Microsoft, Google y Amazon están invirtiendo en energía nuclear para satisfacer la creciente demanda de la inteligencia artificial generativa, mientras que expertos aconsejan reconsiderar el impacto medioambiental de esta tecnología.

Las grandes empresas tecnológicas, como Microsoft, Google y Amazon, están realizando significativas inversiones en energía nuclear para garantizar el suministro de electricidad que necesitan para alimentar la creciente demanda de inteligencia artificial generativa.

A pesar de estas inversiones, investigadores como Sasha Luccioni, experta en inteligencia artificial y sostenibilidad, advierten que es necesario prestar más atención a la huella de carbono que genera esta tecnología.

En este contexto, Microsoft anunció en septiembre su plan para adquirir energía de la planta de Three Mile Island, un lugar tristemente famoso por el peor accidente nuclear en la historia de Estados Unidos, ocurrido en 1979. Aunque la planta cerró su último reactor en 2019, se prevé que reabra para este nuevo proyecto.

Por su parte, Google se alió con la start-up Kairos Power para comprar 500 megavatios de electricidad de siete pequeños reactores nucleares modulares (SMRs) que aún están en fase de construcción.

Amazon también ha formalizado un acuerdo similar con X-Energy.

Los reactores modulares pequeños están siendo promovidos como una alternativa más segura a las plantas nucleares tradicionales, gracias a su menor tamaño y capacidad de energía.

Se espera que estas unidades sean más económicas y rápidas de construir, ofreciendo así a las empresas tecnológicas una fuente de energía renovable.

En el caso de Google, se prevé que su suministro esté disponible hacia 2030.

El uso creciente de inteligencia artificial ha obligado a estas compañías a buscar fuentes de energía confiables.

Microsoft y Google no lograron cumplir con sus objetivos de cero emisiones netas para 2024, lo cual ha generado preocupaciones sobre la sostenibilidad de sus operaciones.

Luccioni señala que el sorprendente crecimiento del uso de IA ha puesto en jaque las metas medioambientales previamente planteadas por estas empresas.

La inteligencia artificial generativa, utilizada para crear texto, imágenes y videos entre otros, requiere una cantidad significativa de energía.

Según estimaciones, una sola consulta en ChatGPT podría consumir la misma cantidad de electricidad que una bombilla encendida durante 20 minutos.

Este consumo energético pone en relieve la necesidad de que las empresas revelen estos datos para poder establecer regulaciones adecuadas al respecto.

Mientras que algunos especialistas ven con buenos ojos la inversión en energía nuclear como un paso hacia la reducción de las emisiones en el sector tecnológico, otros tienen reservas.

Jacopo Buongiorno, profesor de ciencia nuclear en el MIT, sostiene que la energía nuclear es una fuente ideal ya que puede generar electricidad de forma continua, a diferencia de la energía solar y eólica, que requiere almacenamiento.

Además, tras la inversión inicial y su amortización, los costos operativos de las plantas nucleares son bajos y previsibles a largo plazo.

A pesar de las ventajas que ofrecen los SMRs, también hay preocupaciones sobre su seguridad.

Sin embargo, expertos como Rumina Velshi, ex presidente de la Comisión Canadiense de Seguridad Nuclear, garantizan que estos nuevos modelos incluyen sistemas de seguridad pasivos, los cuales aseguran que, en caso de fallo, no se requiera intervención humana y los reactores se apagan automáticamente.

El futuro inmediato verá el inicio de operación del primer SMR en América del Norte en la planta de Darlington, Ontario, que se espera esté lista para 2029, mientras que el reactor de Three Mile Island podría estar operativo para 2028, siempre que obtenga la aprobación necesaria.

En resumen, el compromiso de los gigantes tecnológicos de invertir en energía nuclear plantea un cambio significativo en sus estrategias ambientales, aunque se enfrentan al desafío de equilibrar el crecimiento de la inteligencia artificial con la sostenibilidad a largo plazo.