Google, Nvidia y Emerald AI respaldan una alianza que busca adaptar el consumo eléctrico de los centros de datos de inteligencia artificial a las condiciones de la red.
Una alianza busca flexibilizar el consumo de los centros de datos
Google, Nvidia y la startup Emerald AI se sumaron a una nueva etapa de la AI Energy Management Alliance (AEMA), una coalición que busca promover centros de datos capaces de ajustar su demanda eléctrica cuando el sistema lo necesite.
La organización reúne a 20 empresas y entidades de los sectores tecnológico y energético, entre sus miembros también se encuentran Anthropic, National Grid, AES, Constellation, NRG y RWE.
La iniciativa retoma la estructura de la Advanced Energy Management Alliance, creada en 2014 en torno a empresas dedicadas a la respuesta de demanda. Ahora, el foco estará puesto en el rápido crecimiento de la infraestructura de inteligencia artificial y en la presión que esta puede ejercer sobre las redes eléctricas.
Centros de datos que ajustan su demanda eléctrica
Los centros de datos suelen mantener un consumo elevado y constante durante las 24 horas, la propuesta de AEMA plantea introducir mayor flexibilidad para que algunas instalaciones puedan reducir temporalmente su carga cuando la red esté bajo presión.
Ese ajuste podría lograrse desplazando o pausando determinadas cargas de computación vinculadas con inteligencia artificial. También podría apoyarse en sistemas de almacenamiento con baterías o en generación eléctrica ubicada cerca de las instalaciones.
Google ya ha comprometido 1 gigavatio de demanda eléctrica que podría reducirse cuando sea necesario mediante acuerdos con empresas de servicios públicos en Estados Unidos.
Con este modelo, la coalición busca que los centros de datos capaces de demostrar reducciones fiables de consumo puedan acelerar su conexión a la red y, en algunos casos, evitar ampliaciones de infraestructura.
La flexibilidad deberá ser verificable
El éxito del modelo dependerá, sin embargo, de que las instalaciones puedan cumplir realmente con las reducciones de demanda prometidas. Varun Sivaram, CEO de Emerald AI, sostiene que el acceso a conexiones más rápidas o de mayor capacidad debería estar condicionado a que esa flexibilidad pueda medirse, verificarse y exigirse.
La cuestión cobra relevancia a medida que el crecimiento de la inteligencia artificial aumenta la necesidad de nueva capacidad eléctrica para alimentar centros de datos. Al mismo tiempo, distintas comunidades han expresado preocupación por el posible impacto de estas instalaciones sobre los precios de la electricidad y la infraestructura local.
Una encuesta de AP-NORC y el Energy Policy Institute de la Universidad de Chicago indica que el 84 % de los estadounidenses está preocupado por el efecto de los centros de datos sobre las tarifas eléctricas locales.
Además, el 79 % de los demócratas y el 76 % de los republicanos consultados apoyan que los desarrolladores de centros de datos paguen las mejoras de la red necesarias para conectar sus instalaciones.
Google apuesta por la gestión flexible de la energía
Para AEMA, reducir el consumo en momentos de tensión de la red podría disminuir la necesidad de construir parte de la infraestructura eléctrica adicional y facilitar la incorporación de nuevas cargas.
El enfoque también busca cambiar la relación entre los grandes centros de datos y las comunidades donde se instalan. La propuesta es que estas instalaciones puedan responder a las necesidades del sistema eléctrico en lugar de mantener una demanda completamente rígida.
La coalición llevará este planteamiento ante reguladores federales y estatales, operadores regionales de red y empresas de servicios públicos.
El marco regulatorio será crucial, los reguladores federales de Estados Unidos solicitaron en junio a varios operadores regionales analizar nuevas alternativas para conectar grandes consumidores capaces de flexibilizar su demanda.
La evolución de esas normas determinará hasta qué punto los centros de datos con consumo eléctrico flexible pueden obtener conexiones más rápidas y convertirse en una herramienta adicional para gestionar el aumento de la demanda asociado con la inteligencia artificial.
Fuente: Axios
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