El diseño de tecnologías de inteligencia artificial (IA) más inteligentes, combinado con una infraestructura de datos verde, puede ayudar al sudeste asiático a hacer realidad sus ambiciones digitales sin comprometer sus objetivos de transición energética.
La economía digital del sudeste asiático está en auge. Con el rápido crecimiento del comercio electrónico, la tecnología financiera y los servicios de IA, la región está experimentando un aumento en la demanda de electricidad, especialmente por parte de los centros de datos.
Estas instalaciones funcionan las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y requieren sistemas de refrigeración de gran capacidad, lo que supone una carga operativa continua para la red eléctrica nacional.
Se prevé que a nivel mundial, los centros de datos consuman alrededor de 415 TWh de electricidad para 2024, más que el consumo total de Indonesia.
Se prevé que para 2030 el consumo eléctrico de estos centros supere el consumo actual de Japón.
Si bien la mayor parte de la expansión global de centros de datos se está produciendo en EE. UU., China y Europa, el sudeste asiático está alcanzando rápidamente a esta región, y se prevé que la demanda en la zona se duplique con creces para 2030.
Las estimaciones nacionales han revelado un importante desafío para la red eléctrica. En Malasia, la demanda de electricidad de los centros de datos podría multiplicarse por siete para 2030, alcanzando cerca del 30% del consumo total del país.
En Indonesia se prevé que la demanda casi se cuadruplique, mientras que en Filipinas podría aumentar más de 18 veces.
El aumento repentino de la demanda por parte de los centros de datos también conlleva el riesgo de competir por la electricidad y el agua con las zonas residenciales y las comunidades, especialmente en áreas con redes eléctricas y suministros de agua limitados, lo que plantea preocupaciones sociales y de equidad más amplias.
Si esta creciente demanda se satisface principalmente con redes eléctricas que dependen en gran medida de combustibles fósiles, se corre el riesgo de ralentizar, o incluso descarrilar, la transición energética limpia de la región.
A partir de 2022, los combustibles fósiles, liderados por el carbón, seguirán proporcionando más del 70% de la electricidad del sudeste asiático, a pesar de la continua expansión de las energías renovables.
En ese contexto, una parte fundamental de la solución reside en la innovación de hardware, particularmente a través del desarrollo de “centros de datos ecológicos”.
Estas instalaciones emplean tecnologías avanzadas como sistemas de refrigeración de alta eficiencia, reciclaje de calor residual, desplazamiento de la carga de trabajo a horas valle e integración de energías renovables.
Con estas mejoras, los centros de datos pueden ser mucho más eficientes energéticamente y, lo que es más importante, pueden servir como palancas para promover el despliegue de energías limpias.
Los países del sudeste asiático ya están avanzando en esta dirección. La Hoja de Ruta de Centros de Datos Verdes de Singapur para 2024 establece estándares de eficiencia energética líderes en la industria y ofrece incentivos para el uso de energías renovables. Malasia se prepara para lanzar un marco normativo para centros de datos sostenibles a finales de 2025.
Además de las mejoras de hardware, se pueden aprovechar otras poderosas herramientas a nivel de software.
Una solución consiste en diseñar una IA más inteligente y eficiente, mediante la creación de aplicaciones que ofrezcan resultados similares pero con menor esfuerzo computacional, reduciendo así la necesidad de infraestructura y energía.
En la práctica, esto se puede lograr implementando modelos de IA más pequeños y específicos para tareas en lugar de modelos voluminosos de propósito general; utilizando conjuntos de datos más pequeños pero de mayor calidad durante el entrenamiento del modelo; aplicando técnicas de compresión de modelos como la poda y la cuantización para reducir la carga computacional; y aplicando algoritmos más eficientes tanto para el entrenamiento como para la inferencia.
Estas medidas tienen un gran potencial para mejorar la eficiencia del software y reducir el consumo de energía. Por ejemplo, Google afirma que su modelo Gemini, que combina arquitecturas de software y algoritmos más eficientes con mejoras de hardware, consume mucha menos energía que muchas estimaciones públicas anteriores.
Además, crear el entorno de apoyo adecuado también es importante.
Durante años, los desarrolladores de IA —desde ingenieros que construyen modelos de plataforma hasta creadores de aplicaciones— han sido recompensados normalmente por su precisión, velocidad y funcionalidad, no por su eficiencia energética.
Esto está empezando a cambiar a medida que el aumento de los costes computacionales y de los costes de tokens obliga a considerar la eficiencia en el debate, pero la mayoría de los esfuerzos siguen siendo espontáneos.
Sin una señal política clara para incorporar la eficiencia energética en el desarrollo de aplicaciones de IA, el progreso puede estancarse y el software de alto consumo energético puede ganar terreno si los costes energéticos disminuyen o las prioridades cambian.
Es aquí donde gobiernos y empresas pueden colaborar. En lugar de regular directamente el diseño de la IA, los responsables políticos pueden crear un entorno propicio promoviendo estándares para la información sobre el consumo energético de las aplicaciones de IA.
Por su parte, las empresas pueden colaborar compartiendo datos, probando aplicaciones ligeras y presentando las mejores prácticas en la optimización de algoritmos.
Las autoridades públicas también deberían considerar priorizar las necesidades sociales esenciales sobre los usos no esenciales, asegurando que la red continúe sirviendo a los intereses más amplios de la sociedad a medida que aumenta la demanda de IA.
Fuente: https://www.vietnamplus.vn/xanh-hoa-ai-nhiem-vu-cap-bach-cho-dong-nam-a-post1061088.vnp
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