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Microsoft piensa instalar mini reactores nucleares para abastecer a las inteligencias artificiales
Microsoft está investigando la posibilidad de usar pequeñas centrales nucleares modulares para abastecer a sus centros de cómputos, y así enfrentar el elevado consumo de energía que trae la implementación de múltiples servicios de inteligencia artificial
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Una pregunta sobrevuela a las empresas tecnológicas que ofrecen servicios en la nube y que incluso suman cada vez más funcionalidades: qué tanto pueden crecer con el cuello de botella energético que significa la creciente provisión de electricidad para alimentar sus crecientes ofertas de inteligencia artificial (una simple consulta en Chat GPT, por ejemplo) y el uso de herramientas online.
En ese sentido, no sorprende que empresas como Microsoft empiecen a explorar (y contratar) la idea de sumar personal especializado en tecnología nuclear. Todo empezó con una búsqueda en LinkedIn (otra plataforma de la empresa). El Gestor Principal del Programa de Tecnología Nuclear. Y dejan muy claro para qué lo necesitan: “Buscamos un Director Principal de Programa de Tecnología Nuclear, que se encargará de madurar y aplicar una estrategia mundial de energía de pequeños reactores modulares (SMR) y microrreactores.”
Y sigue: “El candidato ideal tendrá experiencia en la industria energética y un profundo conocimiento de las tecnologías nucleares y los asuntos normativos. También será responsable de la investigación y el desarrollo de otras tecnologías energéticas precomerciales”.
Entre las razones, aparece la alimentación de los grandes centros de datos. “La próxima gran ola de informática está naciendo, a medida que Microsoft Cloud convierte los modelos de IA más avanzados del mundo en una nueva plataforma informática”, citan en el aviso a Satya Nadella, presidente y director ejecutivo de Microsoft. “Estamos comprometidos a ayudar a nuestros clientes a utilizar nuestras plataformas y herramientas para hacer más con menos hoy e innovar para el futuro en la nueva era de la IA”
El objetivo es no perder competitividad en la carrera de la IA y para, a la vez, no incumplir sus compromisos medioambientales. Los centros de datos de Microsoft están detrás de servicios como ChatGPT o DALL-E. La inteligencia artificial requiere realizar millones de operaciones por segundo, para que pueda “pensar” y brindar resultados. Detrás, hay servidores que procesan miles de millones de datos y eso genera, claro, un consumo energético, mayor al de -por ejemplo- una búsqueda web convencional.
Isidro Baschar, Miembro del Directorio de Nucleoeléctrica Argentina, explica que los Small Modulars Reactors (SMRs) o reactores nucleares de potencia modulares o pequeños “son reactores nucleares avanzados” con una capacidad de potencia de hasta 300 MWe, lo que representa cerca de un tercio de la capacidad de generación de los grandes reactores nucleares de potencia tradicionales. “De los 412 reactores en funcionamiento en los 32 países que tienen a la nucleoelectricidad como fuente en sus matrices energéticas, entre los que se encuentra la Argentina, la gran mayoría son reactores de potencia media y alta, que oscilan entre los 300 y 1600 MWe. En su gran mayoría, entraron en operación entre mediados de la década del 80′ y 90′ de la mano de programas de construcción masiva de centrales nucleares como una de las consecuencias de la primera crisis del petróleo de 1973. Por entonces, como ahora, la crisis energética y la centralidad de la seguridad energética fueron temas de agenda de los gobiernos y, consecuentemente, de la política internacional. Hoy estos dos factores se combinan con la agenda de cambio climático y los debates sobre las transiciones energéticas sostenibles, en donde afortunadamente la energía nuclear vuelve a tener un lugar en la mesa”, describe.
En este sentido, señala que “la apuesta de los SMRs es reemplazar a las economías de escala de las grandes centrales para migrar a un paradigma centrado en la simplificación de los diseños sin resignar sistemas de seguridad, la estandarización de los procesos de licenciamiento y la fabricación en serie”. Al respecto, destaca que “la diferencia en el caso de los SMRs son la potencia y las dimensiones. Los reactores modulares pequeños o medianos, además, en algunos casos se diseñan considerando la posibilidad de construirse por módulos, lo que permite que los sistemas y componentes se ensamblen y se transporten a su lugar de emplazamiento final de forma progresiva”.
Además, explica “apuntan a reducir los montos de inversión inicial y los tiempos de construcción y, en algunos casos, se piensan como una instalación que puede localizarse en sitios aislados de los centros productivos, para abastecer industrias intensivas en consumo energético y/o sensitivas, como ocurre en el caso de Microsoft, o para desarrollar otras aplicaciones, como la calefacción centralizada de centros urbanos, la producción de vapor industrial o incluso la desalinización de agua”. En cualquier caso, destaca que “los SMRs no deberían pensarse en oposición a los grandes reactores, ya que cada uno tiene un rol que cumplir en los procesos de descarbonización de los mixes energéticos”.
Un viejo conocido de Microsoft, quien ya venía insistiendo con el tema con su proyecto de Energía nuclear basada en sales, es Bill Gates, fundador de la empresa, quien tiene otros proyectos como Terra Power. En vez de utilizar agua para controlar la reacción nuclear, utilizará sodio líquido. Empezaría a operar en 2030.
Un problema en el horizonte
Un reciente comentario del fundador de la plataforma DigiEconomist, Alex de Vries, señala los riesgos de tener una gran huella energética cuando la inteligencia artificial se implante de forma generalizada. Un ejemplo. Hugging Face, una empresa de desarrollo de IA con sede en Nueva York, informó de que su herramienta de IA multilingüe generadora de texto consumió unos 433 megavatios-hora (MWH) durante el entrenamiento, suficiente para abastecer de energía a 40 hogares estadounidenses medios durante un año.
de Vries, doctorando de la Universidad Libre de Ámsterdam, muestra que cuando la herramienta se pone a trabajar -generando datos basados en instrucciones-, cada vez que genera un texto o una imagen, también utiliza una cantidad significativa de potencia de cálculo y, por tanto, de energía. Por ejemplo, el funcionamiento de ChatGPT podría consumir 564 MWh de electricidad al día.
En ese sentido, plantea la paradoja de Jevons en el uso de la IA. A mayor eficiencia en el uso de un recurso, más crecerá su demanda. Si en su momento, una mayor eficiencia de los combustibles provocó que los usuarios viajen más kilómetros, generando un efecto rebote en la demanda de este tipo de recursos, ¿qué podría pasar con la IA? Para de Vries, estos avances tecnológicos contribuirán a un aumento neto del uso de recursos.
Según el análisis del académico, Google, por ejemplo, ha incorporado la IA generativa a su servicio de correo electrónico y está probando a potenciar su motor de búsqueda con IA. Actualmente, la empresa procesa hasta 9000 millones de búsquedas al día. Basándose en estos datos, de Vries calcula que si cada búsqueda de Google utilizara IA, necesitaría unos 29,2 TWh de energía al año, lo que equivale al consumo anual de electricidad de Irlanda.
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