{"id":103762,"date":"2025-11-03T12:58:21","date_gmt":"2025-11-03T12:58:21","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=103762"},"modified":"2025-11-03T12:58:21","modified_gmt":"2025-11-03T12:58:21","slug":"no-hay-energia-para-tanto-chip","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=103762","title":{"rendered":"no hay energ\u00eda para tanto chip"},"content":{"rendered":"
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El CEO de Microsoft, Satya Nadella, particip\u00f3 recientemente en una entrevista<\/a> y en ella Nadella explic\u00f3 que el verdadero problema que tiene el segmento de la IA no es que haya una producci\u00f3n excesiva de chips, sino que no tengamos energ\u00eda suficiente para alimentar todos ellos. \u00a0Es la confirmaci\u00f3n de algo que estamos viendo venir desde hace tiempo.<\/p>\n

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Demasiados chips para tan poca energ\u00eda<\/strong>. En la entrevista participaron tanto Nadella como Sam Altman, el CEO de OpenAI. Durante la misma el CEO de Microsoft explic\u00f3 que \u00abel mayor problema que tenemos ahora no es el exceso de capacidad inform\u00e1tica, sino la energ\u00eda. Es algo as\u00ed como la capacidad de construir [los centros de datos] lo suficientemente cerca de fuentes de energ\u00eda\u00bb.\u00a0<\/p>\n

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Chips en el caj\u00f3n<\/strong>. Nadella continu\u00f3 destacado que \u00absi no puedes hacer algo as\u00ed [suministrar suficiente energ\u00eda], tendr\u00e1s un mont\u00f3n de chips abandonados en el inventario y que no puedes conectar. De hecho, ese es mi problema ahora mismo: no es que no tenga un suministro suficiente de chips: en realidad es el hecho de que no tengo lugares en los que conectarlos\u00bb.<\/p>\n

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Un problema que se ve\u00eda venir<\/strong>. Microsoft, como otras empresas que apostaron por este segmento, llevan tratando de prepararse para esa demanda energ\u00e9tica desde hace tiempo. Hace dos a\u00f1os, en oto\u00f1o de 2023 , ya buscaban expertos para liderar su programa nuclear<\/a>. El objetivo: apostar por los novedosos reactores SMR<\/a> que pod\u00edan ser una buena soluci\u00f3n para alimentar futuros centros de datos. Google tuvo claro exactamente lo mismo un a\u00f1o despu\u00e9s, y lleg\u00f3 a un acuerdo con Kairos Power para construir siete de esos reactores<\/a> de aqu\u00ed a 2030.<\/p>\n

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Yo me lo guiso, yo me lo como<\/strong>. Las grandes empresas tecnol\u00f3gicas que est\u00e1n dedicando miles de millones de d\u00f3lares a la creaci\u00f3n de nuevos centros de datos en EEUU han descubierto que la red el\u00e9ctrica actual puede ser insuficiente para sus necesidades. Su soluci\u00f3n es la de construir centrales propias<\/a>, algo que esperan que pueda equilibrar la demanda y consumo que imponen estas gigantescas factor\u00edas de c\u00f3mputo en la que decenas de miles de GPUs aceleradoras de IA trabajan para poder dar servicio a los usuarios actuales (y futuros) de funciones de IA.\u00a0<\/p>\n

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Necesidades crecientes<\/strong>. Un informe de la International Energy Agency (IEA) estim\u00f3<\/a> que en 2022 se usaron entre 240 y 340 TWh de energ\u00eda para centros de datos (excluyendo criptodivisas). Eso supone un aumento de entre el 20 y el 70% respecto a los consumos de 2015. Ya en abril de 2024 ese mismo organismo avisaba de que varios pa\u00edses multiplicar\u00e1n ese consumo de forma notable.\u00a0<\/p>\n

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\u00bfTriple de energ\u00eda?<\/strong> El CEO de ARM, Rene Haas, apuntaba entonces que las necesidades de energ\u00eda se triplicar\u00edan<\/a>, pero probablemente no pod\u00eda saber c\u00f3mo se desarrollar\u00edan los acontecimientos. Desde aquel momento las empresas de IA han anunciado proyectos mastod\u00f3nticos<\/a> \u2014con Stargate a la cabeza<\/a>\u2014\u00a0y dedicar\u00e1n enormes cantidades de dinero<\/a> en una apuesta incierta: la de que la IA ser\u00e1 la gran revoluci\u00f3n que impulsar\u00e1 nuestro d\u00eda a d\u00eda.<\/p>\n

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En Xataka | NVIDIA y OpenAI acaban de realizar una jugada maestra. Una que les fortalece a ellos y debilita a todos los dem\u00e1s<\/a><\/p>\n<\/p><\/div>\n

Ver fuente<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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