¿Qué potencia es suficiente para la IA? Nadie lo sabe, ni siquiera el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, o el director ejecutivo de Microsoft, Satya Nadella.
Eso deja en un aprieto a las empresas que priorizan el software, como OpenAI y Microsoft. Gran parte de la industria tecnológica se ha centrado en la informática como una barrera importante para la adopción de la IA. Y mientras las empresas de tecnología luchan por asegurar el poder, sus esfuerzos se han quedado atrás con respecto a las compras de GPU, y aparentemente Microsoft ordenó demasiados chips para la cantidad de energía que contrató.
«El ciclo de oferta y demanda en este caso particular es realmente impredecible», dijo Nadella en el podcast BG2. «El mayor problema que tenemos ahora no es demasiada informática. Pero es la potencia y cosas como la capacidad de terminar de construir (centros de datos) a velocidades cercanas a la potencia».
«Si no puedes hacer eso, podrías tener muchos chips en tu inventario a los que no puedes conectarte. Ese es en realidad mi problema hoy. No es un problema de suministro de chips. Es el hecho de que no tienes una carcasa cálida a la que conectarte», agregó Nadella, refiriéndose a un término de bienes raíces comerciales que se refiere a edificios que están listos para ser inquilinos.
De alguna manera, estamos viendo lo que sucede cuando las empresas acostumbradas a trabajar con silicio y código, dos tecnologías que pueden escalar e implementarse más rápidamente que las grandes plantas de energía, necesitan intensificar sus esfuerzos en el mundo de la energía.
Durante más de una década, la demanda de electricidad de Estados Unidos se ha mantenido estable. Pero en los últimos cinco años, la demanda de los centros de datos ha comenzado a aumentar, superando los planes de nueva capacidad de generación de las empresas de servicios públicos. Esto ha llevado a los desarrolladores de centros de datos a agregar energía directamente al centro de datos sin pasar por la red, los llamados métodos detrás del medidor.
Altman, que también apareció en el podcast, cree que puede haber un problema. «Si una forma de energía muy barata entra pronto en funcionamiento a gran escala, perjudicará gravemente los contratos existentes que muchas personas han firmado».
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«Si podemos seguir reduciendo este increíble costo por unidad de inteligencia, digamos que estamos en un promedio de aproximadamente 40 veces al año en un nivel determinado, esa es una métrica bastante aterradora desde una perspectiva de infraestructura», dijo.
Altman ha invertido en energía nuclear, incluida la startup de fisión nuclear Okro y la startup de fusión Helion, así como Exowatt, una startup de energía solar que concentra el calor del sol y lo almacena para su uso posterior.
Pero ninguno de ellos está listo para un despliegue generalizado hoy, y las tecnologías basadas en fósiles, como las plantas de energía de gas natural, tardan años en construirse. Además, los pedidos actuales de nuevas turbinas de gas probablemente no se cumplirán hasta finales de esta década.
Esta es en parte la razón por la que las empresas de tecnología han estado adoptando rápidamente la energía solar, atraídas por el bajo costo, la energía libre de emisiones y la capacidad de implementación rápida de la tecnología.
También pueden estar en juego factores subconscientes. La energía solar es, en muchos sentidos, una tecnología similar a los semiconductores, una tecnología mercantilizada y sin riesgos. Tanto la energía solar como los semiconductores se construyen sobre sustratos de silicio y salen de la línea de producción como componentes modulares que pueden empaquetarse y combinarse en conjuntos paralelos, lo que hace que las piezas terminadas sean más potentes que los módulos individuales.
Debido a la naturaleza modular y la velocidad de implementación de la energía solar, el ritmo de construcción será mucho más cercano al de los centros de datos.
Pero todavía lleva tiempo construir ambos, y la demanda puede cambiar mucho más rápido de lo que se puede completar un centro de datos o un proyecto solar. Altman reconoció que si la IA se vuelve más eficiente o si la demanda no crece como se esperaba, algunas empresas podrían encontrarse con plantas de energía cerradas.
Sin embargo, según sus otros comentarios, parece pensar que eso es poco probable. Más bien, parece creer firmemente en la paradoja de Jevons. La idea es que el uso más eficiente de los recursos aumenta la utilización y aumenta la demanda general.
«Si el precio de la informática por unidad de inteligencia o lo que sea que se quiera hacer se redujera en un factor de 100 mañana, el uso aumentaría en un factor de más de 100, y habría muchas cosas que la gente querría hacer con esa informática que no tendrían sentido económico a los costos actuales», dijo Altman.
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