Bloomberg — La empresa china de inteligencia artificial DeepSeek necesitó tan solo un día de operaciones para poner fin a la racha alcista de un año del mercado energético de Estados Unidos, basado en el auge de la demanda de electricidad para la IA.
Las necesidades de energía de la inteligencia artificial han hecho que empresas como OpenAI, Alphabet Inc. (GOOGL) y Microsoft Corp. (MSFT) busquen nuevas fuentes energéticas, como por ejemplo las centrales nucleares cerradas. Además, ha complicado sus ambiciosos objetivos climáticos.
El modelo de DeepSeek se muestra más eficiente y permite obtener los mismos resultados con una pequeña parte del consumo energético, lo que puede suponer que la inteligencia artificial tenga un impacto climático menor de lo que se había previsto.
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La evolución de DeepSeek “cuestiona las importantes proyecciones de demanda eléctrica estadounidense”, escribían este lunes en una nota los analistas de Jefferies dirigidos por Julien Dumoulin-Smith. Según la mayoría de las previsiones, la inteligencia artificial representa alrededor del 75% de la demanda eléctrica total de EE.UU. hasta el año 2035.
La venta generalizada de acciones se debió a “las previsiones sobre cuántos contratos de centros de datos pueden firmarse”, dijo Dumoulin-Smith durante una entrevista.
En la actualidad, el mercado se cuestiona los plazos y la frecuencia de esos acuerdos, algo que se refleja en el repentino final de un alza del 20% en lo que va del 2024 en los valores energéticos, según Jefferies.
Vistra Corp. (VST) se hundió un 28%, una cifra récord, y Constellation Energy Corp. (CEG) cayó un 21%. (Las empresas que fabrican chips, en particular Nvidia Corp. (NVDA), también han formado parte de la caída).
La semana pasada, el presidente Donald Trump dijo en el Foro Económico Mundial que utilizaría su declaración de emergencia energética para acelerar la construcción de centrales eléctricas de combustibles fósiles junto a los centros de datos.
Algunos investigadores creen que las previsiones de demanda energética de la IA ya eran demasiado elevadas incluso antes de que DeepSeek les echara agua fría públicamente esta semana.
Las “gargantuescas” estimaciones reflejaban más los deseos de las empresas de servicios públicos de impulsar la inversión en infraestructuras de red que la realidad, afirmó Stephen Jarvis, profesor de economía medioambiental de la London School of Economics.
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“Parecía el comienzo de una locura por los tulipanes”, afirmó Eric Gimon, investigador principal del grupo de reflexión sobre energías limpias Energy Innovation, quien señaló que la eficiencia aumentó en medio de anteriores repuntes de la construcción de centros de datos, lo que frenó el crecimiento energético.
Aun así, aunque DeepSeek consiga reducir el consumo eléctrico de la IA, el sector seguirá necesitando energía. Y aunque las necesidades de la IA son ahora menos seguras, la demanda de energía va a seguir aumentando por parte de los hogares y las fábricas que funcionan cada vez más con electricidad, dijo Nikki Hsu, analista de servicios públicos de Bloomberg Intelligence.
Las grandes empresas tecnológicas han intentado encontrar energía limpia para mantener los centros de datos en funcionamiento las 24 horas del día. El mercado ha sido especialmente fuerte para la energía nuclear.
Algunos ejemplos notables son el acuerdo que Microsoft firmó con Constellation el año pasado para volver a poner en marcha la central de Three Mile Island y el anuncio de Meta Platforms Inc. (META) de que buscaba hasta 4 gigavatios de energía nuclear -suficiente para suministrar electricidad a millones de hogares- para ayudar a alimentar sus centros de datos en diciembre.
Esos movimientos responden en parte a que las empresas no van por buen camino para cumplir sus objetivos climáticos. Las emisiones de Microsoft aumentaron un 30% el año pasado respecto a 2020, mientras que las de Google subieron un 48% respecto a 2019, en ambos casos debido en gran medida a la IA.
Las previsiones de uso de energía para las próximas décadas son aún más extremas y están impulsadas en gran medida por la IA: en Suecia, se espera que se duplique esta década, mientras que en el Reino Unido se prevé que la demanda aumente un 500% en ese mismo periodo.
DeepSeek se basa en un modelo mucho más ligero, que debería ofrecer una vía para reducir las emisiones de la IA. Sin embargo, Hsu advirtió de que aún quedan muchos interrogantes sobre el impacto potencial de la tecnología de la empresa en el clima. "Nadie sabe si los chips son realmente más eficientes. Pero parece que hay mucha preocupación", dijo.
Una mayor competencia e innovación en la IA también podría no hacer sino estimular una mayor demanda de energía, algo conocido como la paradoja de Jevons.
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“Al mercado le suelen gustar las reacciones instintivas”, afirmó Susan Su, inversora en energías limpias y socia de Toba Capital. La IA es “infinitamente escalable”, crea nuevos casos de uso para sí misma y aún se encuentra en su infancia comercial y tecnológica. Ella cree que la demanda de energía de la IA crecerá exponencialmente con el aumento de la eficiencia.
"Cuando digo exponencial, me refiero realmente a varios órdenes de magnitud: más casos de uso y más demanda, porque ahora, de repente, va a ser mucho más accesible", dijo Su.
La carrera armamentística de la IA podría estimular aún más su uso generalizado. EE.UU. ya estaba presionando para vencer a China, con Trump la semana pasada pregonando inversiones de US$500.000 millones como parte de Stargate. La aparición de DeepSeek podría redoblar esos esfuerzos.
“Si EE.UU. quiere ser líder en IA en el futuro, tenemos que asegurarnos de que seremos capaces de alimentar todos esos centros de datos”, dijo Benton Arnett, director senior de política y mercados del grupo comercial Nuclear Energy (Institute Instituto nuclear de energía). Dijo que es poco probable que las empresas que desarrollan proyectos nucleares los cancelen basándose en las noticias de hoy.
Gimon, de Energy Innovation, trazó paralelismos entre el auge de los centros de datos de IA y la caída de las puntocom a principios de la década de 2000.
Por aquel entonces, la empresa de telecomunicaciones Global Crossing Limited gastó miles de millones en cables de fibra óptica, apostando a que todas las empresas de la época necesitarían más ancho de banda.
A lo que no apostaron fue a que los ingenieros descubrirían cómo hacer esos cables más eficientes. “Fue un exceso de optimismo de la demanda del mercado y una infravaloración de la capacidad de hacer más con menos”, dijo Gimon.
Se trata de una oportunidad de aprendizaje para que las empresas de servicios públicos reflexionen más profundamente sobre la gestión de riesgos, dijo Gimon, en particular sobre el riesgo de dejar a los contribuyentes cargando con el pago de costosos proyectos si esos negocios de IA se hunden.
"No hay que dejarse llevar por el fervor del momento", dijo Gimon.
--Con la colaboración de Will Wade.
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