• El FIE considera necesario que proyecto InvestAI incorpore un plan estratégico específico para la gestión energética de la industria de la IA, basado en energías renovables, eficiencia operativa e inversiones para la modernización de las redes eléctricas.

  • Se estima que entrenar GPT-4 costó a OpenAI más de 50 GWh. Esto supone que preparar un único modelo de IA habría consumido casi la mitad de la energía fotovoltaica producida en un día en toda España.

  • “Si tenemos en cuenta la proliferación de modelos de IA y que los nuevos desarrollos, cada vez más complejos, tienden a consumir más electricidad, podemos hacernos una idea de las crecientes necesidades energéticas que plantea la tecnología”, advierte el director de Opina 360, Juan Francisco Caro.

  • “Es muy difícil hablar de la demanda sin hablar de la oferta de electricidad y sin abordar la interconexión entre ambas, es decir, las redes y la flexibilidad”, Lukasz Kolinski, Director de Transición Verde e Integración del Sistema Energético de la Comisión Europea.

  • España emerge como un candidato natural en el reparto de las cuatro gigafactorías europeas de IA, ya que en ella convergen la energía, la tierra y el dato”, según el director del FIE

La presidenta de la Comisión Europea, Ursula von der Leyen, presentó el pasado martes en la Cumbre de Acción sobre IA la iniciativa InvestAI, un plan sin precedentes para movilizar la inversión de 200.000 millones de euros en inteligencia artificial. Entre sus medidas estrella, se destinarán 20.000 millones a la construcción de cuatro gigafactorías de IA, auténticos titanes tecnológicos diseñados para entrenar los modelos más avanzados del continente. Con 100.000 chips de última generación, estas instalaciones cuadruplicarán la capacidad de cualquier factoría de IA actualmente en construcción. Europa da así un paso audaz para situarse a la vanguardia de la revolución de la IA. Sin embargo, en su ambicioso discurso, Von der Leyen no abordó una cuestión que desde el FIE consideramos fundamental y que podría determinar el éxito o fracaso de todo el proyecto, y que, por ello, merece nuestra atención inmediata: la gestión energética.

Gigafactorías de IA: la revolución que puede colapsar la red

La magnitud del consumo energético de la IA es abrumadora, especialmente en las fases de entrenamiento de modelos, que es una de las principales actividades a las que se van a dedicar estos centros. “Las estimaciones realizadas calculan que entrenar GPT-4 costó a OpenAI más de 50 gigavatios hora. Esto supone que preparar un único modelo de IA habría consumido casi la mitad de la energía fotovoltaica producida de media en un día en España. Si tenemos en cuenta la proliferación de modelos de IA y que los nuevos desarrollos, cada vez más complejos, tienden a consumir más electricidad, podemos hacernos una idea de las crecientes necesidades energéticas que plantea la tecnología”, advierte el director de Opina 360, Juan Francisco Caro.

Dado que la potencia computacional de la IA se duplica cada 100 días (Zhu et al., 2023), el desafío es equilibrar este crecimiento con el consumo energético. La potencia computacional es la capacidad de un sistema para procesar datos y realizar cálculos. Cuanto mayor es, más rápido y complejo es el trabajo que puede realizar y, aunque se avanza en la optimización del hardware y los algoritmos, todo apunta a que satisfacer esta creciente capacidad de cálculo seguirá exigiendo un mayor consumo de energía eléctrica.

Ahora, proyectemos estas cifras al ambicioso plan europeo: cuatro gigafactorías equipadas con 100.000 chips de última generación, operando simultáneamente y entrenando múltiples modelos. Las cifras se dispararían hasta niveles que podrían comprometer seriamente la estabilidad de la red eléctrica europea. Sin un plan estratégico de gestión energética que acompañe a la iniciativa InvestAI, estas gigafactorías corren el riesgo de convertirse en elefantes blancos tecnológicos: impresionantes en el papel, pero insostenibles en la práctica.

¿Qué es un elefante blanco?

El término “elefante blanco” se utiliza en diferentes sectores para designar grandes proyectos o infraestructuras que no se concluyen o son ineficaces porque tienen grandes costes de mantenimiento y poca utilidad. El origen de la expresión se remonta a la antigua Siam, donde los reyes regalaban elefantes blancos a sus enemigos. Al ser un animal sagrado, no podía sacrificarse ni obtener benficios tangibles de su posesión. Sin embargo, se debían invertir grandes cantidades de dinero en su cuidado y manutención, lo que podía suponer, en muchos casos, la ruina del que tuviera la desgracia de poseerlo.

La pregunta “del millón”: ¿dónde está el plan energético?

Existe, por tanto, un vacío critico en el ambicioso despliegue de InvestAI: la ausencia de una estrategia energética integral. En nuestra opinión, los responsables europeos deberían incorporar dentro del propio proyecto InvestAI un plan estratégico específico para la gestión energética de la industria de la IA. La pregunta es clara: en los 200.000 millones de euros movilizados, ¿hay (o habrá) una cantidad destinada específicamente a garantizar la viabilidad energética de estas infraestructuras? Más concretamente, ¿qué parte de los 20.000 millones para gigafactorías se destinará a asegurar su sostenibilidad energética?

Corremos el riesgo de que, sin este plan estratégico de gestión energética, la inversión en IA quede en papel mojado. Las gigafactorías no pueden simplemente «enchufarse» a la red actual; requieren una integración planificada y sostenible en el sistema energético europeo.

Para ello, desde el FIE identificamos tres pilares fundamentales:

  1. El desarrollo estratégico de energías renovables, priorizando ubicaciones con alto potencial de generación energética renovable.
  2. La implementación de sistemas de eficiencia operativa, aprovechando la propia IA para optimizar el consumo energético.
  3. Una inversión sustancial en la modernización de redes eléctricas para gestionar los nuevos patrones de demanda, ya que no se puede impulsar la demanda sin garantizar una oferta suficiente y redes adecuadas. Tal como destacaba Lukasz Kolinski, Director de Transición Verde e Integración del Sistema Energético de la Comisión Europea, en el evento “The future of electricity demand”, organizado por Bruegel: “Es muy difícil hablar de la demanda sin hablar de la oferta de electricidad y sin abordar la interconexión entre ambas, es decir, las redes y la flexibilidad”

Sin estas consideraciones, Europa se arriesga construir infraestructuras tecnológicas que, paradójicamente, podrían verse limitadas por su propia demanda energética.

La dualidad energética de la IA: (gran) consumidora y (gran) optimizadora

Nos encontramos ante una fascinante paradoja: mientras las gigafactorías de IA demandarán cantidades significativas de energía, la propia tecnología que desarrollan tiene el potencial de revolucionar la eficiencia energética industrial y su aplicación a la industria. No en vano, la propia Von der Layen destacó que estos proyectos “servirán al modelo europeo de innovación cooperativa y abierta, con un enfoque en aplicaciones industriales complejas”. Es una dualidad que debe gestionarse con visión estratégica: las mismas instalaciones que consumen enormes cantidades de energía podrían también contribuir a desarrollar y aplicar soluciones para optimizar su consumo. Es un círculo que, para ser virtuoso, necesita cerrarse de manera inteligente y sostenible.

Esta relación bidireccional entre IA y energía abre posibilidades transformadoras para la industria europea y para el cumplimiento de la nueva hoja de ruta definida, por ejemplo, en el informe Draghi. Los sistemas de IA pueden optimizar la distribución eléctrica, predecir y gestionar picos de demanda, y maximizar la eficiencia energética en tiempo real. Sin embargo, este potencial solo se materializará si la estrategia energética se integra desde el diseño inicial de las gigafactorías, no como una solución improvisada cuando los problemas de consumo se vuelvan evidentes.

La candidatura española para la IA

En el reparto de las cuatro gigafactorías europeas de IA, España, donde convergen la energía, la tierra y el dato, emerge como un candidato natural con ventajas competitivas únicas. El país ha desarrollado una matriz energética con alta penetración de renovables y cuenta con una probada experiencia en la gestión de grandes centros de datos. A esto se suma un ecosistema industrial en expansión que atrae talento tecnológico. Pero nos queda la asignatura de las redes para evitar que el elefante blanco no acabe por derribar, aunque sea de manera no voluntaria, las torres eléctricas que encuentre en su camino.

Lo que aún no sabemos es si España está ya en la agenda de InvestAI o hemos de trabajar para que lo esté. En cualquier caso, el momento de posicionarse y aprovechar estas ventajas competitivas es ahora, cuando Europa está decidiendo el futuro de su infraestructura de IA.

La IA necesita energía. Sin ella, Europa pierde una batalla de competitividad.

Parece claro que, ya sea dentro del marco de InvestAI o por cualquier otro medio, deben destinarse recursos importantes a la planificación e implementación de una estrategia energética que acompañe a la IA.

El desarrollo de la IA en Europa no se puede construir en el vacío. Su éxito está ligado a factores clave como las infraestructuras, la geoestrategia, la formación, el talento y la energía. Sin un suministro energético seguro y sostenible, la UE puede perder la capacidad de competir en este ámbito, y toda la inversión en IA podría resultar en vano. No podemos poner el carro delante de los caballos: antes de levantar megacentros de IA, necesitamos saber de dónde saldrá la energía para hacerlos funcionar y garantizar que su coste no lastre el desarrollo industrial ni la transición energética.

El futuro de la IA está ligado, de forma ineludible, a la gestión energética. Apostar por la inteligencia artificial sin resolver esta cuestión es como diseñar el coche más avanzado del mundo: capaz de volar, y hasta de hacerte la declaración de la renta (los más mayores recordarán aquel anuncio de la muñeca en TV), pero sin dotarlo de un motor sostenible. Europa aún está a tiempo de convertir InvestAI en un verdadero hito tecnológico y competitivo, pero solo si la energía necesaria para impulsarlo está garantizada. Habrá que ver bien el papel que la selva de la IA reserva a los elefantes tecnológicos.