Artículo
Centros de datos, IA y sostenibilidad: navegando por la paradoja del carbono
Cómo la IA puede reducir el impacto ambiental de los centros de datos
abril 11, 2025
Los centros de datos, a menudo vistos como consumidores de recursos intensivos en energía y agua, han sido objeto de escrutinio desde una perspectiva de sostenibilidad. Sin embargo, también proporcionan beneficios medioambientales al apoyar el trabajo a distancia, lo que reduce las emisiones de los desplazamientos de los empleados. Además, los centros de datos permiten la entrega de contenido sin necesidad de medios físicos, lo que reduce las emisiones asociadas con el transporte, la producción y la eliminación.
Se prevé que la IA consuma entre 85 y 134 TWh de electricidad al año para 2027, lo que es comparable al consumo total de energía de Singapur durante aproximadamente 1,5 a 3 años. Esto representa un aumento significativo, dado que los centros de datos consumieron colectivamente 460 TWH en 2022. Este aumento anticipado podría exacerbar la percepción negativa prevaleciente de los centros de datos como operaciones intensivas en energía. Sin embargo, la IA también ofrece potencial para el ahorro neto de energía, una paradoja que caracteriza el debate en curso sobre la relación entre los centros de datos, la IA y la sostenibilidad.
Es esencial comprender cómo aprovechar estas oportunidades, y describimos tres estrategias para lograr ahorros netos de energía.
1. Optimización del consumo eléctrico de las instalaciones
La IA se puede utilizar para optimizar el consumo de energía en centros de datos y otros tipos de activos, como instalaciones de fabricación, oficinas corporativas y propiedades residenciales. Al analizar los patrones de uso de energía, el clima pronosticado y los niveles de ocupación esperados, la IA puede crear estrategias de consumo que optimicen el uso de energía durante períodos de disponibilidad de energía limpia y asequible, al tiempo que reducen el ciclo de encendido/apagado de los equipos en el sitio.
A diferencia de los sistemas de IA de consumo, como los grandes modelos de lenguaje (LLM), las IA centradas en la optimización requieren relativamente pocos puntos de datos: alrededor de 10.000 en comparación con los miles de millones de los LLM. Esto reduce significativamente la potencia computacional necesaria para cada operación, al tiempo que proporciona beneficios sustanciales.
En los centros de datos o las instalaciones de fabricación, los operadores pueden mejorar la optimización programando las actividades de producción o procesamiento para que coincidan con períodos de disponibilidad de energía con bajas emisiones de carbono.3 Esto puede tener un impacto significativo, especialmente si los datos se comparten con el operador de la red.
Además, la forma en que la planta reacciona al consumo de energía optimizado puede informar las especificaciones para el equipo de reemplazo. Este redimensionamiento mejora la eficiencia y reduce el carbono y el agua integrados asociados con la fabricación de nuevos equipos, especialmente si los reemplazos requieren menos recursos para producirse.
2. Redes Inteligentes
Los modelos de IA pueden predecir de forma rápida y precisa el comportamiento de la red mediante el análisis de las tendencias pasadas y los datos actuales, como el consumo, la hora del día y las condiciones meteorológicas. Esta capacidad podría aprovecharse aún más para mantener mejor el equilibrio de la red, al tiempo que se priorizan las formas de energía sostenibles más rentables.
Cuando se integra con productos de optimización a nivel de consumidor, la IA permite un mecanismo de respuesta rápida para implementar plantas de energía virtuales en edificios a través de reducciones de consumo o activación de grupos electrógenos. En combinación con la fijación de precios al contado de la electricidad, esta estrategia puede dar lugar a importantes ahorros de costes. Transforma las instalaciones de meros consumidores a "prosumidores", tanto productores como consumidores, mejorando la integración de las energías renovables y fortaleciendo la resiliencia de la red.
3. Colocación de centros de datos: exportación de calor y electricidad baja en carbono
Los centros de datos utilizados para aplicaciones de IA a menudo no requieren el mismo rendimiento de baja latencia que muchas otras operaciones de centros de datos. Esta flexibilidad les permite situarse en zonas con alta disponibilidad de energía renovable o en zonas que utilizan sistemas de calefacción urbana. La conexión a sistemas de calefacción urbana puede reutilizar el calor residual, reduciendo así las emisiones de carbono asociadas con el consumo de cómputo. Por ejemplo, un centro de datos en Suecia que aloja aplicaciones de IA emitirá aproximadamente 40 veces menos CO2 que un centro de datos comparable en Singapur para la misma potencia de cómputo debido a la disponibilidad de electricidad baja en carbono de Suecia. Suecia también tiene una amplia disponibilidad de calefacción urbana, lo que permite nuevas reducciones de carbono asociadas con la potencia de cómputo.
Balance de beneficios potenciales de la IA en energía
Al aprovechar los beneficios de la optimización del consumo de energía de las instalaciones, las redes inteligentes o la colocación de centros de datos, se pueden lograr reducciones significativas en el uso de energía y las emisiones de carbono. La siguiente tabla ilustra el retorno potencial de la inversión (ROI) en términos de ahorro de energía por kilovatio-hora (kWh) y reducciones de las emisiones de carbono (kgCO2e) al invertir en IA de optimización energética.
El aumento de la demanda de recursos asociada a la IA puede contribuir a la percepción de que la IA y los centros de datos están en desacuerdo con los objetivos de sostenibilidad. Sin embargo, es importante reconocer los importantes beneficios de reducción de energía y emisiones de carbono que esta tecnología puede proporcionar. Al sopesar los insumos frente a los beneficios, surge una visión más matizada y holística de las ventajas de aprovechar la tecnología. Este cambio podría ayudar a replantear la percepción de la IA y los centros de datos para reconocer sus posibles contribuciones.
Al igual que cualquier tecnología que consume muchos recursos, la IA puede tener impactos ambientales sustanciales. Por lo tanto, es crucial optimizar el uso de los recursos y minimizar el consumo desde el principio. Al hacerlo, podemos aprovechar todo el potencial de la IA para acelerar la sostenibilidad.
Servicios relacionados
CBRE cuenta con más de 25 años de experiencia en la gestión de equipos especializados que ofrecen servicios de consultoría, asesoramiento y transacciones, gestión de proyectos y operaciones integradas de centros de datos.
Aceleramos el cambio en el Real Estate creando soluciones digitales que responden a las necesidades concretas de cada sector
Usamos la Inteligencia Artificial para generar valor en el sector inmobiliario
Insights relacionados
-
Analizamos cómo las empresas pueden aprovechar la IA para impulsar la eficiencia, mejorar la toma de decisiones y las experiencias de los empleados.
-
Artículo
¿Permitirá la Inteligencia Artificial la transición a las emisiones cero o la hará descarrilar?
La influencia de la ia en nuestra sociedad plantea una interrogante ¿facilitará la transición hacia la descarbonización o desviará nuestros esfuerzos?
-
La IA será una de las protagonistas de este año, junto con la realidad extendida y el blockchain
-
Informe | Future Cities
Transformación de inmuebles en edificios inteligentes
El futuro es ahora y las ciudades se están transformando rápidamente
-
Artículo
Bases sólidas para una IA eficaz
La clave del éxito en la implementación de la inteligencia artificial radica en contar con bases de datos robustas y una infraestructura tecnológica adecuada.
-
La inteligencia artificial está transformando la gestión de instalaciones, mejorando la eficiencia operativa, la experiencia del usuario, la innovación y la sostenibilidad.
-
La inteligencia artificial está revolucionando la infraestructura de los centros de datos, impulsando una demanda sin precedentes y redefiniendo el diseño y la eficiencia energética.
-
Los Smart Buildings registran un grado de ocupación media superior al 98% y un incremento sustancial en las afluencias. La estrategia de sostenibilidad, el análisis de datos y la experiencia son las principales palancas para incrementar el valor de los edificios.
-
Informe
Global Tech Talent Report 2024
A través de un análisis de KPIs en relación a costes, calidad de vida y generación de perfiles cualificados, identificamos las ciudades más dinamizadoras, más consolidados y aquellos centros tecnológicos emergentes que ayudará a las corporaciones en la toma de decisiones.