¿Puede la energía nuclear alimentar las crecientes necesidades energéticas de la IA?

La adopción de la inteligencia artificial no se está desacelerando. De hecho, los investigadores de Epoch AI descubrieron que el cómputo de entrenamiento de IA se ha cuadruplicado anualmente en los últimos años. Incluso si los modelos se vuelven más pequeños o más eficientes, es probable que el gran volumen de cómputo requerido para entrenarlos cause una importante crisis de energía a medida que más y más centros de datos aumentan y demandan cada vez más energía.

Aumentar rápidamente tiene sus deficiencias. A medida que las necesidades energéticas de las empresas tecnológicas siguen creciendo, los proveedores de energía han tratado de mantenerse al día aumentando cualquier fuente de energía disponible, incluidas las plantas de carbón que liberan cantidades significativas de emisiones de carbono a la atmósfera.

La solución de depender de fuentes de combustible de combustión sucia es mala para el planeta y mala para la reputación de las empresas tecnológicas que se han comprometido a reducir sus emisiones a cero en los próximos años. Como resultado, las empresas buscan cada vez más formas de Continuar apoyando el desarrollo de la IA mientras cumplen sus objetivos de sustentabilidad. Y hay una solución en particular que parece estar generando mucho revuelo: la energía nuclear.

La generación de energía nuclear ha estado efectivamente estancada en Estados Unidos durante la mayor parte de las últimas tres décadas, en gran parte como resultado de los crecientes costos y las preocupaciones de seguridad tras varios desastres de alto perfil. Pero a medida que crece la necesidad de energía, las opciones populares de energía limpia presentan un desafío: no siempre proporcionan la capacidad necesaria para satisfacer la demanda.

La energía nuclear, por el contrario, puede ser más estable y predecible. "Las instalaciones nucleares son capaces de generar energía más del 90 % del tiempo", dice Maksim Sonin, miembro de Proyectos de Hidrógeno en el Precourt Institute for Energy de la Universidad de Stanford. Y para los centros de datos en particular, que generalmente están diseñados para estar siempre encendidos y en funcionamiento, el acceso sostenido a Power es importante, dice Sonin.

Por supuesto, poner en funcionamiento reactores nucleares lleva tiempo. De media, se tarda entre seis y ocho años en poner en marcha un reactor, según un análisis de la investigadora de la Universidad de Oxford Hannah Ritchie. Ese tiempo de entrega es el resultado de "un ciclo de aprobación muy prolongado, cronogramas extendidos para poner en línea y un alto gasto de capital", dice Sonin.

Sin embargo, en los últimos años, los reactores modulares pequeños (SMR) se han vuelto más factibles gracias al desarrollo en el espacio y los esfuerzos para eliminar algunos trámites burocráticos regulatorios. Los SMR generan alrededor de un tercio de la Power® de un reactor nuclear tradicional, aunque el costo inicial y el tiempo de construcción son considerablemente menores. Por esa razón, compañías como Google, Amazon y Microsoft están considerando los SMR como una opción para la generación de energía limpia que podría aumentar más rápido que las opciones tradicionales.

Eso no significa que los SMR no tengan sus desafíos. "Los asuntos sociales, de seguridad y otros pueden plantear obstáculos en cualquier etapa de la comercialización de estas tecnologías", dice Sonin. Debido a esas posibles preocupaciones, Sonin cree que los SMR probablemente solo contribuirán alrededor del 10 % del crecimiento de la energía nuclear en los próximos años.

A pesar de que el desarrollo de la IA impulsa un renovado interés en la energía nuclear, es posible que la propia IA pueda ayudar a remediar el problema de sus propias necesidades energéticas crecientes acelerando el desarrollo y la eficiencia de soluciones de energía limpia.

"Si bien el rápido desarrollo de la IA requiere cada vez más capacidad energética para estar disponible, también puede ayudarnos a interrumpir el sector energético con más tecnologías para generar esta energía de una manera más rápida y sostenible", dice Sonin.

Según el informe State of Sustainability Readiness 2024 de IBM, el uso de energía renovable y el consumo total de energía encabezan la lista de indicadores clave de rendimiento que los líderes empresariales observan al evaluar los objetivos de sustentabilidad. Y la IA podría apuntar a posibles soluciones, desde ayudar en el desarrollo de nuevas tecnologías de generación de energía hasta mejorar la optimización y la gestión de la carga en las redes eléctricas.

"Estratégicamente, veo muy positivamente el ritmo de dicha innovación en tecnología, a pesar de que plantea preocupaciones relacionadas con la infraestructura a corto plazo, ya que es algo con lo que podemos lidiar con el tiempo", dice Sonin.

Aunque cada vez se presta más atención a las soluciones de energía nuclear, no es la única opción disponible. En Estados Unidos, las energías limpias, como la eólica y la solar, fueron las fuentes de electricidad de más rápido crecimiento en la primera mitad de 2024. El crecimiento de la energía hidroeléctrica continúa también, aunque ha enfrentado desafíos, como la sequía y la escasez de agua, que podrían hacer que las compañías la consideren menos fiable en el futuro.

Sonin dice que cuando se trata de invertir en recursos energéticos, la mayoría de las empresas evitarán poner todos sus huevos en una sola canasta. Así que, aunque la energía nuclear está en su momento, no será la única opción que las compañías explorarán.

"Creo que este es el enfoque pragmático correcto, en términos de viabilidad a largo plazo, ya que hay tantas variables, incógnitas y escenarios diferentes", dice Sonin. "No implica en absoluto que un tipo particular de energía limpia se considere mejor que otros".

Sonin enfatiza que las plantas nucleares y otras soluciones energéticas no son mutuamente excluyentes, sino componentes de una solución más amplia e integral en apoyo de una transición de energía limpia.

"Creo que la energía nuclear no compite puramente con la hidroeléctrica, la geotérmica, la solar, la eólica, el hidrógeno, el amoníaco y otras fuentes de energía limpia, ya que todas son complementarias", afirma. “Todos funcionan mejor en diferentes situaciones. Por lo tanto, ninguno de ellos [es probable que se convierta] en el único ganador para las grandes corporaciones tecnológicas, con un enfoque de cartera que genera más valor”.