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La inteligencia artificial está cambiando muchas cosas y una de ellas, quizá menos visible para el gran público, es el enorme crecimiento de los centros de datos. Son las grandes instalaciones donde se concentran miles de servidores y millones de chips capaces de realizar cantidades gigantescas de cálculos. Y alrededor de la IA se está construyendo una auténtica carrera por aumentar esa capacidad.
La Agencia Internacional de la Energía estima que los centros de datos consumieron alrededor de 415 Tera watios hora de electricidad en 2024, aproximadamente el 1,5 % de la electricidad mundial. Su previsión actual sitúa el consumo cerca de los 950 Tera watios hora en 2030. La IA es uno de los principales motores de este crecimiento.
El problema es que estos centros necesitan cantidades enormes de energía. Un centro de datos convencional puede consumir entre 10 y 25 Mega watios, mientras que los grandes centros especializados en IA pueden superar los 100 Mega watios. Algunos de los proyectos actualmente en construcción alcanzan dimensiones extraordinarias.
Detrás de esta expansión existe también una poderosa razón empresarial. Al comienzo de la revolución de la IA, la prioridad parecía ser muy sencilla: crecer rápidamente, conseguir usuarios y no quedarse fuera de la carrera tecnológica. Las grandes compañías necesitaban demostrar al mercado que estaban preparadas para la nueva revolución.
Y eso significaba invertir enormes cantidades de dinero en chips, servidores, redes y centros de datos. Fabricantes como Nvidia, y en menor medida Google, se han beneficiado enormemente de esta situación, porque cada nuevo centro necesita cantidades importantes de procesadores especializados.
Pero hay algo que está cambiando. Los chips son cada vez más potentes y los modelos de IA son también cada vez más eficientes.
La Agencia Internacional de la Energía señala que el consumo energético por tarea de IA ha disminuido de forma extraordinariamente rápida gracias a las mejoras de hardware y software. Al mismo tiempo, están apareciendo modelos capaces de realizar determinadas tareas utilizando muchos menos recursos.
Aquí aparece una cuestión interesante. Al principio parecía que necesitábamos disparar con un cañón para resolver cualquier problema. Ahora estamos descubriendo que algunos problemas pueden solucionarse perfectamente con un fusil y otros incluso con una pistola.
No todas las preguntas necesitan millones de cálculos realizados en fracciones de segundo. Si queremos generar una respuesta inmediatamente, necesitamos mucha capacidad de procesamiento disponible. Pero si podemos esperar unos segundos, o incluso unos minutos, las necesidades pueden ser muy diferentes.
Y esto abre la puerta a la IA local. Cada vez existen más modelos que pueden ejecutarse directamente en un ordenador, sin necesidad de enviar continuamente nuestros datos a un gigantesco centro de datos. Los fabricantes de chips están desarrollando procesadores específicamente preparados para ejecutar inteligencia artificial en dispositivos personales.
Ya existen equipos relativamente compactos capaces de ejecutar modelos de IA localmente por unos pocos miles de dólares. Esto puede cambiar mucho las cosas. La IA local ofrece además una ventaja muy importante: privacidad. Los datos pueden permanecer dentro del propio ordenador, sin necesidad de enviarlos a un servidor externo.
Yo mismo utilizo un modelo de IA de código abierto instalado en mi ordenador para una aplicación concreta. No es especialmente rápido: en determinadas ocasiones necesito esperar entre 20 y 30 minutos para obtener el resultado. Pero no me importa, mientras el ordenador trabaja, yo hago otras cosas. Y, a cambio, mantengo mis datos bajo mi control.
Por supuesto, esto no significa que los grandes centros de datos vayan a desaparecer. Seguirán siendo imprescindibles para entrenar modelos gigantescos, prestar servicios a millones de usuarios simultáneamente y ejecutar aplicaciones que necesitan una enorme capacidad de cálculo.
Pero quizá la pregunta correcta no sea si necesitamos centros de datos, sino cuántos necesitamos y qué tareas deben realizar realmente. La evolución de los modelos de código abierto, los chips especializados y la IA ejecutada localmente puede cambiar el equilibrio.
China es el país que más está forzando la IA de código abierto, y Estados Unidos y otros países están acelerando esta evolución, y cada pocos meses aparecen modelos más pequeños, baratos y eficientes. Por eso creo que estamos entrando en una nueva etapa.
Durante los próximos años podríamos descubrir que no todo necesita estar en la nube y que muchos trabajos de IA pueden realizarse directamente en nuestros propios ordenadores.
Quizá la próxima revolución de la inteligencia artificial no consista solamente en construir centros de datos cada vez más grandes. Quizá consista precisamente en necesitar menos centros de datos para hacer muchas más cosas.
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