miércoles, 6 agosto, 2025

Google reduce consumo de energía para aliviar presión sobre red eléctrica

Google toma medidas: La inteligencia artificial genera preocupación en el sistema eléctrico

Aunque es una herramienta valiosa, esta flexibilidad no es aplicable a todos los centros de datos ni a todas las situaciones.

06/08/2025 – 09:30hs

La expansión de la inteligencia artificial (IA) está generando una creciente preocupación en el sistema eléctrico de Estados Unidos, tal como lo demuestra la reciente medida adoptada por Google. Los centros de datos de la compañía operan las 24 horas del día, los 7 días de la semana, para procesar búsquedas, videos y, más recientemente, modelos de IA.

Sin embargo, la demanda energética en algunas regiones de EE. UU. está superando las proyecciones de capacidad, lo que ha llevado a Google a ajustar su consumo.

Estrategia de Google ante la demanda energética

Google ha implementado una estrategia de «respuesta a la demanda» para reducir el consumo de energía en sus centros de datos durante los picos de demanda. Esta medida implica priorizar las cargas esenciales y posponer aquellas que pueden esperar, con un enfoque particular en las cargas de aprendizaje automático (machine learning).

El objetivo no es apagar máquinas, sino redistribuir las cargas de trabajo no urgentes (como el procesamiento de videos o tareas programables) fuera de las horas críticas para aliviar la presión sobre la red.

Limitaciones y aplicaciones de la estrategia

Aunque es una herramienta valiosa, esta flexibilidad no es aplicable a todos los centros de datos ni a todas las situaciones. Servicios críticos como Search, Maps o la nube para sectores esenciales (salud, emergencias) requieren disponibilidad continua y no permiten ajustes de carga. Por lo tanto, la implementación de esta estrategia será parcial y selectiva, requiriendo planificación, acuerdos previos e infraestructura adecuada.

Experiencia previa y escalamiento

Google ya ha puesto a prueba esta flexibilidad con la eléctrica pública de Omaha, reduciendo la demanda asociada al aprendizaje automático en tres eventos de red el año pasado. El siguiente paso son acuerdos formales con Indiana Michigan Power (Fort Wayne) y Tennessee Valley Authority. En Indiana, esta flexibilidad se integrará desde el inicio del nuevo centro, mientras que en Tennessee se coordinará con el operador.

De experimento a estrategia operativa

Lo que comenzó como un proyecto piloto se está convirtiendo en una política operativa. La gestión flexible de la demanda no es una solución definitiva, pero ayuda a estabilizar la red y acelera la conexión de grandes cargas sin depender exclusivamente de nuevas líneas o centrales. Esto permite ganar tiempo mientras se refuerza la infraestructura eléctrica existente.

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