Por Canuto  

Los centros de datos de inteligencia artificial sufren daños internos por las violentas fluctuaciones de su demanda eléctrica. Equipos críticos fallan prematuramente, afectando ingresos y amenazando la estabilidad de las redes. La industria busca soluciones urgentes, mientras los inversores observan con cautela.
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  • Daño físico: Turbinas, baterías y sistemas de enfriamiento se agrietan o fallan en meses, no años, debido a picos de potencia de hasta 50% sobre lo diseñado.
  • Riesgo financiero: Algunos centros de datos operan solo al 80% de disponibilidad, y el tiempo de inactividad puede costar hasta cientos de miles de dólares por minuto.
  • Alerta regulatoria: La NERC emitió una alerta de nivel 3 por el riesgo que representan los centros de datos para la estabilidad de la red eléctrica estadounidense.

La inteligencia artificial consume enormes cantidades de electricidad, pero su demanda es todo menos constante. Las rápidas oscilaciones de potencia que generan los centros de datos de IA están dañando sus propios sistemas internos, desde baterías hasta turbinas de gas, según un informe de Bloomberg.

Las fluctuaciones son tan extremas que incluso una fracción de segundo de desajuste puede provocar fallas costosas. El problema no solo afecta a los operadores, sino que pone en riesgo la estabilidad de las redes eléctricas que alimentan a todo el sistema.

El apetito eléctrico de la IA

Un centro de datos de 1 gigavatio equivale al consumo de una ciudad como Boston, y la mitad de sus cargas pueden encenderse y apagarse cada pocos segundos. Así lo explicó Shannon Miller, fundador de Mainspring Energy, una empresa que desarrolla micro-redes para clientes industriales.

Los campus de IA planificados en Texas y el Medio Oeste superan cinco veces ese tamaño, con un consumo promedio similar al de Nueva York. Pero el problema no es solo la magnitud, sino la velocidad del cambio.

Drew Baglino, exejecutivo de Tesla y fundador de Heron Power Electronics, señaló que la IA puede generar picos de hasta el 50% por encima de su capacidad de diseño. Esto significa que una instalación de 1 GW puede necesitar 1,5 GW por fracciones de segundo.

Estas oscilaciones extremas son el resultado del entrenamiento de modelos, donde cientos de miles de GPU se activan de manera sincronizada. Es como un enjambre que cambia de dirección, con consecuencias físicas devastadoras para los equipos conectados.

Amber Villegas-Williamson, consultora principal del Uptime Institute en el Reino Unido, lo compara con acelerar demasiado un automóvil. “Desgasta el motor más rápido que mantener una velocidad constante”, explicó.

Los centros de datos tradicionales tenían cargas estables, pero los de IA operan con una volatilidad que ni los diseñadores habían previsto. Este comportamiento está rompiendo supuestos básicos de la ingeniería eléctrica.

Equipos bajo una tensión extrema

Los daños físicos ya son visibles. En el centro Colossus de xAI en Memphis, Tennessee, las turbinas de gas desarrollaron grietas, según personas familiarizadas con la operación. Se instalaron baterías para suavizar las oscilaciones y reducir la tensión.

SpaceX, empresa matriz de xAI, no respondió a las solicitudes de comentarios. Sin embargo, fuentes citadas por Bloomberg confirmaron el problema.

El fenómeno no es exclusivo de las megaplantas. Andrew Cunningham, CEO de GeoPura, ha visto turbinas agrietadas en centros de datos mucho más pequeños en el Reino Unido. Su empresa suministra hidrógeno para celdas de combustible que estabilizan los flujos de energía.

Las grietas y el desgaste pueden provocar arcos eléctricos, donde la corriente salta entre conductores. Jennifer Scanlon, CEO de UL Solutions, una firma que certifica tecnologías, advirtió que esto puede dañar los chips de IA directamente.

Las baterías instaladas para estabilizar la energía a veces deben reemplazarse en semanas o meses, según el Uptime Institute. Este problema se observa en todo el mundo, desde Oriente Medio y África hasta Europa y Estados Unidos.

Jon Parrella, director ejecutivo de Terraflow Energy, comparó la situación con un Ferrari que cambia bruscamente de sexta a primera marcha. “No puedes oscilar tan rápido”, dijo, subrayando la falta de preparación de los equipos.

Costos y riesgos para la red

El tiempo de inactividad es extremadamente caro. Jason Hoffman de Switch, una compañía que construye centros de datos, afirmó que el costo no se limita a reemplazar bombas o interruptores, sino a la pérdida de ingresos por capacidad no utilizada.

Las estimaciones varían desde miles hasta cientos de miles de dólares por minuto, según el tipo de instalación y su carga de trabajo. Una persona involucrada en el financiamiento de estos proyectos, citada por Bloomberg, dijo que algunos centros operan solo al 80% de disponibilidad.

Ese porcentaje contrasta con el 99,999% que normalmente se busca. Si el problema no se resuelve, podría afectar a los inversores en los próximos 12 a 24 meses, según la misma fuente.

Más allá de las finanzas, la inestabilidad eléctrica amenaza las redes. Las oscilaciones sub-sincrónicas, que son rápidas y sutilmente desfasadas, pueden dañar equipos conectados a otras partes del sistema, como explicó Sreemant Roy de Schneider Electric.

La NERC (North American Electric Reliability Corp.) ha emitido alertas de nivel 3, una medida poco común. En septiembre pasado, evaluó más de 33 gigavatios de centros de datos en EE. UU. y concluyó que tres cuartos de sus modelos de carga son insuficientes para representar su comportamiento dinámico.

Estos riesgos se suman a las preocupaciones sobre el rendimiento de las inversiones en IA. La tasa de depreciación de los racks de GPU también genera dudas, y los problemas de confiabilidad podrían hacer menos atractivas las instalaciones para los prestamistas.

Respuestas y soluciones emergentes

La industria reconoce el problema y está buscando soluciones. Nvidia comenzó a colaborar estrechamente con expertos en energía cuando desarrolló las GPU Blackwell, lanzadas en 2024 y ahora omnipresentes en los centros de datos, dijo Dion Harris, director sénior de soluciones de infraestructura hiperescalar.

Harris afirmó que Nvidia está trabajando para que sus implementaciones sean más fluidas, tanto en la fase de construcción como en la entrega de energía. La empresa también usa sus propias GPU en sus centros de datos, lo que le da una perspectiva única para el diseño.

Algunos operadores recurren a cálculos ficticios, ejecutando operaciones sin sentido para mantener las GPU estables y evitar picos de energía. Sin embargo, este enfoque desperdicia electricidad, en un momento donde la demanda ya es crítica.

El Laboratorio Nacional de las Rocosas, cerca de Denver, ha establecido un banco de pruebas por encargo del Departamento de Energía de EE. UU. Allí, los desarrolladores pueden probar baterías, software y equipos que suavicen las oscilaciones entre el centro de datos y la red.

Martha Symko-Davies, gerente de programas del laboratorio, destacó: “Tenemos la oportunidad ahora mismo de hacerlo bien”. El sitio cuenta con GPU y generación en el lugar para experimentar con distintas configuraciones.

Heron Power Electronics, de Drew Baglino, está desarrollando equipos para gestionar las fluctuaciones de los servidores de Nvidia de próxima generación. este tipo de innovaciones serán clave para mitigar el problema, según los expertos.


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