Por Patrick Quirk, director de tecnología de Nautilus Data Technologies

Todos hemos oído, de cientos de maneras, que la IA, especialmente la IA generativa, transformará el mundo. Hasta ahora, todos hemos utilizado varias herramientas. Hemos leído sobre las docenas o cientos de casos de uso que la IA puede permitir. Sabemos que la IA podría desbloquear nuevas formas de transformar la naturaleza del trabajo y el impacto que las empresas pueden generar.

Una esperanza, alabada por muchos, es que la IA proporcione nuevas capacidades para mejorar los objetivos de sostenibilidad, eficiencia y desempeño, ya sea para corporaciones o países. Esperamos que la IA pueda mejorar la eficiencia energética, reducir los residuos, hacer que los productos sean más sostenibles y reducir las emisiones de la cadena de suministro.

La IA ciertamente tiene el potencial de respaldar estos objetivos, pero existe una extraña paradoja en torno a la IA y la sostenibilidad.

La IA generativa es una tecnología sin precedentes; se aplicará a muchas iniciativas y es probable que tenga un impacto significativo en los objetivos ambientales. Al mismo tiempo, la IA generativa tiene el potencial de bloquear o limitar el progreso hacia esos objetivos.

El problema potencial es fácil de entender. ¿El hardware necesario para la IA generativa consumirá tantos recursos que las organizaciones no alcanzarán los objetivos de sostenibilidad? ¿El crecimiento masivo de nuevos centros de datos aumentará las emisiones y sobreutilizará recursos escasos hasta el punto de que no se puedan cumplir los objetivos medioambientales?

Quizás esto parezca poco probable, pero el Synergy Research Group ha informado que la capacidad de los centros de datos a hiperescala casi se triplicará en los próximos seis años, impulsada por la IA. Ese crecimiento, por supuesto, no incluye a los proveedores de colocación y a las empresas que están rápidamente reequipando, modernizando y buscando construir nuevos centros de datos para posicionarse para un futuro de IA.

Todavía es pronto para discernir cuánto impacto ambiental veremos si se acelera la construcción de centros de datos. Pero es fácil ver algunos posibles impactos de un impulso hacia el apoyo a la IA generativa a escala. Algunos de estos impactos podrían incluir:

• Utilización masiva de energía: Gartner cree que la IA consumirá más energía que la fuerza laboral humana para 2025. En nuestras conversaciones con un único líder de colocación, anticipan que necesitarán 5 GW adicionales de capacidad de energía para 2027, en comparación con sus 2,7 GW actuales.
• Generación y distribución de energía: las redes eléctricas ya están al límite y los reguladores están haciendo sonar las alarmas. En Virginia, Dominion Power anunció que no podían suministrar energía a los centros de datos previstos. Ya estamos viendo una demanda de nuevas plantas de energía y líneas de distribución de energía para hacer frente al crecimiento de los centros de datos, que viene con sus propios conjuntos de consumo de recursos y emisiones crecientes.
• Uso de la tierra, uso del agua y uso de materiales de construcción: la tierra en áreas favorables es escasa, la utilización del agua está bajo presión política y los materiales de construcción a menudo producen cantidades masivas de gases de efecto invernadero.
• Construcción en sí: el desmonte de terrenos, el transporte de materiales, los equipos de construcción y el montaje consumen recursos, y los centros de datos con conciencia ecológica están reconsiderando sus diseños para reducir las emisiones de carbono.
• Nuevo hardware: no solo servidores, almacenamiento y redes, sino también GPU y DPU, cableado, nuevos racks y distribución de energía. Los clústeres de IA requieren miles de servidores, y la fabricación de servidores genera emisiones al extraer los minerales necesarios desde la producción hasta la distribución.

Afortunadamente, existe una tecnología probada que permite a las organizaciones hacer frente a la expansión de servidores y al consumo de energía sin precedentes de los centros de datos. Reduce el uso de la tierra, el uso de materiales de construcción y el uso de agua, al tiempo que acelera el tiempo de finalización de los nuevos centros de datos. Esta tecnología es la refrigeración líquida y habrás oído hablar de ella, especialmente durante los últimos meses.

La refrigeración líquida se está convirtiendo en el tema más candente en la industria porque, en pocas palabras, es necesaria si las organizaciones quieren hacer crecer su infraestructura de IA generativa a escala sin comprometer sus objetivos ambientales directos e indirectos.

Con la refrigeración líquida, las organizaciones tienen una nueva herramienta que reduce algunas de las emisiones críticas y los desafíos de recursos que enfrentarán en los próximos años.

• Aumentar la eficiencia de la refrigeración, es una característica necesaria, ya que los servidores de IA actualmente consumen 3 kW o más. La refrigeración por aire convencional es muy ineficiente y requiere mucha más electricidad y agua que la refrigeración líquida. La refrigeración líquida reduce el desperdicio de energía.
• Haciendo frente a densidades de rack sin precedentes de 80 kW de servidores por rack o más. Este simple cambio tiene una serie de efectos dominó, incluida la reducción de la cantidad de racks, la cantidad de cableado y el espacio necesario.
• Permitir que los proveedores de centros de datos construyan centros de datos más pequeños sin comprometer la capacidad informática, reduciendo el volumen de material de construcción y minimizando el tiempo de construcción.

Nuestra opinión es que la refrigeración líquida es una necesidad para las cargas de trabajo generativas de IA y que se convertirá en un elemento clave para cumplir los objetivos de sostenibilidad en el futuro a medida que las organizaciones construyan más y más centros de datos para respaldar las oportunidades que la IA puede ofrecer.

Para obtener más información sobre la perspectiva de Nautilus sobre la refrigeración líquida, consulte nuestro blog en https://nautilusdt.com/news-updates/