Según el estudio Data Center Demand Index realizado por la consultora Kearney, se prevé que el consumo de electricidad de los servidores dedicados a la inteligencia artificial en los centros de datos se duplique para 2030.
Para 2025, los servidores de IA representarán entre el 23 % y el 27 % del consumo energético de los centros de datos. Se prevé que este porcentaje siga aumentando con la expansión del uso de la tecnología y la construcción de instalaciones preparadas para procesar grandes volúmenes de información.
El avance de la IA también aumenta la densidad energética requerida en las empresas. Mientras que los entornos de hiperescala tradicionales demandan entre 10 y 14 kW por rack, las operaciones de inferencia de IA consumen entre 10 y 30 kW.
Para el entrenamiento de nuevos modelos, el consumo de energía varía entre 30 y 100 kW por rack. Este tipo de operación exige una mayor capacidad de procesamiento, pero ofrece mayor flexibilidad de ubicación, ya que no depende de la proximidad a los usuarios.
Según Kearney, la combinación de la demanda informática y el consumo energético debería propiciar una reorganización geográfica del mercado de centros de datos. La disponibilidad de electricidad desempeñará un papel más importante en la selección de regiones para nuevos proyectos.
El estudio divide las instalaciones en cuatro categorías, según las características de las cargas de trabajo que gestionan. La primera categoría incluye centros de datos ubicados cerca de centros urbanos, enfocados principalmente en actividades corporativas tradicionales y aplicaciones de IA que requieren baja latencia.
La segunda categoría abarca instalaciones regionales y flexibles, destinadas a la mayoría de las operaciones de inferencia de IA y a los servicios convencionales en la nube. Estas empresas pueden ubicarse fuera de las grandes ciudades, teniendo en cuenta factores como el coste y la disponibilidad de terrenos.
También aparecen centros de datos vinculados a la soberanía de los datos, en los que la información debe permanecer dentro de determinados límites geográficos o jurisdicciones.
La última categoría comprende proyectos de alto consumo energético, utilizados principalmente para el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial. Dado que estas operaciones ofrecen mayor flexibilidad de ubicación, la elección tiende a favorecer regiones con abundante suministro eléctrico, precios competitivos y fuentes de energía bajas en carbono.
Si bien el estudio se centra principalmente en el mercado europeo, sus conclusiones también ayudan a evaluar las oportunidades y los desafíos para la expansión de los centros de datos en Brasil.
El país cuenta con factores que podrían favorecer la instalación de proyectos de alto consumo energético, como la elevada participación de fuentes renovables en la matriz eléctrica, la disponibilidad territorial y el potencial de expansión de la generación de energía solar y eólica. Sin embargo, la materialización de este potencial dependerá de la capacidad de conexión a la red eléctrica.
Para Kearney, el futuro de la infraestructura digital debe entenderse como una red de ubicaciones con funciones complementarias. Por lo tanto, es probable que la disponibilidad de energía adquiera tanta importancia como la conectividad, la proximidad del usuario y la seguridad de los datos a la hora de definir las futuras inversiones.
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