En el futuro, si todo sale más o menos bien, podríamos tener decenas de instalaciones dedicadas a las IA sin mucha actividad. Lo dicho puede sonar ridículo, pero puede ocurrir por más de una razón. En una reciente entrevista en la que participaron los CEO de Microsoft y OpenAI se discutió las necesidades de computo y energía de la industria.
Satya Nadella señaló: “El principal problema que estamos teniendo no es un exceso en el computo, sino la energía. La capacidad de tener los sistemas ajustados lo suficiente a la energía. Si no puedes hacer eso, puede que tengas un montón de chips guardados en el almacén sin poderlos conectar. De hecho ese es mi mayor problema actualmente. No es el acceso a los chips, es el hecho de que no tengo suficientes instalaciones con energía para conectarlos”.
La energía, escasez y módulos nucleares
Muchas de las más grandes compañías dedicadas a la inteligencia artificial han realizado grandes inversiones en el sector energético. Con la intención de asegurarse el recurso para sus instalaciones. Una de las opciones más populares han sido los generadores nucleares modulares.
El consumo es tan grande que ha despertado el temor en muchas comunidades de que la existencia de los centros de procesamiento de datos genere escasez y aumento en los costos para la población en general. En EEUU las cuentas de energía ya han subido en varias regiones, y se les ha pedido a los distribuidores que aumenten de forma especial el costo para los grandes consumidores para evitar problemas mayores.
La IA eficiente
El otro motivo por el cual muchas instalaciones podría permanecer inactivas por un buen periodo de tiempo sería el desarrollo de una IA más eficiente. Es un objetivo casi obligado, pero por el momento parece muy lejano. Altman señaló: “Algún día crearemos un dispositivo para consumidores que pueda ejecutar GPT-5 o GPT-6 de forma local y a un costo de energía menor”.
Se estima que si esto fuera posible, la demanda de poder de cómputo de los grandes centros se reduciría notablemente. Al menos en la etapa de ejecución, no necesariamente en entrenamiento.
