Por Jesús Sáinz
El desarrollo de la Inteligencia Artificial (IA) se ha convertido en una carrera entre entre los Estados Unidos y China. Tanto China como EEUU piensan que la IA puede alterar el balance de poder en el mundo, generar nuevas industrias y transformar la vida y el trabajo.
Jesús Saínz Maza
Científico y Coordinador de la Sección
Para EEUU, ser el líder en IA se considera una prioridad para seguridad nacional.
El uso de IA requiere gigantescos Centros de Datos (CD) que consumen enormes cantidades de electricidad y agua para mantener refrigerados los ordenadores. Se estima que en el mundo hay unos10.000 centros de datos, más de la mitad se hallan en EEUU, y su demanda supone el 4% del total de la demanda total de electricidad. Por tanto, es indispensable contar con energía barata y abundante. Se cree que menos de 5 años se triplicará la energía necesaria para el funcionamiento de los centros de datos, y por ello, en EEUU, se han tomado medidas para agilizar la producción doméstica de energía, eliminando burocracia y fomentando el uso de los combustibles fósiles y energía nuclear. Paralelamente se está mejorando la red eléctrica para no sufrir apagones.
En la Unión Europea parece ser que no preocupa la producción de energía barata y abundante.
“La prioridad de la UE sigue siendo la transición energética, reduciendo el consumo de energías fósiles y disminuyendo las emisiones de CO2, aunque prácticamente se haya quedado sola en el mundo para el cumplimiento de dichos objetivos.”
https://www.r4.com/articulos-y-analisis/id/927986
El auge de la inteligencia artificial ha dado lugar a una de las oleadas de construcción más costosas de la historia mundial. En los últimos tres años, las principales empresas tecnológicas han invertido más en centros de datos de IA, además de chips y energía, que lo que costó construir el sistema de autopistas interestatales de EEUU durante cuatro décadas, ajustado a la inflación. Los defensores de la IA comparan este esfuerzo con la Revolución Industrial.
Zuckerberg conjeturó que el gasto de la compañía Meta en Estados Unidos hasta 2028 “probablemente sería de unos 600 mil millones de dólares”. Sam Altman, de OpenAI, llama a su proyecto de centro de datos «Stargate», en referencia a la película de 1994 sobre un portal interestelar para viajes en el tiempo. Esta semana, los ejecutivos de la compañía presentaron planes que requerirían una inversión de al menos un billón de dólares en centros de datos, y Altman se comprometió recientemente a pagar a Oracle un promedio de unos 60 000 millones de dólares al año por servidores en centros de datos en los próximos años.
https://www.wsj.com/tech/ai/ai-bubble-building-spree-55ee6128?mod=hp_lead_pos7
Meta y Microsoft están trabajando para poner en marcha nuevas centrales nucleares. OpenAI y el presidente Donald Trump anunciaron la iniciativa Stargate, cuyo objetivo es invertir 500 000 millones de dólares —más que el programa espacial Apolo— en la construcción de hasta 10 centros de datos (cada uno de los cuales podría requerir cinco gigavatios, más que la demanda total de energía del estado de Nuevo Hampshire). Apple anunció planes para invertir 500 000 millones de dólares en fabricación y centros de datos en EE. UU. durante los próximos cuatro años. Google prevé invertir 75 000 millones de dólares solo en infraestructura de IA en 2025.
Según nuevas proyecciones publicadas por el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley en diciembre, para 2028, más de la mitad de la electricidad que llega a los centros de datos se destinará a la IA. Para entonces, la IA por sí sola podría consumir anualmente tanta electricidad como el 22 % de todos los hogares estadounidenses.
Un informe publicado en diciembre por el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley, financiado por el Departamento de Energía y que ha generado 16 Premios Nobel, intentó medir el impacto de la proliferación de la IA en la demanda energética.
Al analizar datos públicos y privados sobre los centros de datos en su conjunto, así como las necesidades específicas de la IA, los investigadores llegaron a una conclusión clara. Los centros de datos en EE. UU. consumieron alrededor de 200 teravatios-hora de electricidad en 2024, aproximadamente lo que se necesita para abastecer a Tailandia durante un año. Se estima que los servidores específicos para IA en estos centros de datos consumieron entre 53 y 76 teravatios-hora de electricidad. En el extremo superior, esto es suficiente para abastecer a más de 7,2 millones de hogares estadounidenses durante un año.
Para 2028, los investigadores estiman que la energía destinada a fines específicos de IA aumentará a entre 165 y 326 teravatios-hora al año. Esto supera toda la electricidad que utilizan actualmente los centros de datos estadounidenses para todos los fines; es suficiente para abastecer al 22 % de los hogares estadounidenses cada año.
Los investigadores tuvieron claro que la adopción de la IA y las tecnologías de servidores acelerados que la impulsan ha sido la principal causa del aumento vertiginoso de la demanda de electricidad de los centros de datos, tras permanecer estancada durante más de una década. Entre 2024 y 2028, la proporción de electricidad estadounidense destinada a centros de datos podría triplicarse, pasando del 4,4 % actual al 12 %.
Este aumento sin precedentes en la demanda de energía para IA coincide con los anuncios de empresas líderes. SoftBank, OpenAI, Oracle y la firma de inversión emiratí MGX planean invertir 500 000 millones de dólares en los próximos cuatro años en nuevos centros de datos en EE. UU. El primero ha comenzado su construcción en Abilene, Texas, e incluye ocho edificios del tamaño de un estadio de béisbol. En respuesta a una solicitud de información de la Casa Blanca, Anthropic sugirió que EE. UU. construya 50 gigavatios adicionales de energía dedicada para 2027.
https://www.technologyreview.com/2025/05/20/1116327/ai-energy-usage-climate-footprint-big-tech/
La IA, en particular los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), requiere enormes recursos computacionales. El entrenamiento de estos modelos implica miles de unidades de procesamiento gráfico (GPU) funcionando continuamente durante meses, lo que genera un alto consumo de electricidad. Para 2030-2035, los centros de datos podrían representar el 20 % del consumo eléctrico mundial, lo que supondría una enorme presión sobre las redes eléctricas.
El entrenamiento de modelos de IA implica entrenar o ajustar miles de millones de parámetros mediante cálculos repetidos que requieren una enorme potencia de procesamiento. Este proceso exige una infraestructura de computación de alto rendimiento (HPC), compuesta por miles de GPU y TPU (unidades de procesamiento tensorial, un chip especializado que mejora la velocidad de las tareas de aprendizaje automático), junto con CPU, todo ello funcionando en paralelo. Cada sesión de entrenamiento puede durar semanas o meses, consumiendo enormes cantidades de electricidad.
Solo unas pocas organizaciones, como Google, Microsoft y Amazon, pueden permitirse entrenar modelos a gran escala debido a los enormes costos asociados con hardware, electricidad, refrigeración y mantenimiento. Las instituciones más pequeñas con recursos limitados de GPU/TPU tardarían mucho más en entrenar los modelos, lo que resultaría en un consumo energético acumulado aún mayor. Además, los modelos de IA suelen requerir un reentrenamiento frecuente para mantener su relevancia, lo que aumenta aún más el consumo de energía. Los fallos de infraestructura, las ineficiencias del software y la creciente complejidad de los modelos de IA aumentan la presión, convirtiendo el entrenamiento de IA en una de las tareas informáticas que más recursos consume en la era moderna.
https://iee.psu.edu/news/blog/why-ai-uses-so-much-energy-and-what-we-can-do-about-it
La IA transformará la economía global.
La IA afectará a casi el 40% de los empleos en todo el mundo, reemplazando algunos y complementando otros.
Estamos al borde de una revolución tecnológica que podría impulsar la productividad, impulsar el crecimiento global y aumentar los ingresos en todo el mundo.
En un nuevo análisis, el personal técnico del Fondo Monetario Internacional examina el posible impacto de la IA en el mercado laboral mundial.
Los hallazgos son sorprendentes: casi el 40 % del empleo mundial está expuesto a la IA. Históricamente, la automatización y la tecnología de la información han tendido a afectar las tareas rutinarias, pero una de las características que distingue a la IA es su capacidad para impactar en empleos altamente cualificados. Como resultado, las economías avanzadas enfrentan mayores riesgos derivados de la IA, pero también más oportunidades para aprovechar sus beneficios, en comparación con las economías de mercados emergentes y en desarrollo.
En las economías avanzadas, alrededor del 60 % de los empleos podrían verse afectados por la IA. Aproximadamente la mitad de los empleos expuestos podrían beneficiarse de la integración de la IA, mejorando la productividad. Para la otra mitad, las aplicaciones de IA podrían ejecutar tareas clave que actualmente realizan los humanos, lo que podría reducir la demanda laboral, lo que se traduciría en salarios más bajos y una reducción de la contratación. En los casos más extremos, algunos de estos empleos podrían desaparecer.
En cambio, en los mercados emergentes y los países de bajos ingresos, se espera que la exposición a la IA sea del 40 % y el 26 %, respectivamente. Estos hallazgos sugieren que las economías de mercados emergentes y en desarrollo enfrentan menos disrupciones inmediatas causadas por la IA. Al mismo tiempo, muchos de estos países carecen de la infraestructura ni de la mano de obra cualificada para aprovechar los beneficios de la IA, lo que aumenta el riesgo de que, con el tiempo, la tecnología pueda agravar la desigualdad entre las naciones.
