Inteligencia artificial generativa y energía nuclear

El reciente Informe sobre la Situación Global de las Energías Renovables 2024 (Renewables 2024  Global Status Report) subraya los avances en energías solar y eólica de España y Portugal. Sin  embargo, encuentran desafíos técnicos, estructurales como son el almacenamiento de la  energía y su variabilidad productiva, en tanto dependen del viento y del sol.  

España ha alcanzado, según explica The Global Energy Monitor, el liderato absoluto en la  transición energética en Europa por su apuesta en energía renovable. Ha alcanzado una capacidad solar, en escala comercial, de 29.5 GW, superando a otros países europeos, como  Alemania, con 24.6 GW; Francia, 10.8 GW y Reino Unido, 9.8 GW. 

Pretende alcanzar los objetivos recientemente asumidos para 2030 consecuencia de la COP28  de triplicar la capacidad de energía renovable. Este compromiso supone la instalación de 62 GW  de energía eólica y 81 GW de energía solar. 

Son cifras que muestran resultados muy logrados, aunque Francia y Gran Bretaña poseen,  además, un soporte energético nuclear, capaz de suministrar electricidad a la industria de gran  consumo energético (IEE) de modo constante, no sometida a factores climáticos. 

Una tecnología disruptiva que se encuentra en proceso de implantación en unos países y de expansión e investigación en otros es la inteligencia artificial generativa. Esta tecnología  convierte a las naciones que la poseen y la desarrollan como tecnológicamente avanzadas. Dada  sus posibilidades técnicas y económicas, es un recurso que genera una división entre países avanzados de otros menos desarrollados, con todas las consecuencias económicas y sociales  que ello produce. El empleo de esta tecnología, empleando una expresión sociológica conocida,  creará países del primer mundo y países del tercer mundo. 

El fututo se encuentra en manos de la inteligencia artificial generativa, es decir, aquella que  procesa datos no obedeciendo a la programación humana sino a su propio aprendizaje. Esta  opción implica que la máquina puede pensar y razonar, adquirir nuevos conocimientos y  aprender habilidades en distintas áreas científicas y sociales. Puede crear texto, fotos y videos  conforme a las instrucciones recibidas. Superaría al humano, en tanto no está limitada por el  agotamiento y solo por la energía que necesita. 

La investigadora sobre inteligencia artificial canadiense, Sasha Luccioni, manifestó su  preocupación sobre el alto consumo de la inteligencia artificial generativa. El procesamiento de  miles de millones de datos necesita de una gran capacidad de cálculo y de unos servidores que  permitan un alto flujo de información. Estas necesidades provocan que la energía sea un  recurso estratégico vital para esta industria. 

Según la Agencia Internacional de la Energía, si nos fijamos en el hardware, los centros de datos  usan alrededor del 40 % de electricidad para alimentar servidores y otro 40 % para enfriarlos. Si  nos fijamos en el software, una búsqueda en internet con inteligencia artificial, por ejemplo, con  ChatGPT, requiere de media 10 veces más energía que una simple consulta por Google.

Desde el año 2022, grandes corporaciones como Microsoft, Amazon, Google… comenzaron a  invertir en la creación de centros de datos en todo el mundo. Si se suman además las  aplicaciones de inteligencia artificial generativa con el sector de las criptomonedas, el consumo  eléctrico alcanzó 460 Twh, aproximadamente el 2 % de la producción mundial.  

Para 2026 se prevé que la inteligencia artificial consuma 1.000 Twh equivalente al consumo de  Japón de un año. 

Lo que causa estos altos consumos en la inteligencia artificial generativa es la inmensa cantidad  de datos requeridos para el entrenamiento y los cálculos para ejecutar el programa. Concurre un incremento exponencial en el número de parámetros usados en IA. El modelo GPT-2 de  OpenAI en 2019 alcanzaba los 1.5 mll. de parámetros. El modelo de 2020, GPT-3, incorporó 175.000 mll de parámetros y posiblemente el modelo GPT-4 alcance los 1.76 billones de  parámetros. Estas previsiones son igualmente aplicables a otros programas como Llama o  Mistral. 

Se ha creado un formidable problema energético. Es de tales dimensiones que la Agencia  Internacional de la Energía ha convocado para el 5 de diciembre de 2024 en París, una  Conferencia Global sobre energía e Inteligencia Artificial. 

Europa tiene mucho que reflexionar sobre esta cuestión, no solo sobre la necesidad de  implementar la inteligencia artificial y desarrollarla en sus universidades y centros de  investigación también respecto a la energía para sostener centros de procesamiento de datos  que requieren un suministro de consumo 365/7/24 (días/días/horas). Y otro factor muy  relevante, el precio de la electricidad en Europa es mucho más caro que el existente en Estados  Unidos o China. Y es ese precio más gravoso lo que puede determinar que las empresas vengan  a España o a Europa o marchen a otros países con sus inversiones. La productividad determina  la viabilidad económica de la empresa y la energía es un factor económico importante. 

Elon Musk manifestó en junio de 2024 en el diario tecnológico Xataka, de Webedia, que nos  acercamos a una «sequía de energía», debido a que la IA se quedará sin transformadores en  2025: «La computación de la inteligencia artificial en la nube parece estar aumentando en un  factor de diez cada seis meses. Esto no puede continuar a un ritmo tan alto para siempre, pero  nunca he visto algo parecido […]». 

El debate sobre energía nuclear es recurrente cuando se trata de suministrar una gran cantidad  de electricidad de modo constante. En esta situación se encuentran las empresas tecnológicas  de hiperescala, entre las más conocidas, Microsoft, Amazon y Google, aunque en los primeros  puestos se encuentran Digital Realty Trust Inc.; Equinix Inc.; NTT Ltd.; Cyrusone Inc. y Switch Inc. Una opción que resulta sugerente porque si estas empresas de capital privado optan por la  energía nuclear tendrán razones para ello. Sea porque les proporciona eficiencia energética de  modo constante y barato; sea porque contribuye a los objetivos climáticos para 2050.  

En octubre, Microsoft firmó un acuerdo con Constellation Energy, empresa energética de EE.  UU. cuyo objeto es reactivar la planta nuclear de Three Mile Island, en Pensilvania. Amazon ha pagado 650 mll $ para instalar un centro de datos anexo a la planta de energía nuclear  Susquehanna Steam Electric, también en Pensilvania. Y la empresa Oracle, ha alcanzado 162  centros de procesamiento de datos, y ha optado por la construcción de pequeños reactores  nucleares o SMR, tecnología que fue estudiada en artículos míos anteriores publicados en este diario.

También algunos de los bancos principales del mundo han manifestado su respaldado a la  energía nuclear en un encuentro celebrado en Nueva York el 30 de septiembre de 2024. Entidades financieras como Bank of America, Barclays Bank, BNP Paribas, Goldman Sachs y  Morgan Stanley, entre otros, apoyan el proyecto climático de la COP 28 de triplicar la capacidad  nuclear en 2050. 

España únicamente posee siete reactores nucleares operativos y el dilema que surge es qué  ofrecer a las grandes tecnológicas, las conocidas como Big Tech, que busquen una energía eléctrica barata, constante y no contaminante.  

Una opción ha sido expuesta por el presidente de Iberdrola, Ignacio Sánchez Galán. Se trata de prolongar la vida útil de los reactores existentes, aunque debe ser autorizado por la política  energética de la Unión Europea. Esta solución es la elegida por EE.UU.. 

Ponderar correctamente el impacto de estas nuevas tecnologías en la economía de la Unión Europea es un tema que debe ser abordado adecuadamente, pues la energía nuclear se ha  convertido en un imperativo para países que quieran crecer en productividad y riqueza. 

No veo una incompatibilidad entre estas demandas empresariales y la política energética europea, pero sí observo que España se queda rezagada frente a otros muchos países de la UE, lo que obligará a comprar energía a otras naciones a un precio no competitivo. Una energía cara  no es un aliciente para atraer a las grandes empresas tecnológicas o Big Tech por una simple cuestión de costes de producción. 

La riqueza no se encuentra en la fabricación de paneles solares y de torres aerogeneradoras,  comúnmente conocidas como «molinetas» que dibujan un paisaje casi pavoroso, sino que se  encuentra en las inversiones que hagan las grandes corporaciones tecnológicas. 

El estudio elaborado por McKinsey Global Institute, en junio de 2023, arroja resultados sorprendentes: la inteligencia artificial generativa podría aportar más de 4 billones de dólares  anuales a la economía mundial además de los 11 billones producidos por la inteligencia artificial no generativa. Son cifras que obligan a una reflexión sobre las oportunidades que podría alcanzar España con un soporte energético barato, constante y medioambientalmente inocuo.