El crecimiento de cargas eléctricas vinculadas a la IA ha impulsado a Google a adoptar estas medidas, conocidas como demanda flexible o demand response, en bases de datos situadas en Fort Wayne (Indiana) y otras ubicaciones cubiertas por TVA, según ha comunicado el gigante tecnológico en su blog institucional. La compañía ya realizó una prueba piloto en Omaha, Nebraska, donde redujo la demanda de procesamiento de cargas de aprendizaje automático (machine learning) en tres eventos de tensión de red durante 2024.
La demanda flexible consiste en reprogramar las tareas informáticas no urgentes, como el procesamiento de vídeos, durante horas críticas para el sistema eléctrico. Esto contribuye a que los centros de datos puedan conectarse más rápidamente a la red y facilita la gestión eficiente de recursos en los picos de demanda, según destacaron las empresas de servicios públicos involucradas.
El acuerdo establece que, en caso de alza de demanda o incidentes en la red por condiciones meteorológicas extremas, Google podrá limitar la actividad de cargas no esenciales de IA, trasladando el procesamiento a horarios o ubicaciones alternativas. La compañía precisó que esta estrategia se aplica a tareas que no requieren disponibilidad continua —como el entrenamiento de modelos o ciertos análisis de datos— y no afecta servicios esenciales como búsquedas, mapas o computación en la nube para sectores sensibles como sanidad.
Directivos de Indiana Michigan Power resaltaron que la flexibilidad de grandes consumidores resulta fundamental para planificar de manera más eficiente el desarrollo de infraestructuras de generación y transmisión. Además, esta modalidad permite reducir la necesidad de nuevas inversiones inmediatas en redes eléctricas y plantas generadoras.
Google planea, además, extender estas capacidades a otras regiones, tras experiencias previas en Bélgica y Taiwán, donde ya emplea la demanda flexible para mantener la confiabilidad del sistema en colaboración con operadores locales.
La adopción de demanda flexible en centros de datos se encuentra en una fase inicial, limitada a determinadas instalaciones. Su despliegue dependerá de acuerdos con los operadores, del diseño de los sistemas y de los requisitos de confiabilidad de cada servicio. Entre otros factores, Google informó que la formación de modelos de IA puede requerir consumos de decenas a cientos de megavatios durante períodos prolongados, por lo que optimizar el uso de la energía y coordinar con los sistemas eléctricos resultará determinante para gestionar la expansión de nuevas instalaciones en el futuro próximo.
Los acuerdos anunciados por Google se suman a inversiones recientes en otras tecnologías, como energía hidroeléctrica y nuclear, y forman parte de una cartera de soluciones para planificar el crecimiento eléctrico de los centros de datos en el contexto de la rápida penetración de la IA.
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