuesto la posibilidad de alimentar sus centros de datos con energía nuclear, sumándose a una idea que tanto Amazon como Microsoft y Meta han avalado para seguir impulsando las tecnologías con inteligencia artificial generativa.

La energía nuclear como medio para reducir las emisiones de carbono

En una reciente entrevista para el medio Nikkei Asia, Sundar Pichai, CEO de Google, ha revelado que la compañía está evaluando varios tipos de fuentes de energía para alimentar sus centros de datos, incluyendo también unos pequeños reactores nucleares modulares (SMR) como parte de su estrategia para impulsar sus tecnologías de IA sin perder ese objetivo de neutralidad del carbono para 2030.

Durante la entrevista, Pichai aseguró que las emisiones de gas invernadero de Google habían aumentado un 48% en 2023 respecto a 2019 debido al uso de la IA. De esta manera, la energía nuclear vendría para resolver este problema, una opción ideal para empresas como Google para que puedan contar con una opción estable y baja en combustibles fósiles.

La energía nuclear puede operar en plantas de manera continua, algo ideal para el funcionamiento de sus centros de datos. La energía solar y eólica, también esencial para el funcionamiento de dichas infraestructuras, tiene un problema: su rendimiento depende de las condiciones climatológicas y atmosféricas.

Como mencionábamos antes, Google no ha sido la única compañía interesada en utilizar energía nuclear para impulsar sus soluciones de IA. Amazon ya ha completado un acuerdo de 650 millones de dólares con la planta nuclear de Susquehanna, mientras que Microsoft planea reiniciar su planta Three Mile Island Unit 1 para 2028. Incluso Jensen Huang, CEO de Nvidia, comentaba que la energía atómica podría ser una opción viable para satisfacer la alta demanda de esta tecnología.

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Pichai tampoco quiere dejar de lado otras fuentes renovables de energía. De hecho, además de la nuclear, también planteaba que Google podría invertir más en otras opciones como la energía solar o geotérmica. Sea como fuere, se debe plantear una solución energética lo antes posible, ya que se espera que en 2026, el consumo energético de los centros de datos se duplique, pasando de unos aproximadamente 650 TWh de 2022 a los 1.050 TWh que se esperan para ese año.

Imagen de portada | ayumi kubo y Frédéric Paulussen

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España no cesa en su trabajo de avanzar en materia de instalación de sistemas de generación de energía renovable, tanto eólica como solar. Tal ha sido el despliegue que ha superado incluso a la capacidad de Estados Unidos y provocando como efecto que la electricidad esté sumamente barata.

España es un país rico en luz solar y también en viento. Esto hace que en muchas ocasiones la demanda energética se cubra perfectamente a través de las energías renovables como la eólica o la hidráulica. Y este efecto en el que la electricidad que consumimos sea muy barata se puede ver en una de las muchas webs que nos arroja información sobre nuestra infraestructura eléctrica.

Un sistema para consultar cómo se produce la energía que consumes

Para poder consultar en tiempo real como se está realizando la generación de la energía que estamos consumiendo tenemos varias webs muy interesantes. La primera de ellas es a través de Red Eléctrica Española (REE) que muestra información clara en diferentes gráficas del porcentaje de producción con cada estructura.

En los momentos de escribir este artículo, se puede observar en los diferentes gráficos como la producción solar supera el 40% y la eólica un 16% lo que se traduce que en energías renovables tenemos una producción de más del 50%. Al pulsar en cada una de estas categorías de estructuras se va a poder ver un gráfico donde consultar la generación en cada una de las horas.

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Dentro de estas también se va a poder encontrar información de la energía acumulada de cada una de las estructuras y también la demanda a la que se enfrenta en ese momento la Red Eléctrica Española.

Pero también se puede ver de una manera más clara estos valores al visualizar el consumo únicamente de energías renovables y de no renovables, a través de una sección específica de la REE. En esta se ve claramente como en los últimos días de junio la energía renovable tiene una mayor producción en nuestro sistema eléctrico.

Aunque como consumidores nos interesa específicamente hablar del precio de la energía eléctrica. Para ello nos tenemos que ir a las gráficas de esios donde se informa del término de facturación de energía activa del PVPC donde se hace un análisis del precio de la luz para un determinado día y también por horas.

Algo realmente interesante es que se va a poder hacer una correlación entre el precio de la electricidad, el tipo de producción que se aplica y también las condiciones meteorológicas generales del país. De esta manera, en la web de esios podemos ver en la parte inferior del rango de precios con un patrón de colores entre verde, amarillo y rojo.

De esta manera, con esta sobreproducción que estamos viviendo en España con las energías renovables estamos consiguiendo abaratar la factura. El problema de todo esto es que los beneficios de los inversores que hay detrás de estas compañías que instalan renovables van a ir decayendo. Ahora hace falta saber donde volcar este exceso de energía y la solución radica en los coches eléctricos que van a necesitar  una gran cantidad de energía que puede provenir de aquí.

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