Altman y Nadella necesitan más poder para la inteligencia artificial, pero no están seguros de cuánto.

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¿Cuánta potencia es suficiente para la IA? Nadie lo sabe, ni siquiera el CEO de OpenAI, Sam Altman, ni el CEO de Microsoft, Satya Nadella.

Esto ha dejado a las empresas de software como OpenAI y Microsoft en una situación complicada. Mucho del mundo tecnológico se ha centrado en la computación como una barrera importante para la implementación de la IA. Y mientras las empresas tecnológicas han estado compitiendo por seguridad de energía, esos esfuerzos han retrasado las compras de GPU hasta el punto en que Microsoft parece haber pedido demasiados chips para la cantidad de energía que ha contratado.

“Las ciclos de demanda y oferta en este caso particular no se pueden predecir,” dijo Nadella en el podcast BG2. “El mayor problema que tenemos ahora no es un exceso de computación, sino la capacidad de obtener los [centros de datos] construidos lo suficientemente rápido cerca de la energía.”

“Si no puedes hacerlo, podrías tener un montón de chips sentados en inventario que no puedo enchufar. De hecho, ese es mi problema hoy. No es un problema de suministro de chips, sino el hecho de que no tengo cascarones calientes para enchufar,” añadió, refiriéndose al término de bienes raíces comerciales para edificios listos para inquilinos.

De alguna manera, estamos viendo lo que ocurre cuando las empresas acostumbradas a tratar con silicio y código, dos tecnologías que escalan y se despliegan rápidamente en comparación con las grandes plantas de energía, necesitan aumentar sus esfuerzos en el mundo de la energía.

Durante más de una década, la demanda de electricidad en los EE. UU. fue plana. Pero en los últimos cinco años, la demanda de centros de datos ha comenzado a aumentar, superando los planes de las empresas de servicios públicos para nueva capacidad generadora. Esto ha llevado a los desarrolladores de centros de datos a agregar energía en lo que se llama arreglos detrás de la cuenta, donde la electricidad se alimenta directamente al centro de datos, saltándose la red.

Altman, quien también estaba en el podcast, cree que podría haber problemas: “Si una forma muy barata de energía llega pronto a gran escala, entonces mucha gente podría quemarse con los contratos existentes que han firmado.”

“Si podemos continuar con esta increíble reducción en el costo por unidad de inteligencia — digamos que ha sido un promedio de 40x para un nivel dado por año — entonces, eso es como un exponente muy aterrador desde el punto de vista de la infraestructura de construcción,” dijo.

Altman ha invertido en energía nuclear, incluyendo el startup de fisión Oklo y el startup de fusión Helion, junto con Exowatt, un startup solar que concentra el calor del Sol y lo almacena para su uso posterior.

Ninguno de esos está listo para el despliegue masivo hoy, aunque las tecnologías basadas en combustibles fósiles como las plantas de energía de gas natural tardan años en construirse. Además, los pedidos colocados hoy para nuevas turbinas de gas probablemente no se cumplirán hasta finales de esta década.

Esa es una de las razones por las que las empresas tecnológicas han estado agregando solar a un ritmo rápido, atraídas por el bajo costo, la energía sin emisiones y la capacidad de desplegarse rápidamente.

Podría haber factores subconscientes en juego, también. La energía solar fotovoltaica es, de muchas maneras, una tecnología paralela a los semiconductores, y una que ha sido derisked y commoditized. Tanto la PV solar como los semiconductores se construyen en substratos de silicio y ambos se ensamblan en líneas de producción como componentes modulares que pueden empacarse juntos y conectarse en arrays paralelos que hacen que la parte completada sea más poderosa que cualquier módulo individual.

Debido a la modularidad y la rapidez de despliegue de la solar, el ritmo de construcción está mucho más cerca del de un centro de datos.

Sin embargo, ambos aún tardan en construirse, y la demanda puede cambiar mucho más rápido de lo que puede completarse un centro de datos o un proyecto solar. Altman admitió que si la IA se vuelve más eficiente o si la demanda no crece como él espera, algunas empresas podrían encontrarse con plantas de energía inactivas.

Pero, según sus otros comentarios, no parece pensar que eso sea probable. En cambio, parece ser un firme creyente en el Paradoja de Jevons, que dice que un uso más eficiente de un recurso llevará a un mayor uso, aumentando la demanda total.

“Si el precio de la computación por unidad de inteligencia o lo que sea — cómo quieras pensarlo — cayera en un factor de 100 mañana, verías un aumento en el uso mucho mayor que 100 y habría muchas cosas que la gente querría hacer con esa computación que simplemente no tienen sentido económico en el costo actual,” dijo Altman.