Por: Jostein Birkeland, HPE Principal Technologist, Sustainable Transformation
La computación tradicional utiliza mucha más electricidad que la inteligencia artificial. Entonces, ¿por qué no estamos hablando de ello?
Si solo nos guiáramos por los titulares, parecería que la IA está a punto de colapsar la red eléctrica con su voraz consumo de energía. Sin embargo, al analizar los datos con más detalle, se revela una realidad sorprendente: la mayor parte del consumo energético actual y futuro de los centros de datos no proviene de la IA, sino de todo lo demás; el llamado “TI convencional” presente en las infraestructuras de TI corporativas, los centros de datos de colocation y servidores en la nube. Resulta que, si bien la IA está creciendo rápidamente, se prevé que la computación convencional sea la principal consumidora de energía en los centros de datos.
Sin duda, la huella energética prevista de la IA es significativa y debe abordarse, pero debe considerarse junto con el resto del consumo energético de TI. Centrarse únicamente en la IA podría suponer perder una gran oportunidad para que el sector controle la creciente demanda energética de TI en general.
Esta conversación cobra especial relevancia en México, donde la expansión de infraestructura digital avanza a gran velocidad. El país se ha consolidado como un hub estratégico para centros de datos en América Latina, con inversiones proyectadas superiores a 18 mil millones de dólares hacia 2030.
La participación dominante de la computación convencional en las necesidades energéticas de TI se confirma en numerosos análisis del estado actual y futuro de la TI. Organismos de investigación globales de gran prestigio estiman que la IA fue responsable de solo el 10%-15% del consumo energético mundial de los centros de datos en 2024, mientras que la TI de propósito general alcanzó un asombroso 85%-90%. Una investigación del Uptime Institute, representada en la siguiente infografía, indica que la IA solo representará el 20-30% del uso energético de los centros de datos para finales de la década, y estima que las demandas energéticas de los servidores de computación convencionales que ejecutan aplicaciones cotidianas crecerán casi el doble que la computación de IA durante ese tiempo. Algunos investigadores también señalan que las cifras de energía de la IA para 2030 podrían estar sobreestimadas; destacando que no todas las construcciones gigantes de centros de datos necesariamente se concretarán. Estas cifras ponen de manifiesto una idea provocadora: la TI convencional consumirá, en conjunto, mucha más electricidad que los novedosos sistemas de IA en un futuro próximo. Sin embargo, hoy en día, hablar de sostenibilidad informática casi siempre se centra directamente en la IA.
Cabe aclarar que esto no implica ignorar el hecho de que el consumo energético de la IA crece a un ritmo mayor que el de los servidores convencionales, y que las fluctuaciones en la carga derivadas del entrenamiento de la IA aumentan los riesgos de apagones y suponen un desafío para las redes eléctricas. Debemos tener presente que, si bien la IA es un tema crucial, la tecnología de la información convencional no está disminuyendo, y no podemos permitirnos ignorarla si queremos reducir significativamente las emisiones de la tecnología de la información.
Para gestionar con éxito la demanda energética de las TI, debemos redirigir parte de la atención que actualmente se centra en las necesidades energéticas proyectadas de la IA hacia la eficiencia de las TI tradicionales. Ya sabemos cómo mejorar la eficiencia en los centros de datos tradicionales: los expertos en sostenibilidad de TI han demostrado la eficacia de tácticas ya implementadas en datos, software, infraestructura e instalaciones que podrían generar mejoras en todo el sector si se adoptaran a gran escala. Las empresas pueden reducir el consumo energético racionalizando las estrategias de almacenamiento de datos, modernizando o eliminando aplicaciones ineficientes, actualizando el hardware obsoleto a sistemas más eficientes y mejorando la ubicación de las cargas de trabajo para aumentar las tasas de utilización. En el plano físico, una mejor gestión del flujo de aire, una mayor adopción de la refrigeración líquida directa, así como las tecnologías de recuperación y redistribución de calor, están disponibles tanto para la IA como para las TI convencionales y son cada vez más accesibles geográficamente.
Integrar las TI convencionales en el debate sobre la energía de la IA no se trata de elegir una u otra. Podemos hacer ambas cosas a la vez. Adoptando una visión integral de las TI, el sector puede adaptarse a la revolución de la IA al tiempo que garantiza que todo el ecosistema digital sea más eficiente. Afortunadamente, la mayoría de las técnicas de eficiencia son aplicables tanto a la IA como a la computación convencional.
La eficiencia de TI va más allá de la simple reducción del consumo energético; es una estrategia empresarial de gran alcance que puede marcar la diferencia entre el éxito y el fracaso. Las organizaciones que la dominan consiguen un mejor control de costos, una implementación más rápida y la capacidad de escalar eficazmente los servicios digitales. De hecho, la próxima era del liderazgo en sostenibilidad de TI pertenecerá a quienes amplíen su enfoque para abordar el panorama general, optimizando toda su computación, no solo la que acapara los titulares.
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