La Inteligencia Artificial (IA) ha experimentado un ascenso meteórico en uso y titulares. Detrás de todo este revuelo, la demanda de centros de datos también está creciendo a un ritmo sin precedentes. Qué papel desempeña la IA en este aumento y por qué?
Crecimiento del mercado de centros de datos
El auge de la construcción de centros de datos, según se espera que sea del 10% hasta 2030. Algunos expertos un crecimiento aún mayor: un 20% anual para el mercado de hiperescala de centros de datos. A finales de 2023, había aproximadamente 8.000 centros de datos en todo el mundo, y un tercio se encuentran en Estados Unidos. Antes de explorar las razones detrás de las proyecciones de crecimiento desenfrenado (tenga en cuenta que ha habido en los últimos años también), consideremos el propósito de un centro de datos. Los centros de datos son esencialmente centros de almacenamiento para servidores, routers y otras infraestructuras informáticas. Los equipos almacenan y procesan datos. Un centro de datos puede formar parte de un edificio o ser una estructura independiente.
El papel de la IA en el mercado de los centros de datos
Los expertos apuntan a la IA como factor impulsor de la necesidad de más centros de datos. Sin embargo, ya se necesitaban más centros de datos antes de que la IA se convirtiera en el elefante en la habitación (la IA ).
"La oferta ya tenía dificultades para seguir el ritmo de la creciente demanda de espacio para centros de datos en las principales áreas metropolitanas, antes de la adopción masiva de herramientas de IA", según . "Los cuellos de botella en la cadena de suministro y la falta de poder distribuible han dado lugar a bajas tasas de vacantes y un poder de fijación de precios significativo para los propietarios de centros de datos en estas ubicaciones". Por lo tanto, el mercado de centros de datos estaba preparado para crecer incluso sin el auge de la IA. Sin embargo, el crecimiento de la construcción y modernización de centros de datos está relacionado con la IA.
En 2022, informa la los centros de datos consumieron aproximadamente 460 teravatios-hora (TWh) en 2022, es decir, el dos por ciento de la electricidad mundial. La AIE prevé que los centros de datos consuman más de 1.000 TWh de electricidad en 2026. Para contextualizar, consideremos esto de la AIE: "Esta demanda equivale aproximadamente al consumo eléctrico de Japón".
Algunas de las herramientas de IA más comunes que impulsan la necesidad de datos son ChatGPT y Bard de Google. Estas herramientas de IA tan populares utilizan modelos de aprendizaje del lenguaje.
Recurramos a para explicar los LLM, que son muy grandes.
Los grandes modelos lingüísticos (LLM) son modelos de aprendizaje profundo muy grandes que se preentrenan con grandes cantidades de datos. El transformador subyacente es un conjunto de redes neuronales que constan de un codificador y un decodificador con capacidades de autoatención. El codificador y el decodificador extraen significados de una secuencia de texto y comprenden las relaciones entre las palabras y frases que contiene. ... Los grandes modelos lingüísticos ... pueden realizar tareas completamente distintas, como responder preguntas, resumir documentos, traducir idiomas y completar frases.
Nota: Todas las herramientas de IA y de IA Generativa utilizan LLM.
La IA está ávida de energía.
La IA se utiliza para muchísimas cosas. Una rápida búsqueda en Google sobre "usos de la IA" puede confirmar que la tecnología está omnipresente. Sin embargo, la pregunta que todavía necesita respuesta es: "¿Por qué necesita la IA más centros de datos? La IA requiere cantidades ingentes de datos y formación para producir lo necesario. El volumen de datos está cambiando los requisitos de los centros de datos. En el pasado, "los centros de datos... [se construían] en torno a bastidores alimentados por CPU para hacer frente a las cargas de trabajo informáticas tradicionales", según . "Sin embargo, el cómputo de IA en su lugar requiere bastidores alimentados por GPU, que consumen más energía, emiten más calor y ocupan más espacio que una capacidad equivalente de CPU".
Los cambios debidos a la IA están afectando al diseño del Centro de Datos, no sólo a la cantidad. "A medida que avanzan la potencia de cálculo y los diseños de los chips, los bastidores de los equipos duplican su densidad de potencia cada seis o siete años. ... La densificación de los clústeres de servidores de IA requiere un cambio de la refrigeración por aire a la refrigeración líquida, lo que plantea retos como las limitaciones del emplazamiento, los riesgos de obsolescencia, las complicaciones de instalación y las limitadas opciones de fluidos sostenibles", señala la . "También se hacen necesarios métodos de refrigeración especializados, como intercambiadores de calor de puerta trasera, para abordar el mantenimiento de la redundancia y la eficiencia".
En compara el tamaño de los bastidores que requieren los centros de datos de IA con los de los centros de datos convencionales: 50 kilovatios o más por rack, frente a unos 7 kilovatios por rack. "Eso significa que los centros de datos de IA deben construirse con una infraestructura añadida capaz de suministrar una cantidad de energía mucho mayor". "Otros para los centros de datos nuevos (o readaptados): la redundancia de energía y la resiliencia amplifican y añaden tensión para garantizar una conectividad robusta y una baja latencia."
Los nuevos centros de datos consumen mucha energía. ¿Puede soportarlo la red? ¿Cómo se compagina con la tendencia a ser más ecológicos? Estas y otras cuestiones siguen pendientes. La IA ya está teniendo un gran impacto en muchas facetas de la vida de las personas. Ese impacto sigue creciendo. Los centros de datos son esenciales para que la IA siga creciendo.
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