A pesar de todo el revuelo y los miles de millones de dólares que giran en torno a la IA, la única certeza es la cantidad de electricidad adicional necesaria para alimentar los centros de datos que la ejecutan, que agota la red. Clayton Scott ve en eso una enorme oportunidad de negocio.

"Es un momento y una situación únicos", dijo a Forbes Scott, director comercial de NuScale Power, que comercializa sistemas nucleares a pequeña escala . "Aterrizamos en esta combinación perfecta y no planificada con el mundo de los datos".

Un informe de Goldman Sachs, que considera que las aplicaciones de inteligencia artificial provocan un aumento del 160 % en las necesidades energéticas generales de los centros de datos, estimó que las consultas ChatGPT necesitan casi 10 veces más electricidad que las búsquedas en Google. Si a eso le sumamos la realidad de que la red estadounidense está en su capacidad máxima o cerca de ella y depende de las plantas de combustibles fósiles existentes (con una acumulación de proyectos de energía renovable eólica y solar esperando ser conectados a la red en un esfuerzo por reducir las emisiones de carbono), se tiene la receta justa para una crisis energética.

Scott espera que NuScale Power proporcione una respuesta para los centros de datos y sus clientes de IA: cada uno de sus pequeños reactores nucleares modulares (SMR) puede generar 77 megavatios libres de carbono de forma continua, lo que podría permitirles operar con total independencia de la red. 

La startup con sede en Portland, que salió a bolsa en 2022 después de más de una década de investigación y desarrollo, está trabajando con el desarrollador de centros de datos Standard Power para suministrar 24 SMR capaces de generar colectivamente casi 2 gigavatios de electricidad, suficiente para una ciudad mediana. Sin embargo, no es algo que esté por suceder. La propuesta está atravesando el largo proceso de revisión de la Comisión Reguladora Nuclear y no espera desplegar reactores hasta finales de esta década. La compañía informó sólo 4,6 millones de dólares en ingresos en el primer trimestre y una pérdida de 56,4 millones de dólares mientras se prepara para las entregas comerciales.

NuScale es una de las muchas nuevas empresas nucleares y de baterías que buscan capitalizar la intensidad energética de la IA. “Los centros de datos típicos utilizan alrededor de 32 megavatios de electricidad, suficiente para alimentar 6.000 hogares, en comparación con alrededor de 80 megavatios para los centros de datos orientados a la inteligencia artificial”, revela Doug Vine, director de análisis del Centro para Soluciones Climáticas y Energéticas, un grupo de expertos en política ambiental en Arlington, Virginia. “Y necesitan sistemas con gran densidad energética, razón por la cual, lamentablemente, las plantas de gas natural siguen siendo populares. Pero lo mismo ocurre con la energía nuclear. Con una huella muy pequeña, se puede generar mucha electricidad”, remata Vine.

El corazón de la Inteligencia Artificial
El chip H100 de Nvidia, cargado con ocho GPU y dos CPU, es el servidor de IA más demandado para centros de datos, afirmó Arman Shehabi, del laboratorio Lawrence Berkeley que sigue las demandas de energía de los centros de datos desde 2007. Estima que cada uno utiliza de ocho a 10 kilovatios de electricidad, frente a los servidores anteriores, que utilizarían una fracción de esa cantidad. Estos chips generan tanto calor que para enfriarlos se utiliza hasta un 30% más de agua que los centros de datos tradicionales. A nivel mundial, la demanda de IA puede utilizar hasta 6.600 millones de metros cúbicos de agua en 2027, o "más que la extracción total anual de agua de Dinamarca o la mitad del Reino Unido", según un estudio de la Universidad de Cornell .

"Son tan densos en calor y en energía, que están en el rango de 70 a 80 kilovatios por rack. Y se habla de que muy pronto aumentará a 100 kilovatios", dice Shehabi. "Es básicamente 10 veces mayor que los servidores utilizados en el pasado".

Empresas como Microsoft también están haciendo planes para utilizar SMR para alimentar sus centros de datos de IA, y el fundador de la empresa, Bill Gates, es presidente de TerraPower , que está desarrollando un nuevo tipo de reactor de sodio que también utiliza sal para almacenar energía. Sam Altman de OpenAI respalda a Oklo, un desarrollador de pequeños reactores de fisión que recientemente salió a bolsa, así como a Helion, una de las muchas nuevas empresas que intentan comercializar la fusión nuclear, una convincente fuente de energía libre de carbono y libre de desechos nucleares problemáticos. Aun así, es poco probable que algún sistema basado en la fusión sea comercialmente viable hasta la década de 2030.

Los Microrreactores encuentran un nuevo nicho
Los SMR no son la única opción nuclear. Se pueden utilizar microrreactores más pequeños como los desarrollados por Radiant Industries para reemplazar generadores de respaldo diésel sucios o proporcionar a los centros de datos un pequeño impulso de energía adicional según sea necesario. La empresa con sede en Los Ángeles planea vender unidades de 1 megavatio que puedan enviarse directamente desde una fábrica en camión o avión.

"Llegan en un solo contenedor y pueden simplemente configurarse y encenderse", dice a Forbes el director ejecutivo Doug Bernauer . "Eso significa que si de repente necesitaras un poco de energía extra en un centro de datos, podrías hacerlo. O si desea configurar un centro de datos en el borde o en una microrred, puede ser muy adecuado para ello. Sólo se necesitan un par de días para configurar una unidad y ponerla a su máxima potencia".

Radiant ha recaudado 60 millones de dólares en capital de riesgo, liderado por Andreessen Horowitz, y quiere comenzar a entregar unidades comerciales a finales de esta década, suponiendo que las pruebas en el Laboratorio Nacional de Idaho vayan bien.

Si bien los sistemas de energía nuclear no generan emisiones de carbono y se consideran cada vez más como un componente necesario de un sistema de energía neta cero, todavía enfrentan el desafío a largo plazo de almacenar de manera segura barras de combustible radiactivo gastadas y otros materiales peligrosos. Algunas empresas están probando celdas de combustible estacionarias alimentadas con hidrógeno verde libre de carbono, aunque el suministro de ese combustible limpio puede no ser barato y abundante hasta dentro de varios años.
 

Otra fuente potencial son los sistemas de energía geotérmica, desarrollados por startups como Fervo. A fines del año pasado, Google comenzó a probar el sistema de Fervo (utiliza una técnica de perforación horizontal para aprovechar depósitos geotérmicos subterráneos de agua caliente para alimentar generadores) en Nevada, que podría usarse para un centro de datos.

El caso de las Baterías de sodio
Independientemente del tipo de energía que utilicen los centros de datos, Colin Wessells, cofundador y codirector ejecutivo de Natron Energy, creó un nuevo tipo de batería que se adapta de forma única a una de las particularidades de los centros de datos de IA: los chips GPU pueden exigir sobretensiones repentinas. de poder. Es "como el latido de un corazón", explica Wessells a Forbes . "Y eso puede causar problemas de estabilidad en la red".

Natron Energy se encuentra entre las primeras empresas en comenzar a vender baterías de iones de sodio, que son muy adecuadas para suavizar esos aumentos repentinos de energía cuando los servidores de IA "overclockean" su velocidad de procesamiento estándar. Actúan como un amortiguador que puede suavizar la distribución de electricidad para evitar sobrecargas, "reduciendo el pico" de esas sobretensiones. "Estamos realizando una gestión de energía en tiempo real para respaldar la computación en lugar de ser solo energía de respaldo", resalta Wessells.

Las baterías de sodio también tienen otros beneficios: se pueden recargar con frecuencia sin el tipo de degradación que limita la vida útil de las celdas de litio y, lo que es más importante, no se incendian. En lugar de retener la electricidad durante mucho tiempo como las baterías de iones de litio de los dispositivos electrónicos, son mejores para recargarse rápidamente y consumir energía mucho más rápidamente. "Estamos conduciendo un coche de carreras, no un Prius", comenta Wessells. "No tenemos el alcance pero tenemos una velocidad increíble".

Wessells ahora espera que una parte importante de los ingresos iniciales de la startup de Santa Clara, California, provengan de centros de datos que atienden aplicaciones de inteligencia artificial. Está enviando unidades comerciales desde una línea piloto en Santa Clara y en unos meses comenzará las entregas desde una nueva planta en Michigan que abrió este año.

Aunque sus baterías utilizan materias primas de menor costo que las celdas de iones de litio, es decir, hierro y manganeso, aún no son más baratas porque son una tecnología nueva y aún no existe una gran base de suministro que fabrique los ánodos y cátodos que utilizan. A medida que crezca el mercado de baterías de sodio, eso debería cambiar más adelante en la década. Pero debido a la demanda de los centros de datos, los clientes iniciales no están particularmente preocupados por el precio en este momento, afirma Wessells.

"Nos dirigimos a los centros de datos como nuestro mercado inicial en 2014, por lo que hemos estado diseñando el producto para este caso de uso durante 10 años completos". Durante mucho tiempo, fue un desafío para los inversores entender esto. Decían: '¿Por qué diablos no intentan fabricar baterías para automóviles como cualquier otra empresa de baterías?' Ahora la situación ha cambiado mucho en el último año. El mercado se está volviendo loco", concluye Wessells