El enorme apetito de energía de la IA determinará el éxito o fracaso de los objetivos climáticos

Para la industria energética, la IA representa un cambio de paradigma incierto: una innovación que podría allanar el camino hacia una red más limpia y ecológica o paralizar décadas de progreso ambiental.

“Lo que el sector climático y energético está enfrentando con la IA no es muy diferente de lo que estamos enfrentando en todos los ámbitos con la IA. Es extremadamente complicado, y es solo una cuestión de, ‘¿Superarán los beneficios a los daños?’”, dijo Austin Whitman, CEO de la organización sin fines de lucro The Climate Change Project, a Fortune.

El problema clave es el enorme apetito por la energía de la IA. La IA exigirá un enorme aumento en la capacidad de generación de energía, una transición que ya ha comenzado. Microsoft, la misma empresa que impulsa la revolución de la IA con su inversión de USD 10 mil millones en OpenAI, firmó un colosal acuerdo de USD 10,5 mil millones con el proveedor de energía renovable Brookfield la semana pasada. Otros líderes en IA están invirtiendo en startups de energía, presentando de todo, desde baterías térmicas hasta reactores nucleares modulares.

Después de años de crecimiento bajo o nulo, las compañías de servicios públicos están enfrentando aumentos vertiginosos en la demanda de los centros de datos que albergan y entrenan modelos de IA; los expertos de la industria han propuesto posibles aumentos de nueve veces en algunos mercados regionales. La infraestructura energética envejecida simplemente no está equipada para manejar tanto cambio tan rápido, lo que plantea dudas sobre si es siquiera posible satisfacer el apetito de energía de la IA.

El aumento de la demanda significa que los operadores de la red necesitan soluciones rápidas, lo que a veces obliga a que los objetivos climáticos queden en segundo plano. Después de que Meta anunciara que abriría un nuevo centro de datos en Kansas, la compañía de servicios públicos local anunció que pospondría por cinco años, hasta 2028, la fecha de retiro programada de una de sus plantas de carbón. Los reguladores han rechazado repetidas peticiones de los operadores de centros de datos para usar generadores diésel como respaldo en lugar de alternativas ecológicas.

“La [innovación en IA] está ocurriendo a un ritmo donde, incluso cuando las empresas tecnológicas están diciendo a las utilidades lo que les gustaría para poder cumplir con [sus requisitos de emisiones], las utilidades están dejando eso de lado en favor de lo que [creen que] pueden hacer a la escala más rápida”, dijo Jeremy Fisher, asesor principal de estrategia de Sierra Club, a Fortune. “Si no estás haciendo mucha planificación por adelantado, la solución llave en mano para las utilidades que han operado en el espacio durante muchos años y con la que se sienten cómodos es construir nuevas plantas de gas [o] mantener una planta de carbón un par de años más”.

Pero algunos expertos dicen que cuando se trata de la red energética, la IA podría ser en realidad la solución perfecta para los problemas que está creando. Las compañías de servicios públicos se enfocan en minimizar la energía desperdiciada y optimizar la red para que sea lo más eficiente posible, una tarea para la cual la IA parece perfectamente adecuada. Las compañías de energía están corriendo para implementar el enorme potencial de la IA generativa para desbloquear ganancias de eficiencia en cómo se almacena, transmite y gestiona la energía.

“Estás hablando de una industria que no se mueve muy rápido. Y ahora, de repente, no solo se están subiendo a un carro; verdaderamente ven la aplicabilidad en una serie de diferentes dimensiones para [la IA]”, dijo Scott Harden, CTO de Schneider Electric, a Fortune.

Los observadores optimistas enmarcan la IA como una herramienta que será vital para hacer la red energética más ecológica y eficiente. Un informe reciente del Departamento de Energía destacó el uso de la IA en la previsión de la demanda eléctrica y la producción futura de fuentes renovables como el viento y la energía solar, que pueden fluctuar según el clima.

También señala potenciales aplicaciones de IA generativa en la solicitud de permisos federales, un proceso tedioso que es un obstáculo clave para los operadores de la red que desean aumentar sus operaciones rápidamente: los tiempos de espera para obtener nueva capacidad en la red pueden ser de años.

La IA ha subrayado la necesidad de energía confiable. Debido a que la generación solar y eólica depende del clima, generan electricidad en ráfagas completamente no correlacionadas con cuando los clientes realmente la necesitan. Eso ha generado preocupaciones de que las renovables son inherentemente menos confiables que los combustibles fósiles, haciendo que fuentes como el carbón, el petróleo o el gas natural sean preferibles para mitigar apagones e interrupciones.

“La forma en que se toman las decisiones de planificación de la red es, ante todo, sobre confiabilidad... El peor de los casos es que las redes eléctricas comiencen a caer”, dijo Whitman.

Pero los avances tecnológicos en el almacenamiento de energía significan que estas preocupaciones son en su mayoría infundadas: las compañías que utilizan todo, desde baterías térmicas hasta presas hidroeléctricas, están haciendo que sea más fácil y barato almacenar el exceso de energía renovable y liberarlo cuando no sople el viento o el cielo esté nublado.

Los operadores esperan que con la ayuda de estas herramientas de almacenamiento, la IA pueda lidiar con las discrepancias entre la oferta y la demanda, minimizando el desperdicio y haciendo la red más eficiente al monitorearla en tiempo real y equilibrar la generación y el uso.

A un nivel básico, la IA no hará nada radicalmente diferente de los procesos que los operadores de la red ya tienen en marcha. Las utilidades han confiado en algoritmos y formas simples de IA durante años, dijo Harden, y ya emplean expertos humanos para hacer predicciones sobre la oferta y la demanda futuras. Pero Harden dijo que la promesa de la IA radica en su capacidad para absorber conjuntos de datos mucho más grandes y trabajar mucho más rápido que los métodos actuales.

“La IA es bastante ágil y capaz de agregar y analizar enormes cantidades de datos y responder en tiempo real. La capacidad de aprender y ejecutar supera con creces la capacidad humana”, dijo Jeannie Salo, directora de política pública de Schneider Electric, a Fortune. “Ya estamos viendo los resultados de la IA mientras ayuda a las partes interesadas a prever mejor las necesidades y flujos de electricidad y sus operaciones”.

En un evento organizado durante la Semana del Clima de SF en San Francisco el mes pasado, un investigador de la red de Google dijo que la compañía ya está utilizando IA para ejecutar simulaciones de la red.

“Nos estamos preguntando si la IA puede hacer la red en lugar de romperla”, dijo Page Crahan, el empleado de Google.

Las posibles ganancias de eficiencia de una red gestionada por IA no pueden ocultar el hecho de que la industria energética simplemente necesita más capacidad. Los proveedores están corriendo para poner en marcha nuevos proyectos, y los expertos están divididos sobre la cuestión de si una oleada de inversiones empujará los objetivos climáticos hacia adelante o continuará dependiendo del carbón y otras fuentes contaminantes.

A medida que la dependencia del carbón ha disminuido en los últimos 20 años, en gran parte ha sido reemplazada por gas natural. Un informe reciente de Goldman Sachs estimó que el gas natural suministraría más de la mitad de la demanda de energía relacionada con la IA. Si bien el gas natural emite menos gases de efecto invernadero que el carbón o el petróleo, sigue siendo un combustible fósil que es mucho peor para el medio ambiente que las fuentes de energía totalmente renovables: Fisher dijo que el gas natural contribuye aproximadamente con la mitad de las emisiones de gases de efecto invernadero que el carbón.

“Esta prisa por construir lo más rápido posible realmente está inundando todas nuestras otras consideraciones a largo plazo”, dijo Fisher. “Toda esta infraestructura que se está implementando en este momento, en particular la nueva infraestructura de gas natural, es infraestructura de 30 años. Así que tenemos que poder tomar buenas decisiones en este momento sobre cómo se verá el futuro del sector eléctrico”.

Pero recientes disminuciones en el precio de la energía eólica y solar están dando optimismo a algunos analistas de que las utilidades energéticas que observan el resultado final se inclinarán naturalmente hacia soluciones verdes.

“Lo que se construye es típicamente lo que es más barato de construir”, dijo Whitman. “Las renovables son, en muchos casos, más baratas de construir. Así que esperaría que continuemos viendo una gran cantidad de construcción de energía limpia realmente sólida... Todas las señales apuntan a favor de una red que realmente, de hecho, continúe moviéndose en la dirección en la que ha estado moviéndose durante los últimos 15 años, que es hacia la energía limpia”.

(c) 2024, Fortune