Los centros de datos consumen demasiada electricidad. ¿Podemos hacerlos más eficientes?
Nuestra insaciable demanda de contenidos y servicios digitales ha impulsado un aumento en la cantidad de centros de datos que consumen mucha energía.
La Agencia Internacional de Energía informa que el consumo global de electricidad de los centros de datos podría duplicarse en pocos años y alcanzar los 1.000 teravatios hora (TWh) en 2026. Eso es aproximadamente lo mismo que genera todo Japón por año.
Algunas predicciones estiman que se necesitará entre el 8 y el 10% de la producción eléctrica del planeta para sostener el crecimiento incesante de los centros de datos.
Estas cifras no se distribuyen de manera uniforme en todo el mundo. En Irlanda, donde el sector está incentivado, se prevé que los centros de datos superen el 30% de la demanda eléctrica del país en los próximos dos años. Informes similares predicen un aumento en Australia del 5% al 8-15% de la electricidad para 2030.
Entonces, ¿por qué los centros de datos necesitan tanta electricidad? ¿Hay algo que podamos hacer para que sean más eficientes energéticamente?
¿Por qué tanto poder?
Navegar por la web, ponerse al día con las redes sociales y ver las últimas series en streaming son solo algunas de las actividades que permiten los centros de datos. Además de estos usos, la energía también se consume a gran escala para la inteligencia artificial (IA) y las criptomonedas.
Podemos imaginar los centros de datos como filas de computadoras (servidores) en racks con luces intermitentes, pero, en términos de consumo de energía, esto es solo parte de la historia.
Cuando las computadoras trabajan mucho, tienden a generar calor, mucho calor. Este calor suele ser perjudicial para los componentes dentro de la computadora o la ralentiza. Como ninguna de estas opciones es deseable, los centros de datos utilizan sistemas de refrigeración extensivos para mantener los sistemas funcionando a una temperatura tolerable.
De la energía que consume un centro de datos completo, los ordenadores pueden utilizar alrededor del 40 %. Una proporción similar suele destinarse simplemente a mantener refrigerados los ordenadores, lo que puede resultar muy ineficiente y costoso.
Cuando los centros de datos están diseñados para refrigeración líquida (por ejemplo, sumergiendo el equipo “caliente” en el líquido o enfriando el aire directamente), esto puede provocar el desperdicio de volúmenes considerables de agua.
¿Cómo podemos hacer que los centros de datos sean más eficientes energéticamente?
El uso de más energía renovable puede reducir la demanda de la red eléctrica y, en última instancia, la huella de carbono de un centro de datos. Sin embargo, también hay muchas maneras de reducir el consumo de electricidad en primer lugar.
Flujo de aire: Los centros de datos más antiguos pueden seguir funcionando como una única sala grande (o varias salas) donde se refrigera todo el espacio. Los diseños más modernos utilizan zonas frías y calientes, y solo refrigeran el equipo específico donde la producción de calor es un problema.
Recuperación de energía: En lugar de enfriar a la fuerza el aire (o los líquidos) con electricidad, el humo caliente que sale de los centros de datos se puede reutilizar. Esto podría reemplazar o complementar las funciones de calefacción central o de calentamiento de agua para las partes del edificio que están dedicadas a las personas, o incluso abastecer las instalaciones circundantes.
Algunos ejemplos incluyen la calefacción de hogares y empresas en Finlandia, una piscina en el Reino Unido e incluso una granja de truchas en Noruega.
Enfriamiento del acuífero: En lugares con un acceso conveniente a fuentes de agua subterránea, la refrigeración por agua subterránea es una opción viable para dispersar el exceso de calor. Un ejemplo se puede encontrar en Australia Occidental, con un proyecto geotérmico de CSIRO que ayuda a enfriar el centro de datos Pawsey en Perth.
Mejoramiento: Aunque no existen cifras fiables para cuantificar este tipo de desperdicio, un software o hardware mal configurado puede consumir parte de la potencia de procesamiento que se consume en un centro de datos. Optimizarlos puede ayudar a reducir el consumo de energía.
Irónicamente, un número cada vez mayor de enfoques de enfriamiento implican el uso de IA o aprendizaje automático para monitorear el sistema y producir una solución óptima, lo que requiere potencia informática adicional.
La optimización del consumo energético, en general, puede mejorar los costes de producción de energía. Esta idea abre un importante campo de investigación sobre el funcionamiento eficiente de todo el hardware de un centro de datos.
Localizacion fisica: Si se planifica la ubicación del centro de datos, es posible reducir significativamente los requisitos de refrigeración. En el norte de Europa, el clima local puede proporcionar una solución de refrigeración natural.
De manera similar, ensayos recientes con centros de datos submarinos han demostrado ser eficaces no solo en términos de requisitos de refrigeración, sino también en cuanto a la confiabilidad de los equipos.
El futuro de los centros de datos
La evolución de la IA está teniendo actualmente el mayor impacto en el consumo de energía de los centros de datos. El entrenamiento de plataformas de IA como ChatGPT, Gemini, Claude, Copilot y otras está teniendo tal impacto que organizaciones como Google han aumentado recientemente sus emisiones de gases de efecto invernadero, a pesar de los esfuerzos globales por invertir en iniciativas de neutralidad de carbono.
Incluso una vez entrenadas, las aplicaciones que utilizan inteligencia artificial consumen mucha energía. Una estimación sugiere que las búsquedas con inteligencia artificial consumen diez veces más energía que una búsqueda más típica en Google.
Nuestro deseo de utilizar productos basados en IA (y el entusiasmo de los proveedores por desarrollarlos) no da señales de disminuir. Es probable que las predicciones sobre el consumo de energía de los centros de datos en los próximos años sean, de hecho, conservadoras.
Las luces no se apagan todavía, pero estamos cerca de un punto de inflexión en el que los requerimientos de energía de los sistemas de los que dependemos superarán la capacidad de generación.
Debemos invertir en la producción de energía limpia y en soluciones eficaces de recuperación de energía en los centros de datos. Y por ahora, tal vez deberíamos considerar si realmente necesitamos que ChatGPT dibuje una imagen ridícula.
Paul Haskell-Dowland es profesor de Práctica de Seguridad Cibernética en la Universidad Edith Cowan, Perth, Australia. Bogdan Ghita es decano asociado (Internacional) de la Facultad de Ciencias e Ingeniería de la Universidad de Plymouth, Inglaterra.
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