Los avances en las tecnologías de refrigeración también están contribuyendo a ello. Los centros de procesamiento de datos más modernos especializados en IA ya son más eficientes en el uso del agua que sus predecesores.
Los centros de procesamiento de datos anteriores a la IA utilizan ventiladores para evacuar el calor de los estantes repletos de procesadores y, a continuación, emplean sistemas de refrigeración que canalizan agua fría por el edificio para enfriar de nuevo el aire caliente. El agua calentada se conduce entonces a una torre de refrigeración que elimina el calor, pero que también pierde parte del agua a la atmósfera. Este enfriamiento por evaporación consume mucha agua, afirma Eric Masanet, de la Universidad de California en Santa Bárbara, que investiga la sostenibilidad de los centros de procesamiento de datos.
Sin embargo, los procesadores de los centros de procesamiento de datos de IA, que consumen mucha energía, generan tanto calor que resulta difícil disiparlo solo con aire. Por eso, muchas empresas tecnológicas —entre ellas Amazon, Microsoft y Google— utilizan una técnica más eficiente denominada “refrigeración líquida”.
En este método, un sistema de tuberías llenas de agua, a veces mezclada con sustancias químicas que regulan la temperatura, discurre por encima del hardware, enfriando los procesadores directamente en lugar de enfriar todo el centro de procesamiento de datos. Y como se trata de un sistema de circuito cerrado, no se pierde agua: el fluido calentado puede enfriarse exponiendo las tuberías al aire exterior, si las condiciones son lo suficientemente frescas, o mediante un sistema similar a un aire acondicionado, que consume energía.
Pero cuando hace mucho calor o hay mucha humedad, los centros necesitan poner en marcha métodos adicionales y más eficaces que impliquen el uso de agua; uno de ellos consiste en rociar con agua el aire que rodea los tubos. El ingeniero mecánico Vaibhav Bahadur, de la Universidad de Texas en Austin, afirma que la mayoría de los centros de procesamiento de datos de IA de Texas solo utilizan este tipo de refrigeración basada en agua durante los períodos más calurosos del verano.
Aun así, él y sus colegas han estimado recientemente que el creciente número de centros de procesamiento de datos del estado —que actualmente consumen menos del 1 % de la demanda de agua del estado— podría llegar a utilizar entre el 3 % y el 9 % de esa agua para 2040. No obstante, espera que esa cifra se reduzca considerablemente. “Los centros de procesamiento de datos se están volviendo mucho más eficientes en su uso del agua”, afirma.
De hecho, los recientes avances tecnológicos han facilitado evitar la refrigeración por agua, incluso en climas cálidos, afirma Josh Parker, responsable de sostenibilidad de NVIDIA, la empresa que diseña muchos de los procesadores que equipan los centros de procesamiento de datos especializados en IA. Su última generación de procesadores funciona a temperaturas tan altas que pueden refrigerarse con agua a unos 113 grados Fahrenheit (45 grados Celsius), lo que, según Parker, es significativamente más cálido que los métodos tradicionales. Esto reduce la necesidad de recurrir a la refrigeración por agua. A menos que las temperaturas locales superen habitualmente los 113 grados Fahrenheit —un umbral que, por lo general, solo se supera durante olas de calor extremas—, “normalmente basta con utilizar grandes ventiladores eficientes para refrigerar la infraestructura, y el aire ambiente es suficiente para disipar el calor”, explica Parker.
Ren advierte de que algunas empresas quizá no quieran que sus procesadores funcionen a temperaturas tan altas, ya que esto puede afectar al rendimiento computacional, mientras que otras también albergan en el mismo espacio servidores no dedicados a la IA que no soportan el calor. No obstante, se están desarrollando otras tecnologías de refrigeración.
Algunas de ellas se basan en sistemas de tuberías de diseño sofisticado que extraen el calor de los procesadores de forma aún más eficaz. Varias empresas estadounidenses están explorando la refrigeración por inmersión, en la que el hardware del centro de datos se sumerge en un depósito lleno de líquido refrigerante. En China, algunas empresas han adoptado un enfoque similar instalando centros de procesamiento de datos en el océano, aunque esto dificulta el acceso en caso de que sea necesario sustituir o actualizar el hardware, señala Bahadur.
Los avances en la tecnología de refrigeración serán necesarios para que las empresas tecnológicas cumplan los objetivos de sostenibilidad que se han fijado para sus operaciones. Según un comunicado de Amazon, su división de Servicios Web “se ha fijado el objetivo de alcanzar un balance hídrico positivo para 2030 —devolviendo a las comunidades más agua de la que consumen nuestras operaciones directas— y, a partir de 2024, ya habremos recorrido más de la mitad del camino”.
Un portavoz de OpenAI remite a una página web en la que se describen los planes de la empresa para minimizar el consumo de agua, mientras que Google se propone reponer el 120 % del agua dulce que consumen sus centros de procesamiento de datos para 2030 a través de diversos proyectos de gestión responsable del agua.
Algunas empresas, como Google, también están encontrando formas inteligentes de aprovechar el calor residual de los centros de datos para ayudar a abordar otros retos de sostenibilidad, como reducir la dependencia de los combustibles fósiles en la calefacción de los edificios. En toda Europa, algunos centros de procesamiento de datos están canalizando el calor de los circuitos de refrigeración hacia sistemas de calefacción urbana utilizados para calentar edificios.
El futuro del consumo de agua de la IA depende de las decisiones que tomen las empresas tecnológicas, los ingenieros y los responsables políticos en los próximos años, afirma Masanet: la ubicación de los centros de procesamiento de datos, su infraestructura energética local y su clima, así como su diseño. “Si eliges un conjunto de opciones, tu cifra se disparará”, afirma. “Si eliges otro conjunto de opciones, se reducirá considerablemente”.
Artículo traducido por Debbie Ponchner