Las enormes necesidades de electricidad de la informática de IA se identificaron desde el principio como un obstáculo, lo que llevó a Google Cloud de Alphabet a planificar cómo obtiene energía y cómo la utiliza, según el director ejecutivo de Google Cloud, Thomas Kurian.
Hablando en el evento Fortune Brainstorm AI en San Francisco el lunes, señaló que la compañía, un actor importante en el panorama de la infraestructura de IA, ha estado trabajando en IA desde mucho antes de que aparecieran los grandes modelos de lenguaje y adoptaran una visión a largo plazo.
«También sabíamos que lo más problemático que iba a pasar iba a ser la energía, porque la energía y los centros de datos se iban a convertir en un obstáculo junto con los chips», dijo Kurian. de fortunaAndrés Nusca. «Por eso diseñamos nuestras máquinas para que fueran súper eficientes».
La Agencia Internacional de Energía ha estimado que algunos centros de datos centrados en la IA consumen tanta electricidad como 100.000 hogares, y algunas de las instalaciones más grandes en construcción pueden incluso utilizar 20 veces esa cantidad.
Al mismo tiempo, la capacidad de los centros de datos en todo el mundo aumentará un 46% en los próximos dos años, lo que equivale a un salto de casi 21.000 megavatios, según la consultora inmobiliaria Knight Frank.
En el evento Brainstorm, Kurian expuso el enfoque triple de Google Cloud para garantizar que haya suficiente potencia para satisfacer toda esa demanda.
En primer lugar, la empresa busca estar lo más diversificada posible en los tipos de energía que impulsan la computación de IA. Aunque mucha gente dice que se puede utilizar cualquier forma de energía, en realidad esto no es cierto, afirmó.
«Si estás ejecutando un clúster para entrenamiento y lo abres y comienzas a ejecutar un trabajo de entrenamiento, la adición que tienes con ese cálculo consume tanta energía que no puedes manejarla de algunas formas de producción de energía», explicó Kurian.
La segunda parte de la estrategia de Google Cloud es ser lo más eficiente posible, incluyendo cómo reutilizar la energía en los centros de datos, añadió.
De hecho, la empresa utiliza IA en sus sistemas de control para monitorear los intercambios termodinámicos necesarios para explotar la energía que ya se ha invertido en los centros de datos.
Y en tercer lugar, Google Cloud está trabajando en «algunas nuevas tecnologías fundamentales para crear energía en nuevas formas», dijo Kurian sin dar más detalles.
Más temprano el lunes, la empresa de servicios públicos NextEra Energy y Google Cloud dijeron que están ampliando su asociación y desarrollarán nuevos campus de centros de datos en EE. UU. que también incluirán nuevas plantas de energía.
Los líderes tecnológicos han advertido que el suministro de energía es fundamental para el desarrollo de la IA, junto con las innovaciones en chips y modelos de lenguaje mejorados.
La capacidad de construir centros de datos también es otro posible punto de estrangulamiento. El director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, señaló recientemente la ventaja de China en ese frente en comparación con Estados Unidos.
«Si quieres construir un centro de datos aquí en Estados Unidos, desde cero hasta una supercomputadora de IA permanente, probablemente sean unos tres años», dijo en el Centro de Estudios Estratégicos e Internacionales a finales de noviembre. «Pueden construir un hospital en un fin de semana».
