Si, como yo, es lo bastante mayor como para recordar la burbuja de Internet de los años 90, es posible que el entusiasmo actual por la IA le provoque flashbacks. Los paralelismos son inconfundibles.

Por aquel entonces, una nueva tecnología acaparaba el interés público y los dólares de inversión porque prometía mejorar radicalmente nuestras vidas. La mayoría de la gente no entendía realmente cómo funcionaba, pero podía ver los beneficios... y a veces oírlos (AOL: "¡Tienes correo!").

La época acabó mal para muchos inversores, no porque se equivocaran, sino porque se adelantaron. El entusiasmo superó a la realidad. La tecnología era muy real y, con el tiempo, conseguiría lo que prometía y más.

Me invitaron a hablar en una conferencia patrocinada por Peters and Company en Chateau Lake Louise, cerca de Calgary. Era finales de enero y hacía 32 grados bajo cero cuando salí del aeropuerto, y literalmente se formaba hielo en las ventanillas de la limusina que conducía hacia las montañas, donde extrañamente hacía 12 grados menos. George Gilder también hablaba y, aunque sabíamos el uno del otro, nunca nos habíamos visto. Tuve una cena privada con él una noche en la que se quejaba de los valores tecnológicos que creía ganadores y que habían caído significativamente.

Estaba claro que la evolución de los precios frustraba a George, porque se trataba de grandes empresas. Y tenía razón; todas las empresas de las que hablamos acabaron siendo increíblemente valiosas y exitosas. Pero en aquel momento estaban sobrevaloradas, así que entramos en una discusión sobre valoración y precios. Estoy seguro de que hoy podría tener esa misma discusión con muchos entusiastas de la tecnología. Hay muchas empresas tecnológicas que están sobrevaloradas (por acuñar un término), pero eso no significa que no sean grandes empresas. ¿Precios? Otra historia para otro día...

La inteligencia artificial es aún más prometedora. Creo que es muy real, pero la experiencia y la investigación me dicen que conseguirla a una escala que cambie el mundo será difícil. La energía es uno de los principales obstáculos. Los sistemas de inteligencia artificial consumen cantidades ingentes de electricidad. Aún no está claro de dónde saldrá.

Hoy quiero ofrecerles información reveladora sobre la IA y la energía. 

Los inversores suelen entusiasmarse demasiado con las nuevas tecnologías porque no tienen en cuenta los inevitables problemas de aplicación. Se puede tener una gran idea, hacer el trabajo necesario para demostrar el concepto y, aun así, enfrentarse a un largo y duro camino para ejecutarla a escala y obtener beneficios reales.

Esto no es nuevo. Una cosa era construir un gran velero para llegar al Nuevo Mundo y otra muy distinta era hacerlo cruzar el océano. Lo mismo ocurre en la guerra: un ejército viaja sobre su estómago. La Segunda Guerra Mundial no sólo se ganó en la batalla, sino también en las granjas y fábricas que abastecieron a las fuerzas aliadas. Por eso los aficionados hablan de táctica, pero los grandes generales estudian la logística.

Todo esto se aplica también a la tecnología de IA. Lograr los avances que ahora parecen al alcance de la mano requiere tanto software como hardware. Alguien tiene que diseñar el hardware, construirlo y utilizarlo. Este último paso requerirá enormes cantidades de energía.

Es posible que haya oído el término "LLM" o gran modelo de lenguaje. Es la tecnología que hay detrás de ChatGPT y otros sistemas de IA similares. Los LLM leen documentos y luego calculan, letra por letra, palabra por palabra, cómo suelen ir juntos los bits de información. Esto requiere muchos millones de cálculos.

Es como construir un castillo de arena grano a grano. Es posible en teoría, pero no en la realidad porque no se puede ir lo suficientemente rápido como para hacerlo en una sola vida. Los chips informáticos más modernos sí pueden... pero sólo si tienen una fuente de energía suficiente.

Además, la energía no es sólo para los microchips. Ejecutar tantos cálculos tan rápidamente genera calor. Para eliminarlo se necesitan sistemas de refrigeración que consumen aún más energía (y a veces cantidades ingentes de agua, otro recurso nada barato). Además, se necesita más energía para transportar los datos entre los usuarios y los servidores, que pueden estar a miles de kilómetros de distancia.

Empiezas a ver el reto. La IA genera una enorme demanda de energía nueva, además de todo lo demás. Esto es puro crecimiento, no la sustitución de algo que desaparecerá, al menos no todavía.

Es difícil llegar a la Red Cero cuando seguimos inventando nuevas tecnologías que consumen cantidades cada vez mayores de energía. Los postes de la portería no dejan de moverse.

También estamos desplazando parte de la demanda energética de la combustión directa (gasolina, gasóleo de calefacción) a los vehículos y sistemas de calefacción eléctricos. Puede que la cantidad consumida no cambie mucho, pero ejerce más presión sobre la red eléctrica. El crecimiento de la demanda de electricidad en Estados Unidos se ha triplicado desde hace una década.

Fuente: Mauldin Economics, Williams

La IA y las criptomonedas no son la causa de todo este crecimiento de la demanda, pero son partes sustanciales del mismo. Este gráfico muestra el uso pasado y previsto de la energía en los centros de datos, recopilado por McKinsey el año pasado.

Fuente: Mauldin Economics, McKinsey

Este es un mapa de S&P que muestra los centros de datos estadounidenses actualmente operativos (azul) y previstos (amarillo). El tamaño de los círculos representa su demanda estimada de energía.

Fuente: Mauldin Economics, S&P

Muchos piensan que la IA revolucionará, bueno, casi todo. Estoy de acuerdo, pero tendremos que encontrar la manera de hacer frente a los nuevos retos energéticos que conlleva.

Si busca "cuánta energía necesitará la IA", encontrará que muchos de los artículos hacen referencia a un analista holandés, Alex de Vries. Fue uno de los primeros escépticos de las criptomonedas y empezó a hacer un seguimiento de los enormes requisitos energéticos de la minería de criptomonedas.

Después, en 2022, de Vries estudió la demanda energética de la IA. Como pocas de las empresas que se dedican a la IA hablan de su consumo de energía, simplemente contó el número de chips que Nvidia dijo que estaba distribuyendo, cuánta energía consumen y luego extrapoló. Calcula que, para 2027, la alimentación de esos chips consumirá más del 1% del consumo mundial de energía, sin contar la refrigeración y otras demandas relacionadas.

Este es un artículo reciente del New Yorker sobre el tema:

"Hay un desajuste fundamental entre esta tecnología y la sostenibilidad medioambiental, dijo de Vries. Recientemente, Sam Altman, director general de OpenAI, el más destacado animador de la inteligencia artificial en el mundo, expresó preocupaciones similares, aunque con un giro diferente. Creo que todavía no somos conscientes de las necesidades energéticas de esta tecnología, afirmó Altman en una comparecencia pública en Davos. No ve cómo podrían satisfacerse esas necesidades, prosiguió, sin un gran avance. Y añadió: Necesitamos fusión o... energía solar radicalmente más barata más almacenamiento, o algo así, a escala masiva, una escala para la que nadie está planificando realmente."

En EE.UU., los centros de datos representan actualmente alrededor del 4% del consumo eléctrico, y se espera que esa cifra ascienda al 6% en 2026.

El entusiasmo en torno a la IA es comparable, en cierto modo, al entusiasmo en torno a las energías renovables. Podrían parecer una pareja perfecta: una demanda ilimitada de electricidad para la IA satisfecha por una energía solar y eólica limpia y abundante. Un círculo virtuoso para todos.

De hecho, estas fuentes de energía renovables están creciendo rápidamente. Son una parte importante de la combinación, pero tienen limitaciones. La principal es la "intermitencia", el hecho de que sólo producen electricidad cuando brilla el sol y sopla el viento. Los centros de datos funcionan 24 horas al día, 7 días a la semana, y necesitan cantidades constantes de electricidad. No pueden apagarse porque el viento esté en calma.

La gente está intentando cuadrar este círculo. Google tiene una central geotérmica experimental en Nevada para hacer funcionar dos de sus centros de datos. Otros están construyendo gigantescos parques de baterías para capturar el exceso de producción solar y eólica para su uso posterior. Esto ayuda, pero no lo suficiente.

Por el momento, la generación de electricidad limpia más constante es la nuclear. La industria tecnológica es consciente de ello y está cada vez más interesada. Eso es estupendo, porque nuestra base de energía nuclear envejece rápidamente y no se sustituye.

Fuente: Mauldin Economics, EIA, Georgia Power

Microsoft está invirtiendo en la tecnología de pequeños reactores modulares. Podrían situarse junto a los centros de datos y proporcionar el tipo de suministro constante que otras fuentes renovables no pueden ofrecer. Recientemente, Amazon se ha movido en esa dirección, comprando un centro de datos junto a una central nuclear existente en Pensilvania.

Soy un gran defensor de la energía nuclear, sobre todo si podemos eliminar parte de la burocracia que hace que su construcción sea tan cara y lenta. (¿Veis ese solitario añadido de 2023 en el gráfico de arriba? Se trata de la ampliación de una central ya existente en Georgia, que costó más de 30.000 millones de dólares).

Llegarán tecnologías nucleares aún mejores y, esperemos, menos costosas, como los reactores de torio. Pero ninguna de ellas está llegando tan rápido como crece la demanda de energía de la IA.

Todo esto lleva a una conclusión obvia que mucha gente, especialmente los ecologistas, no quiere admitir. No vamos a "eliminar" los combustibles fósiles a corto plazo. Son y seguirán siendo una parte importante y crítica del suministro energético mundial. Ninguna otra cosa tiene la misma combinación de suministro abundante, infraestructura bien desarrollada y capacidad para seguir produciendo en cualquier condición meteorológica. La Agencia Internacional de la Energía (AIE) aumenta sus previsiones de demanda aparentemente cada año, a veces dos veces al año.

Si te preocupa el clima, probablemente dirás que esto no es bueno. Pero, ¿cuáles son las alternativas? El mundo no dispone de suficiente energía limpia para abastecer la demanda, ni tenemos buenas formas de reducir la demanda en las cantidades necesarias. Una profunda depresión mundial de varios años podría lograrlo, pero a un alto coste.

Todo este uso de la energía es de las versiones actuales proyectadas hacia adelante de la IA. A medida que surjan versiones nuevas y más ávidas de datos, que surjan más empresas que ofrezcan IA y que sean aún más las que la utilicen, el consumo de energía se agravará de un modo que ahora no comprendemos y que, desde luego, no estamos planificando.

Esto aleja aún más el sueño aspiracional del Net Zero. Necesitaremos petróleo, gas y carbón durante mucho más tiempo del que muchos esperan. Por eso sigo apostando por la energía. Y la nuclear.

Al igual que la política monetaria, esta es una de esas cosas en las que no tenemos opciones ideales. Todas las alternativas son malas en distintos sentidos. Sólo podemos elegir la menos mala.

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Desde 2004 el autor, analista y escritor financiero de best-sellers John Mauldin ha estado ayudando a inversores individuales e instituciones a desarrollar una comprensión más clara de las fuerzas que impulsan la economía mundial y los mercados de inversión desde 2004. En 2012 nace Mauldin Economics con la misión de llamar la atención de sus suscriptores sobre las inversiones específicas que John y su equipo descubren para cumplir con los objetivos de inversión más urgentes de hoy en día.

Fuente / Autor: Mauldin Economics / John Mauldin

https://www.mauldineconomics.com/frontlinethoughts/powering-the-ai

Imagen: Data Center Knowledge