De la restricción a la simbiosis, la inteligencia artificial y la energía están construyendo una nueva relación de "socios".

Para 2026, el consumo de electricidad de los centros de datos, la inteligencia artificial (IA) y las industrias de criptomonedas podría duplicarse, y es probable que el consumo total de energía en los centros de datos de todo el mundo supere los 1.000 teravatios hora (1 billón de kilovatios hora). Esta demanda es aproximadamente equivalente al consumo de electricidad de Japón, que representa más del 3% del consumo de electricidad de la sociedad.

Esto es una predicción del informe “Electricidad 2024” de la Agencia Internacional de Energía (IEA). La investigación también encontró que para 2030, el consumo de electricidad en el ámbito relacionado con la inteligencia artificial alcanzará aproximadamente el 5% del consumo total de electricidad de la sociedad.

¿Cómo lograr que la IA potencie la transición energética mientras se reduce la huella de carbono? Recientemente, el Instituto de Investigación del Desarrollo Verde y la Asociación de Organizaciones Sociales de la Comunidad de la Calle Jianwai, en el distrito de Chaoyang de Beijing, organizaron una conferencia sobre “Inteligencia Artificial y la Transición Energética Verde y de Bajo Carbono”.

Expertos y académicos de instituciones de investigación en desarrollo sostenible, universidades y empresas de primera línea llevaron a cabo un debate. Todos coincidieron en que, al continuar promoviendo la encriptación de energía y la reducción de carbono mediante la IA, es necesario empoderar aún más a la IA para la transformación energética, promoviendo la limpieza y la baja emisión de carbono en el desarrollo energético, construyendo así una nueva “relación de socios” entre ambos.

La IA está cambiando la lógica de funcionamiento de diversas industrias.

Con la promoción continua del desarrollo verde y bajo en carbono, la comunicación del desarrollo verde y sostenible también ha pasado del concepto tradicional de publicidad al descubrimiento y producción de valor verde.

Shen Xiaoning, cofundador de Jichuan Communication, que se ha dedicado a la investigación de la comunicación climática durante mucho tiempo, dijo que con el apoyo de la IA, la comunicación climática está experimentando cambios fundamentales. En el pasado, la comunicación se inclinaba más hacia la popularización del conocimiento profesional y la expresión de valor, pero con la ayuda de la IA, es posible segmentar la audiencia de la comunicación y formular planes de comunicación más precisos para diferentes audiencias y demandas de comunicación. Al mismo tiempo, también puede recopilar la opinión pública de manera oportuna, desglosar el plan de comunicación paso a paso y entregar algunos trabajos que se pueden estandarizar a la IA, para mejorar la forma tradicional de comunicación climática.

El director del Centro de Investigación de Finanzas Digitales de la Universidad Central de Finanzas y Economía, Chen Bo, compartió la historia de su equipo sobre la aplicación de la IA. Chen Bo afirmó que hace dos años se exigió a todo el equipo aprender y aplicar modelos de IA a gran escala. “Desde mi perspectiva, estas herramientas digitales han cambiado la productividad, la productividad ha cambiado las relaciones laborales, y en última instancia, esto ha cambiado la ubicación de los puestos de trabajo. Mi opinión es bastante radical: en el futuro, una persona deberá dominar varias herramientas inteligentes para que tenga sentido y valor de supervivencia. Si solo se tiene una especialidad, las personas con ese perfil serán cada vez menos necesarias.”

De hecho, la experiencia que la IA le ha brindado a Chen Bo también es muy “sorpresiva”, ya que la IA puede recopilar resultados y nuevas perspectivas de múltiples rincones de este mundo, y tales perspectivas a menudo superan lo personal. Chen Bo cree que, para abrazar la IA, es necesario entender la industria, entender los grandes modelos y entender el código. En el futuro, tanto las instituciones de comunicación como las organizaciones no gubernamentales (ONG) tendrán que reorganizar sus flujos de trabajo y los productos que generan utilizando nuevas herramientas tecnológicas, acelerando así la transformación.

La energía y la IA han evolucionado de una relación restrictiva a una relación de promoción.

A lo largo de los años, la enorme demanda de poder de cálculo por parte de la IA ha hecho que la gente se dé cuenta de que “el final del poder de cálculo es la electricidad”. Sin embargo, tras la iteración y actualización de la tecnología, al mismo tiempo que se demanda electricidad, la IA también se ha convertido en una herramienta eficaz para que la industria energética logre un desarrollo verde y bajo en carbono.

El responsable de Beijing Shuju Intelligent Technology Co., Ltd., Miao Ren, señaló que su equipo está aplicando la IA en un sistema de gestión de energía y carbono, ayudando a numerosas empresas a mejorar la eficiencia energética y reducir el carbono de manera científica.

Miao Ren expresó que, desde 2021, su equipo comenzó a trabajar en la solución de los problemas de gestión de energía y carbono en los departamentos gubernamentales, y desarrolló un sistema de gestión de energía y carbono orientado a parques industriales. Después de años de iteraciones tecnológicas, hoy el sistema de gestión de energía y carbono ha pasado de depender de la promoción gubernamental para su implementación a convertirse en una inversión autónoma por parte de las empresas, convirtiéndose en un estándar para muchos nuevos proyectos comerciales e industriales. Esta transformación se debe tanto a la mejora en los conceptos de desarrollo como a la motivación de los beneficios del mercado, y al mismo tiempo, a la actualización del nivel tecnológico, formando finalmente un ciclo cerrado que permite que la baja en carbono y la sostenibilidad se conviertan efectivamente en beneficios económicos y competitividad para las empresas.

“Al gestionar el carbono en múltiples industrias, también colaboramos con empresas líderes y asociaciones del sector, bajo la guía de los departamentos pertinentes, para establecer bibliotecas de etiquetas de energía y bibliotecas de factores por industria y por producto. Combinando esto con el tiempo de establecimiento de diferentes empresas y las rutas de proceso tecnológico, generamos soluciones personalizadas de ahorro de energía y reducción de carbono basadas en modelos de IA.” Introdujo Miao Ren.

La “Ley de Energía de la República Popular China”, que entró en vigor el 1 de enero de este año, establece claramente que el país mejorará las políticas de desarrollo y utilización de la energía, optimizará la estructura de suministro y consumo de energía, promoverá activamente el desarrollo de energía limpia y baja en carbono, y aumentará la eficiencia en el uso de la energía. Al mismo tiempo, se indica que el país promoverá la mejora de la eficiencia en el uso de la energía, alentará el desarrollo de energía distribuida y servicios integrados de energía de múltiples fuentes, así como la gestión de energía por contrato y otros servicios de ahorro energético comercializados, para mejorar la limpieza, baja emisión de carbono, alta eficiencia e inteligencia del consumo de energía final.

La IA impulsa, la reducción de carbono a través del poder de cálculo está mejorando.

Los métodos tradicionales de reducción de carbono en los centros de datos generalmente implican aumentar la proporción del consumo de energía de los equipos de TI y reducir el consumo de energía de otros elementos del centro de datos. Actualmente, se expresa comúnmente en términos de valor PUE (PUE = consumo total de energía del centro de datos / consumo de energía de los equipos de TI). Cuanto más cerca esté este valor de 1, mejor será el nivel de eficiencia energética del centro de datos.

Sin embargo, además de la energía consumida por el funcionamiento de los propios equipos informáticos, el principal consumo de energía proviene de la refrigeración de los equipos. Generalmente se logra mediante refrigeración por aire y refrigeración líquida.

El experto en energía y electricidad de Tencent IDC, Niu Kai, indicó que en el ámbito de la gestión de la eficiencia energética, la construcción de un modelo digital tridimensional basado en la tecnología de simulación de dinámica de fluidos computacional (CFD) puede simular con precisión el campo de temperatura, el campo de velocidad y las características dinámicas de la organización del flujo de aire en la sala de servidores. A través de algoritmos de IA, se puede realizar un ajuste colaborativo del sistema de refrigeración, logrando así una mejora en la eficiencia de refrigeración y una reducción en el PUE. Además, la IA también puede llevar a cabo una programación inteligente de la capacidad computacional en el espacio, trasladando las tareas de programación que no tienen altos requisitos de latencia y que pueden ser interrumpidas a la región del noroeste, donde los recursos de energía nueva son abundantes, aprovechando al máximo la capacidad computacional más verde y baja en carbono de la región noroeste de China.

Si se dice que el consumo de energía por parte de los centros de datos es inevitable, ¿qué acciones pueden tomar los usuarios para reducir su propia huella de carbono?

Al respecto, Miao Ren expresó que se puede abordar desde dos aspectos:

En primer lugar, para los individuos, las emisiones de carbono derivadas de la vida personal, además del consumo de electricidad en casa y los viajes en coche, son cada vez más las que se generan al utilizar productos tecnológicos digitales como teléfonos móviles y computadoras. Se puede tomar conciencia sobre el consumo de energía o las emisiones de carbono de diversos softwares y productos de servicios en la nube, con el fin de impulsar la transformación verde y de bajo carbono de las empresas relacionadas.

En segundo lugar, para las empresas con necesidades inteligentes de potencia informática y almacenamiento, deben llevar a cabo una planificación y un diseño generales de los datos y la potencia informática en función de sus propios requisitos de escala de datos, requisitos de velocidad de respuesta, fuentes de datos, etc. En los múltiples enlaces de dispositivo, borde, red y nube, está claro qué datos se almacenan y calculan en el borde, y qué datos deben recopilarse en la nube, para reducir la complejidad de su propio sistema de datos y tener en cuenta la eficiencia, privacidad y seguridad de los datos.

Además de la reducción de carbono a nivel microeconómico, nuestro país también está acelerando la construcción de un gran patrón de “Datos del Este, Cálculos del Oeste” desde el nivel de diseño superior, promoviendo el desarrollo verde de la encriptación.

En febrero de 2022, varios departamentos publicaron documentos para iniciar la construcción de nodos de potencia de cálculo nacional en ocho regiones: Beijing-Tianjin-Hebei, el Delta del Río Yangtsé, el Área de la Gran Bahía de Guangdong-Hong Kong-Macao, Chengdu-Chongqing, Mongolia Interior, Guizhou, Gansu y Ningxia. Además, se planearon 10 agrupaciones de centros de datos nacionales. Hasta finales de junio de 2024, la inversión directa en los ocho nodos nacionales de “El Este cuenta, el Oeste calcula” superó los 43,5 mil millones, impulsando una inversión de más de 200 mil millones.

Con la ayuda de la IA, la reducción de carbono en la potencia computacional está progresando bien.

（Fuente: Diario de Nueva Beijing）

Fuente: Dongfang Caifuwang

Autor: Beijing News