Inteligencia artificial generativa y energía nuclear
El reciente Informe sobre la Situación Global de las Energías Renovables 2024 (Renewables 2024 Global Status Report) subraya los avances en energías solar y eólica de España y Portugal. Sin embargo, encuentran desafíos técnicos, estructurales como son el almacenamiento de la energía y su variabilidad productiva, en tanto dependen del viento y del sol.
España ha alcanzado, según explica The Global Energy Monitor, el liderato absoluto en la transición energética en Europa por su apuesta en energía renovable. Ha alcanzado una capacidad solar, en escala comercial, de 29.5 GW, superando a otros países europeos, como Alemania, con 24.6 GW; Francia, 10.8 GW y Reino Unido, 9.8 GW.
Pretende alcanzar los objetivos recientemente asumidos para 2030 consecuencia de la COP28 de triplicar la capacidad de energía renovable. Este compromiso supone la instalación de 62 GW de energía eólica y 81 GW de energía solar.
Son cifras que muestran resultados muy logrados, aunque Francia y Gran Bretaña poseen, además, un soporte energético nuclear, capaz de suministrar electricidad a la industria de gran consumo energético (IEE) de modo constante, no sometida a factores climáticos.
Una tecnología disruptiva que se encuentra en proceso de implantación en unos países y de expansión e investigación en otros es la inteligencia artificial generativa. Esta tecnología convierte a las naciones que la poseen y la desarrollan como tecnológicamente avanzadas. Dada sus posibilidades técnicas y económicas, es un recurso que genera una división entre países avanzados de otros menos desarrollados, con todas las consecuencias económicas y sociales que ello produce. El empleo de esta tecnología, empleando una expresión sociológica conocida, creará países del primer mundo y países del tercer mundo.
El fututo se encuentra en manos de la inteligencia artificial generativa, es decir, aquella que procesa datos no obedeciendo a la programación humana sino a su propio aprendizaje. Esta opción implica que la máquina puede pensar y razonar, adquirir nuevos conocimientos y aprender habilidades en distintas áreas científicas y sociales. Puede crear texto, fotos y videos conforme a las instrucciones recibidas. Superaría al humano, en tanto no está limitada por el agotamiento y solo por la energía que necesita.
La investigadora sobre inteligencia artificial canadiense, Sasha Luccioni, manifestó su preocupación sobre el alto consumo de la inteligencia artificial generativa. El procesamiento de miles de millones de datos necesita de una gran capacidad de cálculo y de unos servidores que permitan un alto flujo de información. Estas necesidades provocan que la energía sea un recurso estratégico vital para esta industria.
Según la Agencia Internacional de la Energía, si nos fijamos en el hardware, los centros de datos usan alrededor del 40 % de electricidad para alimentar servidores y otro 40 % para enfriarlos. Si nos fijamos en el software, una búsqueda en internet con inteligencia artificial, por ejemplo, con ChatGPT, requiere de media 10 veces más energía que una simple consulta por Google.
Desde el año 2022, grandes corporaciones como Microsoft, Amazon, Google… comenzaron a invertir en la creación de centros de datos en todo el mundo. Si se suman además las aplicaciones de inteligencia artificial generativa con el sector de las criptomonedas, el consumo eléctrico alcanzó 460 Twh, aproximadamente el 2 % de la producción mundial.
Para 2026 se prevé que la inteligencia artificial consuma 1.000 Twh equivalente al consumo de Japón de un año.
Lo que causa estos altos consumos en la inteligencia artificial generativa es la inmensa cantidad de datos requeridos para el entrenamiento y los cálculos para ejecutar el programa. Concurre un incremento exponencial en el número de parámetros usados en IA. El modelo GPT-2 de OpenAI en 2019 alcanzaba los 1.5 mll. de parámetros. El modelo de 2020, GPT-3, incorporó 175.000 mll de parámetros y posiblemente el modelo GPT-4 alcance los 1.76 billones de parámetros. Estas previsiones son igualmente aplicables a otros programas como Llama o Mistral.
Se ha creado un formidable problema energético. Es de tales dimensiones que la Agencia Internacional de la Energía ha convocado para el 5 de diciembre de 2024 en París, una Conferencia Global sobre energía e Inteligencia Artificial.
Europa tiene mucho que reflexionar sobre esta cuestión, no solo sobre la necesidad de implementar la inteligencia artificial y desarrollarla en sus universidades y centros de investigación también respecto a la energía para sostener centros de procesamiento de datos que requieren un suministro de consumo 365/7/24 (días/días/horas). Y otro factor muy relevante, el precio de la electricidad en Europa es mucho más caro que el existente en Estados Unidos o China. Y es ese precio más gravoso lo que puede determinar que las empresas vengan a España o a Europa o marchen a otros países con sus inversiones. La productividad determina la viabilidad económica de la empresa y la energía es un factor económico importante.
Elon Musk manifestó en junio de 2024 en el diario tecnológico Xataka, de Webedia, que nos acercamos a una «sequía de energía», debido a que la IA se quedará sin transformadores en 2025: «La computación de la inteligencia artificial en la nube parece estar aumentando en un factor de diez cada seis meses. Esto no puede continuar a un ritmo tan alto para siempre, pero nunca he visto algo parecido […]».
El debate sobre energía nuclear es recurrente cuando se trata de suministrar una gran cantidad de electricidad de modo constante. En esta situación se encuentran las empresas tecnológicas de hiperescala, entre las más conocidas, Microsoft, Amazon y Google, aunque en los primeros puestos se encuentran Digital Realty Trust Inc.; Equinix Inc.; NTT Ltd.; Cyrusone Inc. y Switch Inc. Una opción que resulta sugerente porque si estas empresas de capital privado optan por la energía nuclear tendrán razones para ello. Sea porque les proporciona eficiencia energética de modo constante y barato; sea porque contribuye a los objetivos climáticos para 2050.
En octubre, Microsoft firmó un acuerdo con Constellation Energy, empresa energética de EE. UU. cuyo objeto es reactivar la planta nuclear de Three Mile Island, en Pensilvania. Amazon ha pagado 650 mll $ para instalar un centro de datos anexo a la planta de energía nuclear Susquehanna Steam Electric, también en Pensilvania. Y la empresa Oracle, ha alcanzado 162 centros de procesamiento de datos, y ha optado por la construcción de pequeños reactores nucleares o SMR, tecnología que fue estudiada en artículos míos anteriores publicados en este diario.
También algunos de los bancos principales del mundo han manifestado su respaldado a la energía nuclear en un encuentro celebrado en Nueva York el 30 de septiembre de 2024. Entidades financieras como Bank of America, Barclays Bank, BNP Paribas, Goldman Sachs y Morgan Stanley, entre otros, apoyan el proyecto climático de la COP 28 de triplicar la capacidad nuclear en 2050.
España únicamente posee siete reactores nucleares operativos y el dilema que surge es qué ofrecer a las grandes tecnológicas, las conocidas como Big Tech, que busquen una energía eléctrica barata, constante y no contaminante.
Una opción ha sido expuesta por el presidente de Iberdrola, Ignacio Sánchez Galán. Se trata de prolongar la vida útil de los reactores existentes, aunque debe ser autorizado por la política energética de la Unión Europea. Esta solución es la elegida por EE.UU..
Ponderar correctamente el impacto de estas nuevas tecnologías en la economía de la Unión Europea es un tema que debe ser abordado adecuadamente, pues la energía nuclear se ha convertido en un imperativo para países que quieran crecer en productividad y riqueza.
No veo una incompatibilidad entre estas demandas empresariales y la política energética europea, pero sí observo que España se queda rezagada frente a otros muchos países de la UE, lo que obligará a comprar energía a otras naciones a un precio no competitivo. Una energía cara no es un aliciente para atraer a las grandes empresas tecnológicas o Big Tech por una simple cuestión de costes de producción.
La riqueza no se encuentra en la fabricación de paneles solares y de torres aerogeneradoras, comúnmente conocidas como «molinetas» que dibujan un paisaje casi pavoroso, sino que se encuentra en las inversiones que hagan las grandes corporaciones tecnológicas.
El estudio elaborado por McKinsey Global Institute, en junio de 2023, arroja resultados sorprendentes: la inteligencia artificial generativa podría aportar más de 4 billones de dólares anuales a la economía mundial además de los 11 billones producidos por la inteligencia artificial no generativa. Son cifras que obligan a una reflexión sobre las oportunidades que podría alcanzar España con un soporte energético barato, constante y medioambientalmente inocuo.