Sostenibilidad en la era de las neonubes: cómo la computación distribuida reduce los residuos

Cómo Compute with Hivenet convierte la sostenibilidad de una palabra de moda en un principio de diseño.

Para obtener más información sobre cómo la transparencia de los precios contribuye a la sostenibilidad, lea La economía de la neonube, donde se explica cómo la equidad y la rentabilidad se alinean con la responsabilidad ambiental.

Las tecnologías avanzadas como la IA, el IoT y las arquitecturas de chips innovadoras están impulsando mejoras significativas en la eficiencia y la sostenibilidad en la era de las neonubes.

Por qué es importante la sostenibilidad en la computación de IA

La IA es poderosa pero consume muchos recursos. Cada modelo entrenado, cada imagen generada y cada solicitud de inferencia consumen energía. El entrenamiento de modelos de IA a menudo requiere que miles de unidades de procesamiento gráfico (GPU) funcionen de forma continua durante meses, lo que conlleva un alto consumo de electricidad. Cuantos más modelos usemos, más energía necesitará el mundo para alimentarlos. Las nubes tradicionales escalan esa demanda con nuevos centros de datos, cada uno de los cuales requiere nuevos contratos de construcción, refrigeración y energía. Además, los modelos de IA suelen basarse en los combustibles fósiles como fuente de energía primaria, lo que contribuye de manera significativa a las emisiones de gases de efecto invernadero. El entrenamiento de modelos lingüísticos de gran tamaño, en particular, ejemplifica este desafío, ya que exige un uso extensivo de la GPU durante períodos prolongados. Se prevé que los centros de datos que permiten el uso de la IA representen hasta el 20% del consumo mundial de electricidad de aquí a 2030-2035, lo que pone aún más de manifiesto la urgencia de abordar estas demandas de energía. En 2023, los centros de datos consumieron el 4,4% de la electricidad de EE. UU., una cifra que subraya el creciente impacto energético de estas instalaciones. Esta cifra podría triplicarse de aquí a 2028, lo que agravaría aún más los desafíos ambientales que plantean la IA y las operaciones de los centros de datos. Los centros de datos suelen consumir entre 100 y 200 veces más energía que los edificios de oficinas típicos, lo que subraya aún más su enorme papel en el consumo energético mundial. Este rápido aumento de la demanda de energía, los costos de infraestructura y el impacto ambiental plantea serias preocupaciones para el futuro de la IA sostenible. Estos impactos energéticos y ambientales representan importantes desafíos ambientales que requieren soluciones innovadoras para garantizar que el desarrollo de la IA se alinee con los objetivos climáticos globales.

Ese modelo no se escala ética ni ambientalmente. Es por eso que el enfoque neocloud surgió: distribuido, eficiente y justo. El La nube prioriza la IA el modelo detrás de Compute with Hivenet hace sostenibilidad una elección operativa, no una idea de último momento.

El modelo neocloud: reutilice los centros de datos antes de construirlos

Compute con Hivenet (Términos de servicio) replantea la infraestructura desde cero. En lugar de construir centros de datos más centralizados, conecta los dispositivos y nodos existentes (incluida una amplia variedad de sistemas informáticos, como centros de datos, chips y dispositivos integrados) en una red distribuida. Las GPU inactivas vuelven a activarse. La energía que se habría desperdiciado potencia las cargas de trabajo reales al optimizar el uso de los recursos energéticos disponibles. Los impactos ambientales de la IA van más allá del consumo de energía e incluyen las emisiones de gases de efecto invernadero y la preocupación por los residuos electrónicos, que el enfoque de Hivenet ayuda a mitigar. La corta vida útil de las GPU y otros componentes informáticos de alto rendimiento agrava el problema de los residuos electrónicos, pero el modelo de Hivenet, centrado en la reutilización, aborda este problema de manera eficaz. Los sistemas de refrigeración de los centros de datos de inteligencia artificial también requieren un exceso de agua, lo que afecta a las regiones con escasez de agua, pero el modelo distribuido de Hivenet reduce la dependencia de estos sistemas que consumen muchos recursos. Cada kilovatio hora consumido por un centro de datos requiere aproximadamente dos litros de agua para la refrigeración, lo que subraya aún más la importancia del enfoque innovador de Hivenet en materia de sostenibilidad. Además, la fabricación de hardware informático, como las GPU, contribuye a la degradación medioambiental mediante la extracción de minerales de tierras raras, un desafío que el modelo de reutilización de Hivenet ayuda a mitigar. La transición de los centros de datos de inteligencia artificial a fuentes de energía renovables puede ayudar a reducir las emisiones de carbono de los combustibles fósiles, alineándose aún más con los objetivos de sostenibilidad globales. El modelo neocloud también puede integrar hardware especializado, como las unidades de procesamiento tensorial (TPU), para mejorar aún más la eficiencia y la sostenibilidad de las cargas de trabajo de IA a gran escala.

Este principio (reutilizar antes de construir) reduce las emisiones y el desperdicio de hardware. Convierte todos los dispositivos conectados en parte de un nube de GPU sostenible. Al reducir la necesidad de hardware nuevo, Hivenet también minimiza la degradación ambiental causada por la extracción de minerales de tierras raras que se utilizan en la fabricación de hardware informático. Este enfoque no solo reduce los residuos, sino que también reduce la huella ecológica de la producción de hardware. El modelo de pago por uso para GPU en la nube respalda aún más este objetivo al eliminar la necesidad de realizar grandes gastos de capital iniciales en hardware y costos de mantenimiento, lo que hace que la computación sostenible sea más accesible. Sin embargo, las organizaciones más pequeñas suelen enfrentarse a dificultades a la hora de entrenar modelos de IA debido a los limitados recursos de GPU y TPU, lo que puede provocar tiempos de entrenamiento más prolongados y un mayor consumo de energía acumulada. El modelo distribuido de Hivenet ayuda a abordar este problema al democratizar el acceso a la potencia computacional, lo que permite un desarrollo de la IA más eficiente y equitativo.

Cada tarea completada en Hivenet ahorra energía que las nubes tradicionales habrían gastado en refrigeración o capacidad inactiva. Sostenibilidad no es una idea de último momento; está integrada en el modelo.

Medición del impacto: eficiencia energética por vatio

La sostenibilidad no se trata solo de buenas intenciones, sino de resultados mensurables. En los centros de datos de hiperescala tradicionales, la eficiencia se mide mediante la eficacia del uso de la energía (PUE). Cuanto más bajo, mejor. Pero incluso los mejores hiperescaladores rara vez alcanzan niveles por debajo de 1.1. La supervisión y la optimización del consumo de energía en los entornos informáticos distribuidos son cruciales para mejorar la eficiencia general y reducir el uso innecesario de energía. Los informes precisos sobre las emisiones de carbono pueden dar forma a las inversiones y políticas para lograr un entorno de IA más sostenible, garantizando que los resultados mensurables generen un cambio significativo. Varias organizaciones abogan por que los informes de emisiones de carbono sean estandarizados, precisos y auditables, lo que podría mejorar aún más la transparencia y la rendición de cuentas en la industria tecnológica. El Consejo Internacional de Normas de Sostenibilidad (ISSB) es una de esas organizaciones que trabaja para estandarizar los informes de emisiones de carbono en todas las empresas de tecnología, lo que ayuda a crear un marco unificado para las métricas de sostenibilidad.

El enfoque distribuido de Hivenet cambia eso. Al descentralizar la computación y aprovechar los recursos existentes, logra ganancias de eficiencia naturales. Menos refrigeración. Menos tiempo de inactividad. Menos residuos. El resultado es más cómputos de IA con eficiencia energética infraestructura que se amplía sin concesiones ambientales. La implementación de estrategias para distribuir los cálculos de inteligencia artificial en diferentes zonas horarias puede optimizar aún más el uso de la energía al alinear las cargas de trabajo con los períodos de máxima disponibilidad de energía renovable y al aplicar técnicas de optimización para mejorar la eficiencia computacional. Las empresas también pueden escale dinámicamente los recursos de GPU en función de las demandas de carga de trabajo, minimizando el consumo de energía y evitando el exceso de aprovisionamiento de energía. En conjunto, estas estrategias desempeñan un papel importante en la reducción de la huella de carbono de las operaciones de inteligencia artificial y computación en la nube. Para obtener más información, ten en cuenta las siguientes preguntas que debe hacerse antes de elegir un proveedor de procesamiento distribuido.

Ecológico por diseño, no compensa la huella de carbono

Muchos hiperescaladores compensan las emisiones mediante certificados de energía renovable o programas de carbono. Estos ayudan, pero no cambian el hecho de que se siguen construyendo nuevos centros de datos. El modelo de neocloud evita el problema desde la raíz. Esto es especialmente importante porque Se proyecta que los centros de datos consumirán el 20% de la electricidad mundial para 2030-2035, lo que pone a prueba las redes eléctricas y aumenta las presiones ambientales. Para hacer frente a esta creciente demanda se requieren soluciones innovadoras, como el enfoque distribuido de Hivenet. Hivenet integra prácticas sostenibles y prácticas de eficiencia energética en todas sus operaciones, optimizando el hardware y la infraestructura para minimizar el impacto ambiental.

La computación con Hivenet no solo compra compensaciones, sino que evita las emisiones por completo. Es cómputos de IA ecológicos la red reutiliza el hardware que ya existe y funciona con la energía ya disponible. Eso es sostenibilidad desde el diseño, no una compensación. Esta reutilización del hardware y la computación distribuida es una estrategia clave para lograr la sostenibilidad en la computación de IA.

Por qué distribuir significa justo

La sostenibilidad de la neocloud no se limita a la energía. También afecta a la equidad y la soberanía digital. Los sistemas distribuidos permiten el acceso a la computación en todas las regiones sin forzar la transferencia de datos a infraestructuras centralizadas. Eso es más ecológico, pero también más justo: más control, menos dependencia.

Al mantener las cargas de trabajo locales, Compute con Hivenet reduce el viaje de datos y mejora cumplimiento de las normas de privacidad europeas. Es un enfoque ecológico y soberano que apoya tanto el desempeño como las políticas. Modelos de cómputos distribuidos también facilitan la cooperación económica entre regiones e industrias, apoyando los planes estratégicos para una infraestructura digital sostenible a escala mundial.

Para obtener más información sobre la soberanía, lea El futuro de la soberanía en la nube: por qué la neocloud es importante para Europa.

El papel de la investigación en la sostenibilidad

La investigación impulsa el progreso de la sostenibilidad en la tecnología, especialmente a medida que la IA y la computación en la nube remodelan nuestro mundo digital. La demanda de potencia informática sigue aumentando y debemos abordar la impacto ambiental de los centros de datos, los modelos de IA y su infraestructura de soporte. Los investigadores desarrollan estrategias para reducir las emisiones de gases de efecto invernadero, mejorar el uso de la energía y reducir la huella de carbono del desarrollo de la IA.

El entrenamiento de modelos de IA consume enormes cantidades de energía. El aprendizaje profundo y la IA generativa requieren una enorme potencia computacional, ya que generan altas emisiones de carbono y un uso de energía elevados. La investigación se centra en hacer que los centros de datos sean más eficientes desde el punto de vista energético (consumen una gran parte de la energía mundial) mediante el uso de hardware eficiente, una administración inteligente de la energía y energía renovable, como la solar y la eólica. Estos cambios reducen las emisiones de carbono y ayudan a las organizaciones a cumplir sus objetivos de sostenibilidad.

Hacer que los modelos de IA usen menos energía es otra área de investigación clave. Los algoritmos de aprendizaje automático que necesitan menos potencia computacional hacen que la IA sea más eficiente desde el punto de vista energético sin perder rendimiento. Técnicas como la reducción de modelos y la cuantificación ahorran una cantidad considerable de energía durante el entrenamiento y la inferencia. Esto ahorra energía, prolonga la duración de la batería en los sistemas integrados y reduce el impacto medioambiental de las cargas de trabajo de la IA.

La computación perimetral ofrece una solución inteligente para mejorar la eficiencia energética y reducir el impacto ambiental a partir del procesamiento centralizado de datos. Procesar los datos más cerca de su fuente significa menos necesidad de enviar grandes cantidades de información a centros de datos distantes. Esto reduce el uso de energía y las emisiones de carbono. El enfoque también ahorra energía y aborda el desperdicio electrónico al hacer un mejor uso del hardware existente.

La investigación también examina los efectos ambientales y sociales más amplios de la infraestructura de IA. Esto incluye estudiar los daños ambientales derivados de la extracción de minerales de tierras raras para el hardware de las GPU y el potencial de la IA para empeorar el cambio climático sin una gestión responsable. Al investigar estos desafíos, los investigadores ayudan a diseñar prácticas de desarrollo responsables que anteponen la sostenibilidad ambiental.

De la sostenibilidad a la responsabilidad

La neocloud no es solo una declaración medioambiental. Es un modelo de responsabilidad. Cada elección de diseño (desde precios transparentes hasta computación distribuida) refleja el compromiso de equilibrar la potencia con la responsabilidad. La adopción de prácticas de nube ecológica también puede fortalecer la imagen de marca de una empresa y ayudar a cumplir las normativas medioambientales y los objetivos de ESG. La Ley de IA, por ejemplo, incluye la obligación de que los modelos de IA de alto impacto informen sobre la eficiencia energética, garantizando la responsabilidad en el consumo de energía. Este marco regulatorio subraya la importancia de alinear el desarrollo de la IA con los objetivos de sostenibilidad, ya que representa un esfuerzo de la UE para regular los sistemas de IA en función de sus posibles riesgos e impactos. Los gobiernos también han desempeñado un papel fundamental en la implementación de normas que promueven la computación ecológica, como el programa Energy Star, que mejora la eficiencia energética de los productos de TI y contribuye a alcanzar objetivos ambientales más amplios. Empresas como Google han hecho recomendaciones para reducir significativamente el uso de energía en el desarrollo de la IA, lo que demuestra cómo los líderes del sector pueden impulsar el progreso en materia de prácticas sostenibles. La informática desempeña un papel crucial en el desarrollo de una infraestructura de inteligencia artificial responsable y sostenible, impulsando innovaciones que posibilitan el cumplimiento y la eficiencia energética.

Compute con Hivenet demuestra que la infraestructura ética y eficiente pueden coexistir. No se trata de salvar el planeta con eslóganes; se trata de gestionar la nube de forma responsable.

De cara al futuro, tendencias futuras en inteligencia artificial sostenible y computación en nube continuará configurando las mejores prácticas y los marcos regulatorios, garantizando el progreso continuo hacia una tecnología más ecológica y responsable.

Para explorar el aspecto económico de este modelo, consulte La economía de la neocloud, donde se explica cómo la transparencia y la rentabilidad se alinean con la sostenibilidad.

La comida para llevar

La sostenibilidad en la era de las neonubes no es un beneficio secundario, es el núcleo. Compute with Hivenet lidera este cambio al demostrar que el rendimiento, la equidad y el cuidado del medio ambiente pueden crecer de la mano.

Las soluciones de nube de GPU sostenibles evolucionan continuamente para abordar los nuevos desafíos ambientales y tecnológicos, impulsando la innovación en la computación ecológica.

Un más ecológico Nube de GPU es posible. La neocloud es la forma en que la construimos.

Para continuar con la serie, lea El futuro de la soberanía de la nube: por qué la neocloud es importante para Europa, un análisis de cómo la computación distribuida potencia la independencia digital.

Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Cómo reduce Compute con Hivenet las emisiones de gases de efecto invernadero?

Conectando el hardware existente a una red de GPU distribuida que utiliza la energía de manera más eficiente y evita nuevas construcciones.

¿La computación distribuida es confiable para grandes cargas de trabajo?

Sí. La arquitectura de Hivenet gestiona la asignación de recursos para mantener el rendimiento y, al mismo tiempo, reducir los residuos.

¿Qué hace que Compute with Hivenet sea más sostenible que los hiperescaladores?

Reutiliza los dispositivos existentes y los hace funcionar más cerca de los usuarios, lo que minimiza el uso de energía para la refrigeración y la transferencia.

¿La sostenibilidad afecta a los costos?

En este caso, lo reduce. El uso eficiente de los recursos significa precios más bajos y un acceso más justo para los usuarios.

¿Pueden coexistir la sostenibilidad y el rendimiento?

Sí. Compute con Hivenet lo demuestra. infraestructura de IA ecológica puede ofrecer un rendimiento de alta velocidad sin comprometer los objetivos medioambientales.

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