Los centros de datos sustentan el crecimiento del uso de la inteligencia artificial (IA), pero necesitan recursos como la energía y el agua para hacerlo posible.
Para respaldar el uso creciente de la IA es necesario replantear el diseño de los edificios de los centros de datos a fin de reducir las brechas que desperdician energía.
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A medida que se dispara el uso de la inteligencia artificial (IA), la demanda energética de los centros de datos necesaria para respaldar este crecimiento está generando oportunidades en numerosos sectores, desde la creación de empleo hasta la generación de riqueza en la construcción de inmuebles comerciales, la tecnología y la financiación de capital riesgo. Sin embargo, dado que se prevé que el sector mundial de los centros de datos se expanda a un ritmo del 14 % (tasa de crecimiento anual compuesta) hasta 2030, requerirá hasta 3 billones de dólares en inversiones en infraestructura.
El auge de los centros de datos también está generando revuelo en las comunidades locales, hasta convertirse en un tema político candente. Además de las molestias que la construcción provoca en los barrios, los centros de datos consumen una enorme cantidad de energía y agua.
Los analistas de Gartner prevén que el consumo mundial de electricidad de los centros de datos se duplicará para 2030, y el Environmental and Energy Study Institute señala que algunos centros de datos de gran tamaño requieren hasta 5 millones de galones de agua al día. Se prevé que estas demandas sigan aumentando a medida que se construyan más centros de datos.
No obstante, existe la oportunidad de construir centros de datos de forma responsable pensando en el futuro. Un plan para centros de datos cuidadoso, rigurosamente investigado y ejecutado con criterio debería permitir acelerar la innovación impulsada por la IA sin consecuencias ambientales. Es posible equilibrar las necesidades de las partes interesadas de los centros de datos con las de los ciudadanos preocupados.
Cómo pueden los centros de datos afrontar la crisis energética
Tres enfoques eficaces para abordar los retos energéticos actuales de los centros de datos incluyen:
1. Refrigeración líquida y reutilización del calor
La refrigeración líquida y la reutilización del calor sustituyen la ventilación de aire tradicional para absorber y transferir el calor de los centros de datos. En lugar de liberar ese calor a la atmósfera, se reutiliza para otras necesidades del edificio o se distribuye a una red más amplia para reducir las necesidades energéticas de las empresas o viviendas cercanas.
2. Colocación conjunta con fuentes de energía renovable
Ubicar los centros de datos en el mismo emplazamiento de energía renovable, o en uno adyacente, como un parque eólico o solar, reduce la energía que se extrae de la red. En lugar de tomar la electricidad que utilizaría la comunidad local, el centro de datos dispone de fuente propia.
3. Software de optimización predictiva
La tecnología de optimización predictiva utiliza la IA y el aprendizaje automático para anticipar y resolver posibles problemas de los centros de datos, como el sobrecalentamiento, antes de que afecten negativamente a las operaciones.
Esto reduce la pérdida de energía causada por un flujo de aire ineficiente y el deterioro de los cables. Además, captura datos de uso y de temperatura que muestran incidencias en tiempo real y detectan tendencias a lo largo del tiempo. Estos datos pueden respaldar un equilibrio de carga más eficiente, una programación del mantenimiento más precisa y una optimización general de los equipos.
Replantear el diseño de los centros de datos
Sin embargo, la introducción de nuevas metodologías y tecnologías en construcciones nuevas de centros de datos o en la adaptación de edificios existentes solo es una parte de la solución. Para respaldar la IA es necesario replantear el diseño fundamental del edificio del centro de datos, porque aún existen brechas que desperdician energía debido a un flujo de aire ineficiente, al deterioro de los cables y a la dependencia de instalaciones manuales que consumen mucho tiempo y de revisiones de equipos.
Una de las razones es que han cambiado las cargas de trabajo informáticas tradicionales. Mientras que las CPU (unidades centrales de procesamiento) fueron en su día el estándar predeterminado para ejecutar cargas de trabajo, hoy en día pasan a un segundo plano, ya que la IA exige GPU (unidades de procesamiento gráfico) de mayor potencia y con un consumo energético más intensivo. Acomodar el nuevo hardware de GPU suele requerir la instalación de nuevos equipos, lo que puede tardar meses y debe ir seguido de un proceso de inspección manual de seguridad.
Estas inspecciones dependen del ojo humano y de cámaras infrarrojas portátiles que escanean una zona para captar lecturas de temperatura. Dado que la IA genera cargas térmicas más densas, menos estables y que pueden desplazarse, resulta difícil determinar con precisión dónde se genera el mayor calor. Esto se debe a la falta de visibilidad sobre el rendimiento y los límites de la energía térmica de los edificios de los centros de datos.
Como resultado, estas inspecciones manuales no pueden satisfacer la necesidad de una supervisión continua de todo el centro de datos para detectar problemas como el sobrecalentamiento. La falta de profesionales cualificados en centros de datos agrava estos retos. Se trata de uno de los riesgos más importantes y menos considerados en la gestión y la construcción de centros de datos en la actualidad.
Construir los centros de datos del futuro
El Uptime Institute señala que la mitad de los propietarios de centros de datos y de sus operadores hacen un seguimiento de las métricas necesarias para evaluar su sostenibilidad y cumplir los requisitos normativos. Asimismo, los centros de datos ya están captando el rendimiento de la energía térmica mediante la inteligencia espacial basada en el calor.
Este enfoque permite detectar anomalías, como una distribución desigual del calor o puntos calientes que, de otro modo, pasarían desapercibidos al ojo humano o no serían detectados por un algoritmo hasta que la situación se volviera crítica.
Como sensor sin cámara, la detección espacial basada en el calor ofrece a los operadores de centros de datos información en tiempo real sobre el consumo energético y la emisión de calor, incluso en los niveles más detallados. Cuando estos datos se integran en un panel que muestra el rendimiento del edificio, ayudan a garantizar que la capacidad energética fluya únicamente donde se necesita.
Estos datos pueden agilizar las respuestas y favorecer una planificación más estratégica, basada en una representación más precisa de las condiciones del centro de datos. Asimismo, resuelve un problema de precisión que surge al utilizar gemelos digitales, es decir, réplicas virtuales de la infraestructura física de una instalación. Los modelos de gemelos digitales solo son tan precisos como los datos de los sensores que los alimentan. Sin una detección física continua, el gemelo refleja la intención frente a la realidad, lo que puede provocar sorpresas costosas.
La información de la inteligencia espacial, como parte de una estrategia integral de eficiencia de los centros de datos, puede reducir la demanda energética. Investigaciones revisadas por pares confirman que los controles de edificios basados en el uso pueden reducir el consumo de energía entre un 20 y un 30 % al ajustar la producción de refrigeración a la demanda real. Esto ayudaría a equilibrar las necesidades de un centro de datos con las de sus vecinos. También permitiría a los centros de datos demostrar reducciones significativas en el consumo de recursos.
Es responsabilidad de quienes construyen y mantienen los centros de datos optimizar la infraestructura para lograr la eficiencia energética. Solo así podremos mantener conversaciones más productivas sobre la planificación de los centros de datos del futuro.
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