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Los centros de datos aumentarán su consumo eléctrico cuatro veces para 2035, impulsados por la inteligencia artificial y la digitalización. Para 2033, las nuevas instalaciones podrían demandar tanta electricidad como toda India actual, lo que plantea desafíos energéticos y ambientales críticos.
NVIDIA ha anunciado que su nueva arquitectura Rubin utilizará refrigerante a 45°C, más caliente que un jacuzzi, para disipar el calor de los chips de IA. Esta estrategia contraintuitiva reduce la necesidad de enfriamiento mecánico y el consumo de agua, marcando un hito en la eficiencia de los centros de datos.
China ha aprobado tres normas obligatorias que fijan límites de eficiencia para la producción de polisilicio, obleas, módulos e inversores solares. A partir de enero de 2027, estas reglas eliminarán las líneas de producción menos eficientes, encareciendo los paneles pero impulsando una competencia basada en calidad y no en precio.
China ha puesto en marcha un sistema pionero que conecta directamente paneles solares a centros de datos, evitando la red eléctrica general. La iniciativa busca reducir costos, emisiones y la presión sobre la infraestructura energética, estableciendo un modelo que podría replicarse globalmente.
Un spin-off de Databricks ha lanzado un modelo generativo de imágenes que funciona sobre una simulación de chip oscilador, una arquitectura radicalmente diferente a las GPU y TPU actuales. La empresa afirma que, cuando exista el hardware físico, podría reducir el consumo energético de la IA en un factor de 1.000, un avance que podría aliviar la insostenible demanda energética de los centros de datos.
Investigadores del MIT y Microsoft han presentado Murakkab, un sistema que diseña y optimiza automáticamente los flujos de trabajo de múltiples agentes de IA. Reduce el consumo de recursos hasta en un 50%, abordando la creciente ineficiencia energética y de costes en despliegues cloud.
NVIDIA ha anunciado que sus servidores AI de nueva generación (Rubin) pueden funcionar con líquido refrigerante a 45°C, eliminando la necesidad de ventiladores y reduciendo drásticamente el consumo de agua y electricidad. Este avance podría transformar la eficiencia de las fábricas de IA a escala hyperscale.
Una ley federal clave que establecía estándares de seguridad y sostenibilidad para centros de datos en Estados Unidos está a punto de expirar sin que exista un reemplazo a la vista. Esto ocurre justo cuando la expansión de infraestructura para inteligencia artificial incrementa la presión regulatoria en todo el país.
Investigadores del MIT han adaptado principios de refrigeración de reactores nucleares para crear un sistema de burbujas que reduce drásticamente el consumo de energía y agua en los centros de datos de IA. Esta innovación podría aliviar la creciente crisis energética del sector.