El crecimiento acelerado de la inteligencia artificial (IA) está impulsando una mayor demanda energética en los Centros de Datos. Según el Foro Económico Mundial, una tarea realizada con IA consume hasta 33 veces más energía que un software convencional y, en el caso de la IA generativa, el consumo puede ser 55 veces mayor. Además, alrededor del 40% de la energía de un centro de datos se destina a los sistemas de enfriamiento, lo que hace indispensable implementar tecnologías más eficientes que reduzcan el consumo energético sin afectar la capacidad de procesamiento.
Paradójicamente, la solución a este desafío también está en la propia inteligencia artificial, de acuerdo con Alejandra Castellanos, directora de HiRef LATAM, la IA permite optimizar la operación de los centros de datos mediante sistemas de enfriamiento inteligentes, automatización del consumo e integración de refrigerantes de menor impacto ambiental y energías limpias:
“Es posible mejorar la eficiencia energética mediante tecnologías de refrigeración con refrigerantes de menor impacto ambiental, complementadas con software inteligente, automatización del consumo e integración de energías limpias. La IA permite operar los sistemas de forma más eficiente y sostenible”.
Para la especialista, las estrategias clave para conseguir a corto plazo una reducción significativa de la huella de carbono que produce esta industria, involucra varios procesos dentro de los centros de datos: el primer de ellos, y probablemente el más importante es el enfriamiento de los grandes servidores:
“El enfriamiento representa un enorme gasto energético, además de que consume una gran cantidad de agua. En este sentido, las nuevas tecnologías que estamos habilitando en los centros de datos logran reducir este gasto de forma significativa; por ejemplo, en HiRef estamos empleando nuevos refrigerantes como el R744 (CO2), el uso de compresores Inverter y de tecnologías de enfriamiento líquido, que ya están disponibles en el país y en toda la región”, explicó Alejandra Castellanos.
Asimismo, destacó que la inteligencia artificial puede optimizar la operación mediante modelos de machine learning capaces de analizar variables como la temperatura exterior y las cargas de trabajo para anticipar la demanda de refrigeración, ajustando automáticamente los sistemas únicamente cuando es necesario y evitando desperdicios energéticos.
“Tecnologías como la refrigeración líquida y la refrigeración por inmersión representan un cambio importante frente a los sistemas tradicionales de aire acondicionado, ya que permiten disipar el calor de manera mucho más eficiente y con un menor consumo energético”, agregó.
En este sentido, Castellanos abundó sobre la propuesta de HiRef que emplea tecnologías de Refrigeración Líquida Directa al Chip (D2C): “permite una refrigeración precisa de componentes específicos dentro del servidor mediante un sistema de tuberías internas que dirige el refrigerante a los componentes que generan calor, como conjuntos de chips y GPU. Luego, el calor se transfiere a través de un intercambiador de calor colocado directamente en el microprocesador”, explicó la directora.
También destacó la importancia de la gestión inteligente de las cargas de trabajo. Gracias a la IA, es posible distribuir procesos entre distintos servidores o regiones según la disponibilidad de energía renovable y el nivel de utilización de cada equipo, evitando tanto la sobrecarga como el funcionamiento ocioso de la infraestructura.
El último aspecto es el uso de hardware especializado, con el cual puede evitarse la sobreprovisión, utilizando procesadores diseñados específicamente para IA, maximizando el rendimiento por vatio consumido.
Finalmente, la especialista subrayó que la sostenibilidad de la IA también depende de la calidad de los datos que procesa y de la eficiencia con la que son desarrollados los modelos.
