El gran cuello de botella de la IA: "Tengo GPU en el inventario que no puedo enchufar", admite el CEO de Microsoft

El CEO de Microsoft, Satya Nadella, ha revelado el que considera el verdadero límite actual en el despliegue de la inteligencia artificial: la energía. En una entrevista reciente, Nadella admitió que el principal problema de la compañía no es la escasez de chips, sino la falta de electricidad y centros de datos listos para operar las GPU que ya poseen.

Durante una aparición en el podcast Bg2 Pod junto al CEO de OpenAI, Sam Altman, se le preguntó a Nadella si coincidía con la previsión de que no habría un exceso de GPU en el mercado en los próximos años. Nadella descartó esa preocupación y señaló un problema mucho más inmediato. "El mayor problema que tenemos ahora no es un exceso de computación, es la energía", afirmó.

El CEO de Microsoft fue contundente al describir la situación: "Puedes tener un montón de chips en el inventario que no puedo enchufar. De hecho, ese es mi problema hoy. No es un problema de suministro de chips. Es que no tengo dónde conectarlos". A lo que se refiere Nadella es a edificios de centros de datos ya equipados con toda la infraestructura necesaria, especialmente energía y refrigeración, listos para instalar el hardware.

La carrera por la energía redefine la IA

Las declaraciones de Nadella confirman que el consumo energético se ha convertido en el principal dolor de cabeza para la industria. Una vez superada la fase de escasez de GPU de Nvidia, la nueva carrera consiste en construir centros de datos lo suficientemente rápido y, sobre todo, cerca de fuentes de energía potentes y estables.

Este auge ya está generando una nueva demanda en el mercado eléctrico. De hecho, OpenAI ha llegado a solicitar al gobierno de Estados Unidos la construcción de 100 gigavatios de generación de energía anual, considerándolo un activo estratégico.

El problema es de tal magnitud que muchas compañías tecnológicas, incluida Microsoft, están invirtiendo en la investigación de pequeños reactores nucleares modulares como una solución a largo plazo para alimentar sus centros de datos de IA, cada vez más grandes y demandantes. También Google está apostando por esta fuente de energía.

En la misma conversación, Sam Altman también miró al futuro, especulando con un dispositivo de consumo capaz de ejecutar modelos como GPT-6 de forma local y con bajo consumo, lo que podría, en un futuro, cambiar la dependencia de estos masivos centros de datos.

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