La inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo en parte de la vida diaria de muchas personas en todo el mundo. A nivel individual, las personas utilizan cada vez más modelos de inteligencia artificial para consultas de búsqueda. Si bien Google todavía domina el mercado de búsquedas, ChatGPT ha planteado la amenaza más importante a su dominio.
A nivel empresarial, ninguna industria queda excluida: desde la agricultura hasta la atención médica, desde las finanzas hasta el entretenimiento, organizaciones de todo el mundo están integrando la IA en sus operaciones diarias.
Se espera que la demanda y el uso mundial de la IA crezcan exponencialmente en los próximos años, por lo que las empresas de tecnología están respondiendo a este desarrollo construyendo centros de datos masivos. Pero este crecimiento tiene un costo: consumo de energía, costos económicos e impacto ambiental. La informática tradicional simplemente no puede seguir el ritmo de las crecientes demandas informáticas y energéticas. Para sostener la revolución de la IA, debemos repensar la física de la informática moderna.
Problemas energéticos
Incluso sin considerar la IA, la informática electrónica se encuentra en un momento crítico. La Ley de Moore está fallando, la escala de Dennard se ha roto y el resultado es la proliferación de "silicio oscuro", las partes de los transistores en un chip que deben permanecer sin energía o inactivas para evitar el sobrecalentamiento.
Entrenar un modelo de IA de gran tamaño no es una tarea fácil. Los modelos de lenguajes grandes (LLM) se entrenan con cantidades masivas de datos y tienen billones de parámetros. Predicen, miden, ajustan y repiten el proceso miles de millones de veces. Se estima que la potencia informática necesaria para entrenar modelos de IA se duplicará cada seis meses.
Procesar y mover cantidades tan grandes de datos requiere un paralelismo y una potencia enormes. En la informática tradicional, una mayor potencia requiere sistemas de mayor densidad. Una mayor densidad significa más resistencia y más resistencia significa más calor. Esto obliga a los centros de datos a transferir una gran cantidad de energía de la informática a la refrigeración, y hasta el 40% del consumo total de energía del centro de datos se utiliza para evitar fallas en los servidores.
La infraestructura que respalda la IA ya está en dificultades y está claro que la informática tradicional ya no puede respaldar el desarrollo futuro.
Cuestiones económicas
Los operadores de centros de datos se enfrentan a un dilema financiero: limitar la densidad informática a lo que sus instalaciones de refrigeración actuales pueden manejar, obstaculizando sus capacidades comerciales, o superar los límites térmicos, provocando un envejecimiento acelerado del hardware y los componentes, aumentando los gastos operativos y el desperdicio.
Además, el costo de construir nuevos centros de datos también es muy alto. - McKinsey predice que se necesitarán 5,2 billones de dólares de inversión de aquí a 2030. Si los centros de datos siguen dependiendo de la informática tradicional, invertir en infraestructura ineficiente supondrá un enorme riesgo financiero. Los consumidores comunes también se ven afectados por las malas condiciones económicas; A medida que la IA ejerce una presión sin precedentes sobre la red y aumenta la demanda de energía de los centros de datos, los precios de la electricidad están aumentando. Estos costos se trasladan a los hogares de los alrededores en forma de facturas de electricidad en rápido aumento.
