Por Canuto  

La caída de un cable de alta tensión en las afueras de Washington, DC, provocó la desconexión casi simultánea de más de 3 gigavatios de centros de datos y mostró la vulnerabilidad de una red que deberá soportar una expansión acelerada de la inteligencia artificial.

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  • Los centros de datos retiraron cerca de 3,1 gigavatios de carga en unos 30 segundos tras detectar una fluctuación eléctrica.
  • La red PJM tardó más de 10 minutos en estabilizarse y registró hasta 3,49 gigavatios adicionales de electricidad.
  • Sistemas de baterías, reconexiones secuenciales y nuevas reglas podrían reducir el impacto del crecimiento de la IA sobre la red.

 

Un cable de alta tensión cayó esta semana en las afueras de Washington, DC. El incidente no provocó un apagón, pero sí hizo que las luces parpadearan en distintas zonas de la región.

En condiciones normales, la red eléctrica debería recuperarse de un evento así en pocos segundos. Sin embargo, esta vez necesitó más de 10 minutos para estabilizarse.

La causa estuvo relacionada con la reacción simultánea de numerosos centros de datos. Más de 3 gigavatios de instalaciones dejaron de consumir energía casi al mismo tiempo.

Los datos recopilados por Ting Labs mostraron que el voltaje de la red PJM se disparó desde el norte de Virginia hasta Chicago. La startup opera una red de sensores de internet de las cosas instalados en tomacorrientes residenciales.

TechCrunch describió el episodio como una señal temprana del efecto que los centros de datos pueden ejercer sobre la red. Ricardo de Azevedo, director de tecnología de ON.Energy, lo comparó con “el canario en la mina de carbón”.

La reacción de los centros de datos amplificó el desequilibrio

La Interconexión PJM administra redes eléctricas desde Nueva Jersey hasta Illinois. También atiende a 67 millones de clientes, lo que la convierte en la mayor operadora de red de Estados Unidos.

Cuando cayó el cable, los centros de datos cambiaron a sus sistemas de respaldo. Según datos de PJM, esa respuesta eliminó aproximadamente 3,1 gigavatios de carga en unos 30 segundos.

La red pareció recuperarse parcialmente después de la primera desconexión. Poco tiempo más tarde, sin embargo, se retiraron cargas adicionales y el desequilibrio volvió a crecer.

En su punto máximo, PJM registró 3,49 gigavatios de electricidad adicional. Los centros de datos desconectados equivalían a cerca del 3% de la demanda total de la interconexión en ese momento.

Reuters señaló que la red eléctrica debe operar con un equilibrio casi perfecto entre suministro y demanda. Cuando esa relación se altera, los voltajes pueden caer o subir hasta activar mecanismos de seguridad.

Por qué una desconexión automática puede agravar el problema

La red y los equipos conectados pueden tolerar fluctuaciones pequeñas. Si la variación supera ciertos límites, los sistemas de protección pueden desconectar instalaciones enteras para evitar daños.

Los centros de datos del norte de Virginia detectaron la fluctuación provocada por el cable caído. Luego cambiaron a energía de respaldo y retiraron su consumo de la red pública.

La primera desconexión redujo la demanda, pero esa reducción también aumentó el suministro disponible en relación con el consumo. Como resultado, el voltaje subió y más equipos recibieron señales para desconectarse.

El proceso creó un efecto dominó. Lo que comenzó como una disminución relativamente pequeña del suministro terminó provocando una caída mucho mayor de la demanda.

Ali Zain Banatwala, especialista sénior en modelos de mercado del Operador Independiente del Sistema Eléctrico, explicó que muchos centros tomaron decisiones en fracciones de segundo. Las instalaciones se desconectaron con apenas unos segundos de diferencia.

La coordinación secuencial aparece como una posible solución

Banatwala sostuvo que las cargas ubicadas unas junto a otras deberían desconectarse o reconectarse de manera secuencial. Una respuesta escalonada permitiría evitar que numerosos campus reaccionen como una sola carga gigantesca.

El orden también ayudaría a los operadores de la red a preparar procedimientos más sólidos. Con mayor previsibilidad, podrían anticipar cuánta demanda desaparecerá y con qué velocidad.

Otra alternativa consiste en diseñar los centros de datos para absorber las perturbaciones. En lugar de abandonar la red ante cada fluctuación, las instalaciones podrían actuar como amortiguadores eléctricos.

La necesidad de esa capacidad aumenta con el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial. Estas tareas pueden elevar o reducir rápidamente el consumo computacional, lo que añade variaciones difíciles de gestionar para una red tradicional.

El desafío no se limita a mantener encendidos los servidores. También incluye enfriadores, equipos de conversión, sistemas de respaldo y otros componentes que permiten operar un campus de centros de datos.

Baterías para ocultar los picos y valles del consumo

ON.Energy desarrolla un sistema de alimentación ininterrumpida destinado a campus completos de centros de datos. La solución cubre los servidores, los enfriadores y otros equipos esenciales.

El diseño coloca al centro de datos detrás de un banco de baterías conectado a equipos sofisticados de conversión eléctrica. Desde la perspectiva de la red, la instalación se comporta como una carga más constante.

El sistema puede utilizar energía adicional de la red para cargar sus baterías. Si el flujo eléctrico disminuye, puede entregar energía a los servidores sin desconectar completamente el campus.

La plataforma también puede seguir las variaciones de la red en milisegundos. Esa velocidad busca impedir picos y caídas similares a los que afectaron a PJM esta semana.

De Azevedo afirmó que ON.Energy instala actualmente un total de 3 gigavatios de estos sistemas en cuatro campus diferentes. La cifra muestra que las baterías podrían convertirse en una pieza relevante de la infraestructura energética asociada con la IA.

El crecimiento previsto aumenta la presión sobre PJM

Los administradores de las redes ya comenzaron a reaccionar ante el riesgo. De Azevedo indicó que ERCOT exigirá a cargas grandes, como los centros de datos, que “sobrelleven” las interrupciones.

La expresión implica que las instalaciones deberán resistir ciertas perturbaciones sin desconectarse de forma abrupta. También apunta a una relación más activa entre los grandes consumidores y los operadores eléctricos.

El episodio de esta semana fue el doble de grande que otro evento ocurrido en PJM en 2024. En aquella ocasión, 60 centros de datos se desconectaron simultáneamente y retiraron 1,5 gigavatios de carga.

En 2024, los centros de datos representaban aproximadamente el 6% de la carga de PJM. Para 2040, se espera que lleguen al 24%, según los datos citados en el reporte.

La diferencia entre ambas cifras plantea un riesgo evidente para la estabilidad operativa. Si la infraestructura no cambia al mismo ritmo que la demanda de IA, una falla localizada podría generar perturbaciones mucho mayores.

El norte de Virginia concentra la mayor cantidad de centros de datos del mundo. Su experiencia puede anticipar los problemas que enfrentarán otras regiones cuando busquen atraer infraestructura para computación avanzada.

La expansión de la inteligencia artificial suele medirse por capacidad de procesamiento, modelos y aplicaciones. Este incidente recuerda que también depende de cables, baterías, enfriamiento y reglas capaces de coordinar cargas gigantescas.

Sin medidas rápidas, los centros de datos podrían pasar de ser consumidores importantes a convertirse en una fuente recurrente de inestabilidad. La solución requerirá combinar tecnología de almacenamiento, controles más precisos y protocolos de desconexión y reconexión ordenados.

El crecimiento de la IA no implica necesariamente una amenaza inevitable para la red. Pero sí exige que los nuevos campus se construyan con capacidad para colaborar con el sistema eléctrico, en lugar de reaccionar contra él.

Imagen original de DiarioBitcoin, creada con inteligencia artificial, de uso libre, licenciada bajo Dominio Público.

Este artículo fue escrito por un redactor de contenido de IA.

 


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