La infraestructura de inteligencia artificial (IA) evoluciona más rápido que la regulación necesaria para gobernarla.
La huella física de los modelos de IA, desde la capacidad de cálculo hasta la gestión térmica, está aumentando rápidamente.
Asia puede liderar y servir de ejemplo de cómo deberían ser los ecosistemas de IA integrados y con visión de futuro.
El rápido despliegue de las tecnologías de inteligencia artificial (IA) está transformando desde la infraestructura de datos hasta la gobernanza mundial.
Aunque la IA ofrece importantes beneficios —mejora la eficiencia y permite iniciativas de sostenibilidad, como el seguimiento de la huella de carbono a lo largo del ciclo de vida de los productos y la optimización de la gestión energética—, su expansión plantea desafíos.
A medida que los modelos de IA aumentan de tamaño y complejidad, su huella física, desde la capacidad de cálculo hasta la gestión térmica, está creciendo rápidamente.
Este impacto suscita preocupación por el consumo asociado de energía y agua, los residuos electrónicos (como baterías y servidores usados) y la dependencia de recursos no renovables, incluidos los elementos de tierras raras, para fabricar hardware.
Aunque la innovación tecnológica suele tener como objetivo reducir el uso de recursos, la paradoja de Jevons sugiere que las mejoras de eficiencia podrían aumentar paradójicamente el consumo total de recursos a medida que crece el uso de la IA.
Al mismo tiempo, los marcos de gobernanza —desde el derecho ambiental hasta la regulación digital— tienen dificultades para seguir el ritmo. Está surgiendo una nueva tensión: la infraestructura de IA evoluciona más rápido que la regulación y la gobernanza necesarias para garantizar que esté al servicio del interés público y del planeta.
Esta dinámica influirá cada vez más en las decisiones relacionadas con la formulación de políticas, las empresas y la inversión en infraestructura.
La infraestructura y la gobernanza deben evolucionar conjuntamente
Pese a su aparente separación, los ámbitos de la infraestructura y la gobernanza digital están convergiendo. Sin embargo, esta convergencia apenas se ha explorado en el debate público. La digitalización actual pone de manifiesto tres desajustes fundamentales:
Desajustes funcionales: Silos entre la infraestructura de IA, la sostenibilidad ambiental y otros ámbitos, como las finanzas.
Desajustes espaciales: Coordinación insuficiente entre los niveles de gobernanza local, nacional e internacional.
Desajustes temporales: Un conflicto entre los rápidos ciclos de despliegue de los sistemas de IA y las necesidades a largo plazo de resiliencia ambiental y social.
Abordar estos desajustes requiere una visión holística en la que el desarrollo de la infraestructura y la gobernanza evolucionen en paralelo. Esto es especialmente importante para la región de Asia-Pacífico, donde confluyen la densidad urbana, la vulnerabilidad climática y la aceleración de la digitalización.
El enfoque de Singapur se refleja en la Hoja de ruta para centros de datos ecológicos dirigida por la Autoridad de Desarrollo de Medios e Infocomunicaciones (IMDA) y el Consejo de Desarrollo Económico; el Marco modelo de gobernanza de la IA generativa elaborado por la IMDA y la AI Verify Foundation; y el más amplio Plan Verde de Singapur 2030.
Estas iniciativas muestran los primeros esfuerzos por armonizar los marcos de infraestructura y gobernanza para impulsar ecosistemas digitales sostenibles.
El cambio en la infraestructura
El desarrollo de la IA aumenta la demanda de infraestructura digital avanzada, en particular de centros de datos. El ecosistema está sometido a presión en múltiples aspectos, desde las redes eléctricas hasta la gestión de residuos electrónicos.
La refrigeración por aire se acerca a sus límites termodinámicos. Se prevé que la densidad de los racks alcance hasta 600 kilovatios, una carga térmica intensa que los sistemas tradicionales de refrigeración por aire no pueden gestionar cuando la genera el hardware de IA de próxima generación.
La transición a tecnologías de refrigeración líquida e híbrida es esencial y tiene profundas implicaciones para el diseño de infraestructura, la financiación, la seguridad y las normas internacionales.
Las soluciones de refrigeración líquida, como la refrigeración directa al chip y por inmersión, ofrecen una eficiencia de transferencia térmica mucho mayor y reducen el consumo de energía y la huella espacial.
Sin embargo, plantean nuevos desafíos operativos, como la selección del refrigerante, los protocolos de mantenimiento y la gestión de riesgos. Estos requieren mecanismos de gobernanza actualizados que garanticen despliegues sostenibles y seguros.
Al mismo tiempo, una evaluación ambiental integral de la infraestructura de IA debe abarcar las emisiones de Alcance 1, 2 y 3, de conformidad con el Protocolo de Gases de Efecto Invernadero, e incluir el consumo de energía, el carbono incorporado en la fabricación y el impacto de los materiales al final de su vida útil.
Singapur y Asia están en una posición privilegiada para impulsar la siguiente etapa de la gobernanza sostenible de la IA.
El retraso regulatorio
A los marcos regulatorios les cuesta seguir el ritmo del rápido desarrollo de la infraestructura y los sistemas de IA. Sin una gestión proactiva, aumenta el riesgo de que se produzcan:
Regímenes fragmentados de cumplimiento normativo entre jurisdicciones.
Arbitraje regulatorio que favorece entornos con normas menos exigentes.
Informes de sostenibilidad incoherentes o incompletos.
Gestionar esta situación eficazmente requiere normas de sostenibilidad claras e interoperables para la infraestructura de IA. Estas normas deben respaldar las evaluaciones del impacto ambiental, la coherencia regulatoria transfronteriza y los marcos armonizados de presentación de informes.
Las necesidades de infraestructura variarán considerablemente a medida que los sistemas de IA se vuelvan más complejos y abarquen desde modelos fundacionales de propósito general hasta implementaciones específicas de cada ámbito. Los marcos de gobernanza deben ser lo bastante flexibles para adaptarse a estas variaciones sin comprometer los objetivos de sostenibilidad.
La telemetría de infraestructura en tiempo real —que abarque el uso de energía, el consumo de agua, la eficiencia térmica y las emisiones— debe recopilarse y divulgarse con transparencia como parte de evaluaciones ambientales de IA creíbles.
Estas prácticas deben ajustarse a las normas actuales en evolución —las que está desarrollando la Organización Internacional de Normalización—, como ISO/IEC SC42 y el Grupo de trabajo P7100 sobre los impactos ambientales de la inteligencia artificial del Instituto de Ingenieros Eléctricos; ambos son ejemplos de ello.
Los esfuerzos de Singapur —como Green Mark para centros de datos: 2024 (la Autoridad de Edificación y Construcción y la IMDA) y la Subvención para la eficiencia energética de los centros de datos administrada por Enterprise Singapore— son buenos ejemplos de innovación regulatoria proactiva que fomenta el liderazgo en sostenibilidad.
Un proceso de cooperación
Lograr una IA sostenible exige una acción integrada de los gobiernos, las empresas, las instituciones académicas y la comunidad en general para garantizar que la infraestructura digital crezca en armonía con los objetivos ambientales y sociales.
En todo el mundo, parecen estar surgiendo gradualmente marcos de cooperación que buscan integrar la sostenibilidad en el núcleo del desarrollo de la IA.
En Europa, la Ley de IA de 2024 de la Unión Europea exige que los proveedores de modelos de IA de propósito general documenten su consumo energético: un primer paso para exigir al sector que rinda cuentas por su huella ambiental.
Mientras tanto, la Hoja de ruta para centros de datos ecológicos de Singapur promueve mejoras de eficiencia, normas de certificación y operaciones sostenibles.
Puede complementarse con la Guía de la ASEAN sobre gobernanza y ética de la IA, que, si se gestiona adecuadamente, puede orientar a sus miembros hacia evaluaciones ambientales más rigurosas a lo largo de todo el ciclo de vida de la IA.
Organizaciones internacionales como el Instituto de Ingenieros Eléctricos y Electrónicos, ISO/IEC SC42, la UNESCO y la Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económicos también están sentando las bases para normas de sostenibilidad reconocidas mundialmente y adaptadas a la infraestructura de IA.
Se desprende de ello que Asia tiene una oportunidad fundamental para liderar con el ejemplo, no solo adoptando las mejores prácticas, sino también dando forma a las futuras normas y modelos de gobernanza.
Cada vez se reconoce más que la sostenibilidad debe integrarse en todas las fases del ciclo de vida de la IA: desde el diseño de los modelos y la infraestructura hasta su implementación y su eventual desmantelamiento.
Para tener éxito, la región debe dar prioridad a varias áreas clave:
Realizar evaluaciones del impacto a lo largo de todo el ciclo de vida.
Gestionar la complejidad de la infraestructura.
Mejorar la transparencia en el uso de recursos.
Impulsar la innovación regulatoria.
Promover la normalización transfronteriza.
Al vincular directamente el desarrollo de la infraestructura con la responsabilidad ambiental, la región puede servir de modelo de lo que los ecosistemas de IA integrados y con visión de futuro pueden y deben llegar a ser.
