Google, Microsoft y Amazon están dando un paso revolucionario al planear el uso de energía nuclear en sus centros de datos de IA. A través de acuerdos con empresas energéticas, se construirán múltiples centrales nucleares de tipo SMR (Small Modular Reactor), estando la primera de ellas lista en 2030. En particular:
- Amazon: 3 centrales, $500 millones inversión, 960MW potencia generada.
- Google: 7 centrales, 500MW de potencia generada.
- Microsoft: 1 central, $1.600 millones inversión, 835MW potencia generada.
(Fuente: Xataka)
Esta estrategia responde a la necesidad de reducir las emisiones de carbono en un contexto donde el consumo energético de la inteligencia artificial crece exponencialmente, complementando la energía nuclear a las actuales eólica y solar.
Este avance simboliza una transformación energética en la que la nuclear resurge como una opción clave frente a los retos energéticos globales.
¿Cómo afecta la IA al consumo energético?
La inteligencia artificial (IA) aumenta significativamente el consumo energético debido a la gran capacidad de cómputo que requiere. Entrenar modelos de IA, especialmente redes neuronales profundas, implica procesar vastas cantidades de datos, lo que consume electricidad de forma intensiva. Este consumo se multiplica con el crecimiento de modelos de lenguaje, visión artificial, y la infraestructura de centros de datos. En respuesta, este tipo de empresas exploran fuentes de energía alternativas, como la nuclear, para mitigar el impacto ambiental de estos sistemas y reducir su huella de carbono.
Comparación de consumos
Para comprender mejor la magnitud de este consumo energético, aquí mostramos un gráfico con datos de 2022-2023, que refleja el consumo de electricidad en TWh de gigantes tecnológicos como Google, Microsoft, Meta o Apple, comparado con algunos países del mundo, lo que nos ayuda a poner en contexto la dimensión de dicho consumo.
(Fuente: Voronoiapp)
Para los amantes de los datos, os dejamos este enlace del U.S. Energy Information Administration, donde puede verse el consumo de electricidad por países, entre los años 2019-2022. Disclaimer: El consumo de España en 2023 fue de 227 (por cierto, llama la atención que el consumo en España ha ido en descenso desde 2022).
¿Cuáles son las principales características de las centrales nucleares SMR?
Las centrales nucleares de tipo SMR (Small Modular Reactor) son una evolución tecnológica diseñada para superar algunos de los desafíos asociados a las plantas nucleares tradicionales y están pensados para ser una opción más accesible y sostenible para la expansión de la energía nuclear. Estas son sus principales características:
Imagen obtenida de este artículo
- Tamaño reducido y modularidad: Los SMR son significativamente más pequeños que los reactores nucleares convencionales, con una capacidad de generación que típicamente varía entre 50 y 300 MW por unidad. Su diseño modular permite ensamblar componentes estandarizados en fábrica, lo que reduce tiempos y costos de construcción.
- Seguridad mejorada: Incorporan sistemas de seguridad pasivos y avanzados que no dependen de energía externa ni intervención humana para mitigar riesgos en caso de fallos. Esto incluye el enfriamiento natural por convección y contención reforzada.
- Flexibilidad operativa: Son ideales para complementar fuentes renovables, como la solar y la eólica, ya que pueden ajustarse rápidamente a las fluctuaciones de demanda energética.
- Reducción de costos: Al fabricarse en serie, disminuyen los costos de desarrollo y mantenimiento. Además, su menor escala facilita la inversión inicial en comparación con las plantas tradicionales.
- Aplicaciones diversificadas: Pueden usarse para generar electricidad, desalinización, calefacción urbana y procesos industriales en áreas remotas o con acceso limitado a la red eléctrica.
Algunos SMR emplean sistemas de enfriamiento con sales fundidas, un medio que mejora la eficiencia térmica, reduce riesgos de accidentes y permite almacenar calor. Esto los convierte en una tecnología prometedora para redes eléctricas o aplicaciones industriales.
En este artículo se describe con más detalle los fundamentos y variedades de este tipo de reactores.
Formas de minimizar el impacto ambiental
Además del impacto energético, hay varios aspectos relevantes al considerar la sostenibilidad y el consumo de energía de la inteligencia artificial, ofreciendo perspectivas sobre cómo la IA puede evolucionar de una manera que minimice su impacto ambiental, destacando el equilibrio entre el crecimiento tecnológico y la sostenibilidad:
- Optimización de modelos y algoritmos: El desarrollo de modelos más eficientes y hardware especializado puede reducir significativamente el consumo energético.
- Ubicación estratégica de centros de datos: Establecerlos en climas fríos o emplear técnicas de enfriamiento innovadoras, como refrigeración por inmersión, disminuye el consumo energético.
- Integración con energías renovables: Aunque estas fuentes son intermitentes, la energía nuclear puede complementarlas como una opción estable y de baja emisión.
- IA para gestión energética: La IA se usa para optimizar el consumo en tiempo real, ajustando patrones y evitando desperdicios.
- Economía circular: Iniciativas de reciclaje de hardware, lideradas por empresas como Google y Amazon, buscan reducir la huella de carbono asociada con infraestructuras tecnológicas.
Conclusiones
Estábamos dándole vueltas a cómo plantear el cierre de este artículo, si con una conclusión más crítica u otra más optimista. Al final hemos optado por presentar dos cierres distintos y que cada cual se quede con el mensaje que más se ajuste a su visión. Como casi siempre, el punto óptimo se encuentra a medio camino entre ambos enfoques.
Cierre crítico
El avance imparable de la inteligencia artificial plantea un desafío ético y ambiental ineludible: ¿es sostenible el modelo energético que estamos construyendo para soportar su crecimiento? La apuesta por los reactores SMR refleja un esfuerzo por encontrar soluciones, pero también evidencia la magnitud del problema.
La IA, en su carrera hacia modelos más grandes y poderosos, está cimentando un consumo energético que rivaliza con el de naciones enteras. Si bien la energía nuclear puede mitigar parte del impacto, el verdadero debate debería centrarse en frenar esta escalada exponencial del consumo, priorizando la eficiencia y cuestionando hasta qué punto este crecimiento desenfrenado es compatible con los objetivos globales de sostenibilidad.
Sin un replanteamiento profundo, la IA podría convertirse en un motor de innovación tan brillante como insostenible.
Cierre optimista
El crecimiento del consumo energético asociado a la inteligencia artificial, aunque desafiante, también abre una puerta hacia un futuro más innovador y sostenible. Tecnologías como los reactores SMR y la integración de energías renovables no solo buscan cubrir esta creciente demanda, sino hacerlo de manera eficiente y respetuosa con el medio ambiente.
Al mismo tiempo, los avances en optimización de modelos, hardware especializado y gestión energética inteligente están demostrando que es posible equilibrar el progreso tecnológico con la sostenibilidad.
Si se aprovechan estas oportunidades, la IA no solo será una herramienta transformadora, sino también un catalizador para acelerar la transición hacia un sistema energético más limpio y resiliente.
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