Durante gran parte del auge de la IA, la conversación sobre infraestructura se ha centrado en la computación: chips, servidores y los cada vez más grandes centros de datos necesarios para soportarlos. Pero a medida que la IA pasa de la experimentación a la implementación a escala, los líderes tecnológicos enfrentan un nuevo desafío de infraestructura que podría ser igual de trascendental: asegurar suficiente energía fiable, de forma rápida, para mantener esa computación en funcionamiento.

Los centros de datos de IA son fundamentalmente diferentes de los clientes de energía tradicionales, comerciales e industriales. Son más grandes, más concentrados y extremadamente sensibles al tiempo, con una tolerancia casi nula a interrupciones. Eso hace que la disponibilidad de energía sea más que una consideración operativa: puede determinar dónde se construye la infraestructura de IA, la rapidez con la que se pone en marcha y si las organizaciones pueden convertir inversiones tecnológicas de gran envergadura en valor para el negocio.

El gas natural emerge como combustible puente para el desafío energético de la IA

Para los líderes tecnológicos, la pregunta clave no es simplemente si se puede generar suficiente electricidad. Es si la energía firme y despachable puede llegar a un centro de datos cuando y donde se necesita.

Aquí el gas natural está jugando un papel cada vez más importante. Dadas las limitaciones de otras alternativas de energía no intermitentes, el gas puede proporcionar la generación continua necesaria para soportar cargas de IA a gran escala. El análisis de escenarios de PwC muestra un potencial de escala: incluso en nuestro escenario más conservador, la demanda de gas vinculada a la IA alcanza 5,2 mil millones de pies cúbicos por día (Bcf/d) para 2030, frente a aproximadamente 1,6 Bcf/d hoy. Para 2035, nuestros escenarios sitúan la demanda entre 7,6 y 11,5 Bcf/d.

Sin embargo, para los desarrolladores de centros de datos y las empresas de tecnología, esas cifras cuentan solo una parte de la historia. Tener suficiente gas en el sistema no significa necesariamente que pueda llegar a un centro de datos en el plazo requerido. Debe producirse, transportarse, almacenarse y entregarse a la presión adecuada a través de la infraestructura conectada. En otras palabras, el desafío de energía de la IA se está convirtiendo cada vez más en un desafío de entregabilidad.

La escasez puede estar en el tiempo, no en el capital

Las empresas tecnológicas están destinando decenas de miles de millones de dólares a la infraestructura de IA, pero el dinero no puede resolver con rapidez muchas de las limitaciones que separan un centro de datos planificado de uno operativo.

Licencias, derechos de paso de tuberías, interconexiones a la red, turbinas, agua y mano de obra calificada pueden alargar los plazos de desarrollo. Los desarrolladores compiten simultáneamente por equipos críticos y capacidad industrial mientras navegan por la zonificación local y restricciones hídricas. Eso cambia la ecuación de la infraestructura.

En un mercado definido por la velocidad de despliegue, una tubería existente, un corredor previamente autorizado, un activo de almacenamiento o una capacidad de generación disponible puede valer más que una alternativa teóricamente de menor costo que tardará años en desarrollarse. Para los líderes tecnológicos que toman decisiones sobre la capacidad de IA, la selección de sitios, por lo tanto, debe considerar mucho más que tierra, conectividad y la disponibilidad eventual de energía. La capacidad de asegurar energía fiable en el plazo requerido debe considerarse mucho antes en el proceso.

La procuración de energía se convierte en una capacidad estratégica

Ya estamos viendo a los desarrolladores de centros de datos responder de manera diferente. La generación detrás del medidor, por ejemplo, puede permitir que un campus combine generación de gas en sitio o cercana con suministro de combustible firme, en lugar de depender únicamente del proceso tradicional de interconexión a la red. PwC estima que más del 30% de la demanda de gas relacionada con IA podría estar detrás del medidor para 2035.

También están surgiendo otros modelos, como laterales dedicados de tuberías acoplados con generación y arreglos más integrados que conectan el suministro de gas, transporte, almacenamiento, generación y la carga del centro de datos. La lección más amplia para negocios y líderes tecnológicos no es que cada centro de datos deba seguir la misma estrategia energética, sino que la procuración de energía ya no puede tratarse como una función de apoyo que ocurre después de las decisiones tecnológicas y de bienes raíces. Se está convirtiendo en una capacidad estratégica.

Construir infraestructura de IA requerirá un ecosistema más amplio

Este cambio también altera a quiénes necesita la empresa tecnológica alrededor de la mesa. La próxima generación de infraestructura de IA requerirá una mayor coordinación entre hyperscalers y desarrolladores de centros de datos con utilities, proveedores de gas natural y operadores de tuberías. Cada vez más, estas partes deberán resolver el camino completo desde el suministro de energía hasta la computación operativa, en lugar de optimizar únicamente su segmento.

Para los ejecutivos tecnológicos, eso hace que la estrategia de asociación sea cada vez más importante. Asegurar la infraestructura energética antes, entender las limitaciones regionales y desarrollar relaciones en todo el ecosistema energético puede ayudar a reducir el riesgo de programación antes de que miles de millones en computación esperen por energía.

La IA puede ser una revolución tecnológica, pero escalarla se está convirtiendo rápidamente en un desafío de infraestructura física. Las organizaciones mejor posicionadas para la próxima fase serán aquellas que consideren la energía como una capacidad estratégica y reconozcan que el gas natural puede desempeñar un papel crítico para proporcionar la energía fiable y despachable necesaria para poner en línea la capacidad de IA y mantenerla en funcionamiento.

En la carrera por escalar la IA, el tiempo para la energía podría determinar, en última instancia, el tiempo para el valor.

Este artículo fue producido como parte de TechRadar Pro Perspectives, nuestro canal para presentar las mejores mentes en la industria tecnológica.

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