Si no podemos dejar el hábito de la IA, ¿cómo gestionamos su enorme demanda ener

Mon, 01 Jan 0001 00:00:00 +0000

¿Por qué el problema energético de la IA se ha vuelto tan urgente de repente?

Respuesta simple: porque la curva de crecimiento se ha desacoplado de la capacidad de la red eléctrica. Cuando el consumo energético para entrenar un solo modelo comienza a medirse en “el consumo anual de varias ciudades”, ya no es un problema de factura de laboratorio, sino una prueba de estrés a nivel nacional para la infraestructura.

¿Recuerdan el dividendo de la Ley de Moore? Los transistores se hacían más pequeños, el rendimiento mejoraba, el consumo de energía disminuía. Pero esta ley, en la era de la IA, especialmente en la inferencia y entrenamiento de grandes redes neuronales, se ha ralentizado significativamente o incluso ha dejado de ser válida. Nos enfrentamos a la cruda realidad de la “Ley de Huang” o de que “la demanda de potencia de cálculo de la IA se duplica cada seis meses”, y detrás de esto está el aumento exponencial del consumo energético. La Agencia Internacional de la Energía (AIE) en su informe de 2025 señaló claramente que se espera que el consumo eléctrico de los centros de datos se duplique entre 2022 y 2026, siendo la IA y las criptomonedas los dos principales impulsores.

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