Según Gartner, es probable que la creciente demanda de cargas de trabajo de inteligencia artificial generativa (GenAI) genere limitaciones operativas en los centros de datos de IA debido a la escasez de energía.
El analista predice que el 40% de los centros de datos de IA existentes se verán afectados por problemas de suministro de energía para 2027, debido a la rapidez con la que se espera que aumente el consumo de energía en los próximos años debido a que más granjas de servidores albergan cargas de trabajo de IA.
Según el pronóstico de Gartner, la cantidad de energía que necesitan los centros de datos para ejecutar servidores incrementales optimizados para IA alcanzará los 500 teravatios-hora (TWh) por año en 2027, 2,6 veces más que en 2023.
“El crecimiento explosivo de nuevos centros de datos a hiperescala para implementar GenAI está creando una demanda insaciable de energía que excederá la capacidad de los proveedores de servicios públicos para expandir su capacidad lo suficientemente rápido”, dijo Bob Johnson, vicepresidente analista de Gartner.
“A su vez, esto amenaza con alterar la disponibilidad de energía y provocar escasez, lo que limitará el crecimiento de nuevos centros de datos para GenAI y otros usos a partir de 2026”.
Como informó anteriormente Computer Weekly, varios proveedores de nube de hiperescala han citado la creciente demanda de ofertas de GenAI como una fuente de crecimiento de ingresos en los últimos trimestres, y tanto Microsoft como Amazon se han comprometido a construir nuevos centros de datos para satisfacer esta demanda.
Sin embargo, Gartner dijo que estas instalaciones pueden tardar más de lo esperado en ponerse en funcionamiento debido a problemas de suministro de energía.
“Se están planificando centros de datos nuevos y más grandes para manejar las enormes cantidades de datos necesarios para entrenar e implementar los grandes modelos de lenguaje (LLM) en rápida expansión que sustentan las aplicaciones GenAI”, dijo Johnson. “Sin embargo, es probable que la escasez de energía a corto plazo continúe durante años, ya que la nueva capacidad de transmisión, distribución y generación de energía podría tardar años en ponerse en funcionamiento y no aliviará los problemas actuales”.
Y las empresas que están apostando fuerte por GenAI para el futuro crecimiento de su negocio deben tener esto en cuenta, porque los problemas de suministro de energía probablemente conducirán a un aumento de los costos de la energía, dijo.
“Importantes usuarios de energía están trabajando con los principales productores para asegurar fuentes de energía garantizadas a largo plazo, independientemente de otras demandas de la red”, dijo Johnson. “Mientras tanto, el costo de la energía para operar los centros de datos aumentará significativamente a medida que los operadores utilicen el apalancamiento económico para asegurar la energía necesaria. Estos costos también se trasladarán a los proveedores de productos y servicios de IA y GenAI”.
Otro factor que complica todo esto para las empresas es que, para satisfacer las crecientes demandas de energía que probablemente genere la GenAI, es probable que sea necesario utilizar fuentes no renovables, y esto podría significar malas noticias para las empresas y su búsqueda de ganancias netas. cero.
“La realidad es que un mayor uso de los centros de datos conducirá a un aumento [carbon] emisiones para generar la energía necesaria en el corto plazo”, dijo Johnson. “Esto, a su vez, hará que sea más difícil para los operadores de centros de datos y sus clientes cumplir objetivos agresivos de sostenibilidad relacionados con [carbon] emisiones”.