La próxima generación de supercomputadoras podría requerir tanta energía como una metrópoli
- Malka Mekler
- 13 may
- 2 Min. de lectura
En 2030, los superordenadores de IA podrían necesitar hasta 9 GW de potencia, una cifra comparable al consumo de una ciudad de 9 millones de hogares, según Epoch AI.
El desarrollo de inteligencia artificial a gran escala está empujando los límites físicos y energéticos de la computación. Según un nuevo estudio del instituto Epoch AI, con sede en San Francisco, los superordenadores diseñados para entrenar y ejecutar modelos de IA podrían requerir, en 2030, cerca de 9 gigavatios de potencia, el equivalente a lo que consumirían entre 7 y 9 millones de hogares. De acuerdo con Business Insider, esta cifra representa una escalada drástica respecto al superordenador más potente de la actualidad, que utiliza alrededor de 300 megavatios, suficiente para alimentar aproximadamente 250.000 viviendas.
El crecimiento proyectado parte de una tendencia que se mantiene constante desde 2019, la duplicación anual de los requerimientos de potencia de estos sistemas. Detrás de este salto energético no solo hay un aumento en el número de chips utilizados, sino también un cambio en el propósito de los superordenadores. Según Epoch AI, pasaron de ser herramientas académicas a convertirse en infraestructura industrial con retorno económico.
Los datos revelan que, de mantenerse esta trayectoria, el superordenador líder en 2030 podría integrar hasta dos millones de chips de IA, con un costo estimado de US$200.000 millones. En contraste, el sistema Colossus, construido por xAI, la empresa de Elon Musk, utiliza actualmente unos 200.000 semiconductores y habría costado US$7.000 millones. Esta disparidad refleja tanto el crecimiento esperado como la intensidad con la que se libra la carrera por alcanzar una inteligencia artificial general.
El informe también señala que, aunque los sistemas están ganando eficiencia energética, el avance no es lo suficientemente rápido como para compensar la magnitud del incremento en consumo. De hecho, las grandes tecnológicas, conscientes del desafío, han comenzado a mirar hacia la energía nuclear como posible solución de abastecimiento sostenible.
El estudio se basa en un análisis detallado que abarca alrededor del 10% de todos los chips de IA producidos entre 2023 y 2024, así como el 15% de las existencias de chips de las principales compañías a comienzos de 2025. Este nivel de observación permite anticipar no solo el tamaño de los futuros sistemas, sino también su impacto en la infraestructura energética global.
En palabras del informe, “la evolución de los superordenadores ya no es una cuestión de capacidad computacional, sino de viabilidad energética”.
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