Resumen del contenido principal
Este artículo rompe completamente la percepción previa sobre la competencia entre China y Estados Unidos en el campo de la inteligencia artificial (IA): en el pasado, todos se centraban en la capacidad de producción de chips y el rendimiento de las GPUs, pero ahora el verdadero campo de batalla se ha desplazado al sistema eléctrico. Frente a la creciente demanda de energía para el cálculo de la IA, ambos países han seguido caminos completamente opuestos. Estados Unidos, debido a que su red eléctrica no puede seguir el ritmo del aumento de la capacidad de cálculo, se ha visto atrapado en un ciclo pasivo en el que la falta de electricidad para la computación conduce a un aumento drástico de los precios de la energía, lo que a su vez provoca la oposición de la población y la congelación de las autorizaciones para nuevos proyectos. Esto ha dado lugar a una gran cantidad de solicitudes falsas de electricidad con el fin de especular. Por otro lado, China, apoyada en su red eléctrica unificada y su avanzada capacidad de generación de energía eólica y solar, ha seguido un enfoque de planificación anticipada que convierte la capacidad de cálculo de la IA en un “esponja” que absorbe la energía verde excedente del oeste, utilizando la ventaja de tener más electricidad disponible para compensar la demanda. La diferencia de costos entre estos dos enfoques determinará en última instancia la competitividad a largo plazo de las industrias de IA de ambos países.
---
Interpretación detallada y sencilla
1. La respuesta de la IA en 3 segundos esconde barreras de competencia más importantes que los chips
Muchas personas utilizan la IA para chatear o generar imágenes y no se dan cuenta de que detrás de ello hay un gran consumo de energía: una GPU de alta gama para el entrenamiento de IA puede consumir tanta energía como varias decenas de ordenadores domésticos comunes, y el consumo eléctrico de un centro de datos de tamaño mediano en una hora es suficiente para una familia común durante todo un año. La tasa de crecimiento del consumo de energía para el cálculo de la IA es exorbitante: la cantidad total de energía consumida por los centros de datos en Estados Unidos se duplicará en dos años, y para 2027, el 8.5% del consumo máximo de energía del país será absorbido por ellos. En China, el aumento anual en el consumo de energía de la industria de IA será equivalente a la producción anual de la mayor parte de la central hidroeléctrica de las Tres Gargantas. Mientras que antes se pensaba que los chips eran la clave de la competencia en IA, ahora se ha descubierto que, incluso si se pueden adquirir GPUs de última generación, sin un suministro eléctrico estable, miles de estas tarjetas quedarán inutilizadas si no hay suficiente energía. En la segunda mitad de la competencia por la IA, lo que realmente importa no es quién tiene los chips más avanzados, sino quién puede proporcionar energía barata y estable.
2. La cola de 474 gigavatios para conectarse a la red en Texas es en esencia un “juego de especulación” por cupos de energía
El gobernador de Texas detuvo todas las autorizaciones para nuevos centros de datos, y lo más absurdo es que la capacidad de solicitud en la red local ya ha alcanzado los 474 gigavatios, más del cinco veces la carga máxima histórica de energía del estado, y el 90% de las solicitudes provienen de proyectos de centros de datos. Sin embargo, más del 90% de estas solicitudes son falsas. Las reglas de conexión en Texas son de “primero llega, primero sirve”; independientemente de si el proyecto tiene los fondos necesarios, clientes o ha comenzado su construcción, cualquier solicitud presentada primero se reserva un cupo de conexión. Posteriormente, este cupo puede ser vendido a otras empresas tecnológicas que quieran entrar en el estado, generando una gran ganancia. Es similar a cuando las personas se ponen en fila para reservar derechos de compra de nuevos edificios antes de que se planifiquen. Después de la auditoría, es probable que menos del 5% de las solicitudes se realicen realmente, lo que significa que muchos especuladores serán desechados y solo los desarrolladores con verdadera capacidad podrán obtener el permiso para entrar.
3. La IA en Estados Unidos depende ahora de la energía natural para sobrevivir, lo que ha llevado a un círculo vicioso
Estados Unidos no desea utilizar energía verde para alimentar la IA; gigantes como Google y Meta han firmado muchos contratos de compra a largo plazo de energía eólica y solar. Sin embargo, el sistema eléctrico estadounidense está muy fragmentado, y la aprobación de las líneas de transmisión entre regiones lleva años. Además, las plantas de energía eólica y solar en el oeste no pueden suministrar energía a áreas como el este de Texas, donde se concentra la capacidad de cálculo. Como resultado, el 80% de los centros de datos estadounidenses planean utilizar generadores de energía natural. Incluso muchos proyectos pequeños utilizan camiones semirremolcables para transportar generadores de gas portátiles, lo que ha hecho que el precio unitario del gas aumente de 800 a 2500 dólares por kilovatio, más del doble. Esto ha creado un círculo vicioso sin solución: a medida que aumenta la capacidad de cálculo de la IA, la red pública no puede soportarlo, las empresas deben recurrir a la energía natural, lo que aumenta la demanda de energías fósiles y los precios de la electricidad local un 267% en cinco años. Esto ha llevado a que varios estados impongan políticas para congelar la construcción de nuevos centros de datos. El ritmo de expansión de la IA en Estados Unidos está siendo restringido por problemas energéticos.
4. China ha seguido un camino nunca antes probado: utilizar la IA como “esponja” para la energía verde
A diferencia de Estados Unidos, que espera a que surja la necesidad de energía para luego abastecerla, China ha adoptado un enfoque de planificación anticipada que combina la capacidad de cálculo con la producción de energía. Anteriormente, había problemas de desperdicio de energía eólica y solar en el oeste, ya que se generaba más energía de la que se podía utilizar o transportar. Ahora, construimos centros de datos en las áreas con mayores recursos eólicos y solares, y asignamos tareas de cálculo que no requieren resultados instantáneos para que funcionen durante las horas de mayor producción de energía solar. Utilizamos la red de alta tensión única en el mundo para transportar la energía verde del oeste al este con casi cero pérdidas. Las políticas actuales exigen que la energía verde represente más del 80% de la energía utilizada en los nuevos centros de datos a nivel nacional, lo que vincula directamente la IA con la energía verde, resolviendo tanto la demanda de energía para la IA como el problema del desperdicio de energía verde.
5. No hay una solución definitiva entre los dos enfoques, pero esto afectará directamente el costo de utilizar la IA
Aunque nuestro enfoque no es perfecto (la energía eólica y solar tiene fluctuaciones y requiere almacenamiento adicional, y las reglas de comercio de energía verde aún están en desarrollo), a largo plazo, el costo de utilizar energía verde para la IA será mucho más bajo que el de generar energía con gas natural. Estados Unidos, al depender de la energía natural, tiene costos más altos, lo que se refleja en precios más elevados para los usuarios de IA. En última instancia, la competencia entre China y Estados Unidos en el campo de la IA se trata de quién puede proporcionar energía más barata y estable, lo que determinará quién tendrá una ventaja en la próxima competencia industrial.