La Inteligencia Artificial parece vivir en la nube. Pero detrás de cada modelo, cada consulta y cada agente de IA existe una infraestructura muy física: servidores, chips, redes, sistemas de refrigeración y, sobre todo, centros de datos.
A medida que crece la adopción de la IA, también lo hace la necesidad de capacidad de computación. Y España se encuentra ante una oportunidad importante: convertirse en uno de los grandes polos europeos de infraestructura digital.
Pero también ante un reto.
¿Cómo podemos desarrollar los centros de datos que necesita la economía digital sin comprometer los recursos energéticos, hídricos y territoriales del país?
España quiere ordenar el crecimiento de los centros de datos
El debate sobre los centro de datos ha cobrado especial relevancia en España durante los últimos meses. El Gobierno ha planteado un nuevo marco regulatorio para establecer requisitos de sostenibilidad energética y medioambiental, resiliencia y soberanía digital aplicables a estas infraestructuras.
La propuesta normativa busca que el crecimiento de los centros de datos vaya acompañado de criterios exigentes de eficiencia energética e hídrica, generación renovable y protección de la soberanía digital. Entre las medidas planteadas se encuentra que determinados centros respalden con nueva generación renovable al menos el 80% de su consumo energético.
👉🏻 Consulta la propuesta del Gobierno sobre los centros de datos sostenibles, eficientes y soberanos
La propuesta llega en un momento de fuerte crecimiento de este tipo de infraestructuras. Según el Ministerio para la Transición Ecológica, la Estrategia de Inteligencia Artificial española estima unos 2,5 GW de potencia de computación en 2030, que requerirían entre 3,5 y 4 GW de demanda eléctrica. Sin embargo, desde 2021 ya se han concedido más de 12 GW de derechos de acceso y conexión a la red eléctrica para centros de datos.
El crecimiento, por tanto, no es una posibilidad futura.
Ya está ocurriendo.
Y plantea una pregunta cada vez más relevante: ¿tenemos la infraestructura energética y digital necesaria para soportarlo?
La IA tiene un coste físico
Cuando hablamos de inteligencia artificial solemos pensar en modelos, algoritmos, datos o aplicaciones.
Sin embargo, cada interacción con un modelo requiere capacidad de computación.
Los sistemas de IA más avanzados necesitan grandes cantidades de GPUs y otros aceleradores especializados. Estos equipos funcionan en centros de datos que necesitan electricidad de forma constante y sistemas de refrigeración capaces de gestionar grandes cargas térmicas.
Por eso, el crecimiento de la IA está estrechamente ligado al crecimiento de la infraestructura digital.
La inteligencia artificial puede parecer intangible cuando interactuamos con ella desde un ordenador o un móvil, pero detrás existe una cadena física que necesita electricidad, refrigeración, conectividad y espacio.
Esto cambia la conversación.
La pregunta ya no es solamente:
¿Qué puede hacer la IA?
También tenemos que preguntarnos:
¿Qué infraestructura necesitamos para hacer posible esa IA?
Energía: el primer gran desafío
Uno de los principales retos es el acceso a la electricidad.
Los centros de datos requieren grandes cantidades de energía y pueden concentrar una demanda muy elevada en determinadas localizaciones. Esto puede generar presión sobre las redes eléctricas y exigir nuevas inversiones en generación y distribución.
La propuesta española busca precisamente que el crecimiento de esas infraestructuras esté acompañado por nueva generación renovable.
El proyecto plantea que los centros de datos sujetos a la regulación consuma, como mínimo, un 80% de energía renovable, mientras la generación renovable no supere el 90% del mix eléctrico. Además, esta energía deberá proceder de nueva generación renovable y acreditarse hora a hora.
El objetivo es evitar que el crecimiento de la computación digital se traduzca simplemente en una mayor presión sobre el sistema eléctrico.
Y el reto no es exclusivamente español. Europa también está trabajando para mejorar la eficiencia energética de los centros de datos y establecer mecanismos que permitan medir y comparar su comportamiento energético y ambiental.
La cuestión es clara: si la IA necesita cada vez más capacidad de computación, también necesitamos que esa computación sea más eficiente.
Agua: el recurso del que hablamos menos
Los centros de datos necesitan sistemas de refrigeración para mantener los equipos funcionando a temperaturas adecuadas. Dependiendo de la arquitectura utilizada, la ubicación y la tecnología de refrigeración, el consumo y la gestión del agua pueden convertirse en factores relevantes.
Por eso, la eficiencia de un centro de datos no puede medirse únicamente por cuánta electricidad consume.
También hay que preguntarse: ¿cuánta agua necesita?
La propuesta española incorpora precisamente requisitos de eficiencia hídrica y energética. El proyecto plantea que los centros cumplan los niveles más exigentes del futuro etiquetado europeo de eficiencia energética e hídrica, utilizando indicadores como Power Usage Effectiveness (PUE) y Water Usage Effectiveness (WUE).
El objetico es que el crecimiento de la infraestructura digital no se produzca a costa de aumentar de forma descontrolada el consumo de recursos.
Y aquí aparece una idea fundamental:
La eficiencia de un centro de datos ya no puede medirse únicamente por su capacidad de computación.
También importa cómo consigue esa capacidad y qué recursos necesita para mantenerla.
Soberanía digital: no solo importa dónde están los servidores
El debate sobre los centros de datos también están evolucionando.
Hasta hace unos años, hablar de infraestructura digital significaba principalmente hablar de capacidad, disponibilidad y costes.
Hoy hay una cuarta dimensión que gana peso: ¿Quién controla esa infraestructura y los datos que procesa?
La soberanía digital se ha convertido en una cuestión estratégica para Europa.
La propuesta española plantea que quien opere determinados centros de datos esté establecido en la Unión Europea y que los datos, metadatos y registros asociados a la operación permanezcan en territorio comunitario, además de establecer medidas para controlar los accesos desde terceros países.
👉🏻 Consulta el proyecto de Real Decreto y su documentación de participación pública
Esto adquiere todavía más importancia en un contexto en el que la inteligencia artificial depende cada vez más de grandes infraestructuras de computación.
Los datos son un activo estratégico. La capacidad para procesarlos también.
Europa necesita más capacidad de computación
Puede parecer contradictorio: por un lado, Europa quiere limitar el impacto energético y ambiental de los centros de datos; por otro, necesita aumentar su capacidad de computación para competir en inteligencia artificial.
Pero ambas cosas no tienen por qué ser incompatibles.
El reto está en conseguir que ese crecimiento sea inteligente.
España cuenta con varios factores que la convierten en un territorio atractivo para este tipo de infraestructuras: su ubicación geográfica, su clima y su capacidad de generación renovable. El propio Gobierno señala estos factores como parte de las razones que explican el creciente interés por instalar centros de datos en el país.
La cuestión, por tanto, no es simplemente construir más centros de datos.
Se trata de construirlos donde tenga sentido, con una infraestructura energética adecuada, utilizando los recursos de forma eficiente y maximizando su contribución a la economía digital.
Del centro de datos a la infraestructura inteligente
Aquí aparece una oportunidad especialmente interesante.
Los centros de datos del futuro no deberían ser únicamente grandes consumidores de energía.
También pueden convertirse en infraestructuras capaces de interactuar con el sistema energético.
La gestión inteligente de la demanda, la optimización de la refrigeración, el uso de fuentes renovables o el aprovechamiento del calor residual son algunas de las vías que pueden contribuir a mejorar su eficiencia.
Y aquí la propia inteligencia artificial puede un jugar un papel.
Los modelos de IA pueden utilizarse para analizar patrones de consumo, anticipar necesidades de refrigeración, detectar anomalías o ajustar determinados procesos en función de las condiciones de operación.
En otras palabras: La IA necesita mucha infraestructura, pero también puede ayudarnos a gestionar mejor esa infraestructura.
¿Qué significa esto para las empresas?
El debate sobre centros de datos puede parecer alejado de la realidad de una empresa que simplemente quiere incorporar IA a sus procesos.
No lo está.
La infraestructura sobre la que se ejecutan los modelos afecta directamente a cuestiones como:
Coste: la computación necesaria para ejecutar modelos de IA tiene un impacto económica que debe contemplarse desde el diseño del proyecto.
Rendimiento: la disponibilidad de recursos de computación condiciona la latencia y la capacidad de los sistemas.
Escalabilidad: un prototipo puede funcionar con unos pocos usuarios. Llevarlo a miles requiere una arquitectura preparada para crecer.
Soberanía: la ubicación de los datos y de la infraestructura puede ser relevante para determinados sectores y casos de uso.
Sostenibilidad: la eficiencia energética y el uso de recursos empiezan a formar parte de las decisiones tecnológicas.
La infraestructura también forma parte de la estrategia de IA
Durante años, hablar de transformación digital significaba hablar principalmente de software.
Ahora la ecuación es mucho más amplia.
Datos + modelos + computación + infraestructura + energía + gobernanza.
El crecimiento de la inteligencia artificial está haciendo que estos elementos estén cada vez más conectados.
España tiene una oportunidad para posicionarse como un nodo relevante de esta nueva economía digital gracias a su conectividad, disponibilidad de energías renovables y posición geográfica.
Pero aprovecharla exige encontrar un equilibrio entre crecimiento, eficiencia y soberanía.
La propuesta normativa del Gobierno parte precisamente de esa idea: los centros de datos son infraestructuras indispensables para una economía moderna, pero su desarrollo debe realizarse de forma ordenada y con criterios de sostenibilidad, resiliencia y soberanía digital.
La cuestión, por tanto, no es si España necesita más centros de datos.
Los necesita.
La cuestión es: ¿Qué centros de datos queremos construir y qué papel queremos que desempeñen en el futuro digital del país?
Porque detrás de cada modelo de IA hay una infraestructura.
Y cuanto más inteligente sea la tecnología que construimos, más inteligente tendrá que ser también la infraestructura que la sostiene.