IA y datos

No solo las herramientas de análisis geoespacial, sino cada consulta que haces a ChatGPT, Claude u otra IA, cada mapa satelital que visualizas y cada predicción agrícola que ejecutas, tiene un costo energético. Detrás de esa respuesta "instantánea" existe una infraestructura física compleja: datacenters, millones de transistores, calor que debe disiparse y una demanda eléctrica que crece más rápido que muchas redes energéticas nacionales.

🔬 De qué está hecha realmente la IA

En el corazón de la inteligencia artificial moderna están las GPUs y aceleradores de IA, circuitos integrados que concentran decenas de miles de millones de transistores en áreas de pocos centímetros cuadrados.

Un transistor es el componente básico de la electrónica moderna: un interruptor a escala nanométrica que controla el flujo de corriente eléctrica. En una GPU, billones de operaciones por segundo implican que millones de estos interruptores cambien de estado de forma continua y en paralelo.

Desde la física, esto tiene una consecuencia inevitable: energía eléctrica → trabajo computacional → calor.

🌡️ El problema de la disipación térmica

Cuando las GPUs operan de forma sostenida (entrenamiento o inferencia de IA), se convierten en fuentes intensas de calor. Si este calor no se gestiona adecuadamente:

• Aumenta la resistencia eléctrica
• Disminuye la eficiencia computacional
• Se reduce la vida útil del hardware
• Crece el consumo total de energía

Ahora bien, se debe procurar la disipación térmica en datacenters principalmente bajo mecanismos cómo:

• Conducción (del chip al disipador),
• Convección forzada (aire o líquidos refrigerantes),
• Refrigeración líquida directa y, en casos avanzados, inmersión.

Cada mecanismo implica más infraestructura, más energía auxiliar y mayor complejidad operativa.

⚡ Datacenters, IA y consumo energético global

Según la Agencia Internacional de Energía (IEA), los datacenters consumieron alrededor de 415 TWh en 2024, y se proyecta que esta cifra superará los 900 TWh hacia 2030, impulsada principalmente por la IA, la computación en la nube y plataformas digitales —incluidas las de agricultura digital y monitoreo satelital.

Este crecimiento plantea una pregunta crítica:

¿De dónde saldrá la energía para sostener esta nueva era digital?

☢️ ¿Será la energía nuclear parte de la respuesta?

Un reporte del Departamento de Energía de EE. UU. (DOE) confirma que la energía nuclear puede proporcionar potencia continua 24/7, una ventaja clave para cargas críticas como los datacenters, que requieren alta confiabilidad y estabilidad eléctrica.

A diferencia de otras fuentes, la energía nuclear:

• Proporciona energía firme y predecible
• Tiene bajas emisiones de carbono
• Puede integrarse con reactores modulares pequeños (SMRs) cerca de centros de consumo

La Agencia Internacional de Energía Atómica (IAEA) también señala que los datacenters y la IA están impulsando el interés en tecnologías nucleares avanzadas como complemento a las energías renovables.

🌱 IA, sostenibilidad y decisiones informadas

La inteligencia artificial —desde modelos de lenguaje hasta plataformas de agricultura digital— no es etérea ni gratuita desde el punto de vista físico. Está anclada a:

• Electrones,
• Transistores,
• Termodinámica,
• Redes eléctricas,
• Decisiones energéticas inteligentes.

Entender esta relación es clave para desarrollar IA responsable, optimizar infraestructuras digitales y diseñar soluciones tecnológicas alineadas con la transición energética.

🔗 Referencias

International Energy Agency (IEA). Energy and AI – Energy demand from AI. https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/energy-demand-from-ai

International Energy Agency (IEA). Energy and AI (Full report). https://www.iea.org/reports/energy-and-ai

U.S. Department of Energy (DOE). Advantages and Challenges of Nuclear-Powered Data Centers. https://www.energy.gov/ne/articles/advantages-and-challenges-nuclear-powered-data-centers

International Atomic Energy Agency (IAEA). Data centres, artificial intelligence and cryptocurrencies eye advanced nuclear to meet growing power needs. https://www.iaea.org/bulletin/data-centres-artificial-intelligence-and-cryptocurrencies-eye-advanced-nuclear-to-meet-growing-power-needs

Latif et al. (2024). Empirical measurements of AI training power demand. arXiv. https://arxiv.org/abs/2412.08602

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Claudia Milena Serpa Imbett, PhD
Investigadora en Agricultura Digital y Sensores Remotos