Inteligencia Artificial: la alianza que busca 100 gigavatios

Google se unió a Nvidia y Anthropic para impulsar una alianza que busca liberar 100 gigavatios de capacidad eléctrica destinada a centros de datos de inteligencia artificial. La iniciativa, liderada por la startup de software para redes eléctricas Emerald AI, apunta a resolver el cuello de botalla energético que frena la expansión de la IA.

Emerald AI y la Alianza AEMA: quiénes participan y cuánto buscan

Emerald AI, una empresa unicornio especializada en software para gestión de redes eléctricas, formó la Alianza de Gestión Energética para IA (AEMA, por sus siglas en inglés). Los miembros fundadores incluyen a Google, Nvidia y Anthropic del lado tecnológico, junto con las utilidades eléctricas AES, Constellation, National Grid y NRG Energy.

El objetivo central de la coalición es aplicar el concepto de "respuesta a la demanda" al desarrollo de centros de datos. Esta técnica tradicionalmente obligaba a grandes usuarios a reducir su consumo durante picos de carga a cambio de pagos, pero dependía de generadores diésel de respaldo. Emerald AI propone una alternativa basada en software que coordina directamente entre utilidades y centros de datos.

La solución permite pausar tareas no críticas o trasladar cargas computacionales a regiones con mayor margen en la red. Esto genera respuestas rápidas comparables al almacenamiento en baterías, sin depender de combustibles fósiles.

100 GW en juego: los números que explican la apuesta

AEMA estima que este enfoque podría desbloquear 100 gigavatios adicionales de conectividad para centros de datos. Para contextualizar, un estudio de Goldman Sachs publicado el año pasado señaló que limitar el uso máximo de la red al 90% durante algunas horas podría liberar 76 gigavatios de capacidad.

Emerald AI recientemente levantó 150 millones de dólares en una ronda Serie A liderada por Energize Capital y DCVC. Los fondos se destinarán a escalar la tecnología de coordinación entre redes eléctricas y centros de datos.

Además de la gestión energética, la alianza busca ayudar a identificar nuevos sitios para construcción de centros de datos. Sin embargo, Ayse Coskun, científica jefa de Emerald AI, aclaró que esta tecnología reduce la urgencia de nuevas fuentes de generación eléctrica pero no elimina por completo esa necesidad.

El próximo paso: de la promesa de software a la prueba real en la red

La pregunta ahora es si la coordinación por software puede escalar lo suficiente antes de que la demanda de IA supere a la infraestructura disponible. Google y sus socios apuestan a que sí, pero el margen entre 76 GW teóricos (Goldman Sachs) y los 100 GW objetivo (AEMA) muestra que aún hay incertidumbre técnica por resolver.

¿Crees que las grandes tecnológicas deberían invertir más en eficiencia energética antes de construir nuevos centros de datos? La respuesta de Google, al menos por ahora, parece ser que ambas cosas deben avanzar en paralelo.

Información publicada originalmente por TechCrunch.