Sobrellevar los retos energéticos que plantea la IA

Stephen Dover: Los suministros públicos necesitan recursos y capital para generar energía adicional; ¿qué significa esto para el sector energético?

Matt Adams: La demanda potencial de generación eléctrica para la IA podría incidir de forma considerablemente positiva en las empresas centradas en el gas natural de la industria de la prospección y la producción. El gas natural se considera uno de los combustibles fósiles más limpios y accesibles empleados como energía de base, mientras que puede que las formas alternativas de generación eléctrica para la IA tarden años en estar listas (p. ej., la energía nuclear) o en ser igual de fiables (p. ej., la energía eólica o solar). Si las estimaciones de la demanda de electricidad de la IA resultan correctas, en los Estados Unidos podría requerir entre un 10 % y un 15 % adicional de suministro de gas natural sobre la actual demanda, lo que supone una importante aceleración de la demanda, que ha estado creciendo a un ritmo de tan solo un 1 %-2 % anual. Además, la demanda de la IA llegaría en un momento en el que Estados Unidos está reforzando su capacidad de exportación de gas natural licuado (GNL) un 25 %. Esto aumentaría la competencia entre los clientes del mercado de gas natural interno de EE. UU., así como los precios.

La combinación de estos factores ha sido el motor de las expectativas sustancialmente mayores de lo normal para los precios del gas natural en EE. UU., que se reflejan en los actuales futuros financieros para el año 2025 y posteriores. Estos precios contrastan con los menores precios actuales, que son un reflejo del exceso de oferta y los niveles de almacenamiento de reservas relativamente llenos. La cuestión es que consideramos que en Estados Unidos existe capacidad de abastecimiento potencial más que suficiente para atender esta demanda. Un incremento de los precios de los futuros podría estimular a las empresas de prospección y producción a volver a centrar su actividad en el gas natural para atender el aumento de la demanda que genera la IA.

Stephen Dover: Todo esto tiene un coste; ¿cuáles son algunos de los principales retos a los que se enfrentan las empresas?

Blair Schmicker: Desde la perspectiva del sector inmobiliario, toda esta demanda está provocando un aumento de los costes de construcción, de los márgenes de promoción y, por consiguiente, del precio marginal de la oferta tanto nueva como existente. Son varios los grandes propietarios de bienes inmuebles industriales que se están replanteando cuál es el uso mejor y más eficiente para el suelo urbanizable y que lo están vendiendo a promotores de centros de datos o que están colaborando con estos. No es fácil acceder a los centros de datos y su promoción en los mercados de inversión privada. Dada esta dinámica, consideramos que se trata de un ciclo muy potente a nivel mundial que parece que durará varios años.

Matt Adams: Uno de los mayores retos que observamos es el del transporte, ya que la mayoría de los gasoductos interestatales para el transporte de gas natural han sido bloqueados durante el mandato de Biden, por motivos medioambientales y debido al rechazo político a los combustibles fósiles. Las dos principales fuentes de gas natural proceden de Appalachia (PA, WV) y el denominado Haynesville Shale (LA), que en ambos casos requerirían la construcción de nuevos gasoductos para atender a los centros potenciales de demanda generada por la IA en otros estados. Esto puede hacer que se impulse la ubicación de los centros de datos de IA en regiones productoras de gas natural a fin de traducir el riesgo y el tiempo de transporte. Por ejemplo, en el oeste de Texas y la cuenca Pérmica, el gas natural es un producto derivado de la prospección de crudo y se negocia a precios muy bajos. Me imagino que esto podría tener efectos adicionales en las iniciativas de promoción del suelo que ha puesto de relieve Blair.

Matt Cioppa: El aumento de la demanda de energía también pone en tela de juicio si las empresas tecnológicas de megacapitalización pueden cumplir sus compromisos de sostenibilidad sin frenar el avance de la IA. La energía nuclear también es una opción. Amazon acaba de comprar un centros de datos alimentado por energía nuclear en Pensilvania a Talen Energy, mientras que otras empresas pretenden formalizar acuerdos de adquisición de energía con empresas productoras de energía nuclear⁵. Sin embargo, existen limitaciones evidentes al desarrollo nuclear a gran escala que pueden limitar esta opción como solución. No es de extrañar que muchos líderes del campo de la IA demanden —e inviertan su propio dinero en— una vía más rápida hacia fusión nuclear, una tecnología que todavía se encuentra en pañales pero que ofrece un enorme potencial.

Stephen Dover: Como ya ha dicho, pese a que se descubrió hace casi un siglo, la fusión nuclear todavía se encuentra en sus inicios. Entretanto, parece que los numerosos avances tecnológicos de los últimos años han progresado a la velocidad de la luz. ¿Hay otras posibles soluciones en proyecto?

Matt Cioppa: Un posible efecto secundario positivo de este «dilema» energético es que puede promover que se innove más rápido en el desarrollo de modelos de IA menores o más eficientes. Ya estamos observando como los modelos de menor tamaño aumentan enormemente su capacidad. Muchos pueden funcionar con soltura en un teléfono inteligente y su entrenamiento requiere una capacidad de cómputo mucho menor y menos energía. También puede que los nuevos avances en la arquitectura de modelos hagan posible que los desarrolladores de modelos reduzcan drásticamente los requisitos energéticos sin comprometer la escala o la capacidad. La arquitectura del Transformer de 1 bit propuesto por Microsoft Research (apodado «BitNet») sería un ejemplo, que en teoría puede disminuir drásticamente el consumo de energía de los grandes modelos de lenguaje al reducir la precisión de los parámetros del modelo, sin degradar sustancialmente la calidad de los resultados. Aunque esto parece muy alentador, cabe destacar que tanto esta como otras iniciativas similares todavía se encuentran en fase de investigación.

Stephen Dover: El optimismo inicial con el que se acogió la llegada de las capacidades de la IA se mantiene fuerte, aunque los inversores ya empiezan a reflexionar sobre los enormes retos que plantea alimentar esta tecnología. El salto en el suministro eléctrico que se requiere para que puedan operar los nuevos centros de datos de la IA es muy superior a cualquier demanda reciente a los operadores de suministros públicos estadounidenses, que ya se encontraban al límite de su capacidad en regiones clave de Estados Unidos. Las empresas tecnológicas de megacapitalización comienzan a destinar sumas asombrosas de inversión en capital para dar apoyo a la IA, inversiones que es posible que estimulen la demanda de una serie de sectores, entre los que se incluyen los semiconductores, los servidores, los equipos de red y el almacenamiento de datos. También tendrá efectos secundarios, ya que impulsará la demanda de propiedades inmobiliarias en aquellos lugares en los que se establezcan los centros de datos. Blair Schmicker, Matt Cioppa y Matt Adams y sus equipos de investigación de Franklin Equity Group están plenamente comprometidos para tratar de anticipar qué deben hacer las empresas para hacer realidad las visiones de la IA. Creemos que las claves para comprender tanto el retorno como los riesgos de la tecnología de la IA estarán en este conocimiento en profundidad y el contacto continuo con las empresas que se enfrentan a estos retos. Como hemos tratado de demostrar, será igualmente importante ser capaces de plantear nuevas preguntas a medida que se desarrolla esta transformación histórica.