A medida que los modelos y las cargas de trabajo de inteligencia artificial (IA) continúan aumentando en tamaño y complejidad, aumenta la sed de potencia informática y la energía que la impulsa. Se está acelerando más rápido que cualquier ola anterior de innovación digital. Las crecientes demandas informáticas están ampliando la capacidad y aumentando el consumo de energía. al tiempo que expone las ineficiencias de las arquitecturas informáticas tradicionales de centros de datos y de nube. Esto presenta uno de los desafíos clave de nuestro tiempo: ¿Cómo podemos brindar la inteligencia que el mundo necesita sin adelantar la transición energética global?
opinión
El Informe Empresarial Sostenible 2025 de Arm afirma que la sostenibilidad, la eficiencia y la innovación no son objetivos separados. Más bien, son impulsores inseparables de la próxima ola de informática. El camino hacia una IA sostenible pasa por la innovación inteligente. Eso hace que cada ciclo, cada vatio y cada conexión sean importantes.
Las conversaciones sobre IA ya no giran en torno al equilibrio entre rendimiento y consumo de energía. Se trata de diseñar nuevas arquitecturas informáticas. Desde la nube y los centros de datos hasta los sistemas de energía y el diseño de dispositivos.
La sostenibilidad impulsa la innovación
La sostenibilidad y la innovación tecnológica alguna vez se consideraron ambiciones separadas, pero la era de la IA ha cambiado esta historia. La IA eficaz se considera un “catalizador del progreso”, mientras que la eficiencia energética es una nueva frontera de competencia que acelerará el crecimiento y la innovación de la IA.
Existen cada vez más oportunidades para redefinir la próxima generación de informática de bajo consumo y alto rendimiento diseñada desde cero. No sólo ofrecen mayores beneficios; Pero también representa el diseño básico del método de procesamiento. Desde dispositivos de borde de milivatios hasta centros de datos de megavatios.
Por ejemplo, en el borde, los procesadores de rendimiento ultraalto alimentan dispositivos y sistemas. Desde cámaras inteligentes hasta IoT industrial Ofrece inteligencia en el dispositivo con un consumo mínimo de energía. mientras que en el centro de datos, la nueva arquitectura de procesamiento mejorada maximiza el rendimiento por vatio.
En toda la industria El impulso para hacer que la IA sea más sostenible está impulsando avances en:
- El diseño avanzado de chips y la arquitectura de procesamiento de bajo consumo sientan las bases para una informática de IA energéticamente eficiente.
- Gestión de carga adaptativa para una asignación y optimización de energía más inteligente para reducir el desperdicio.
- Rendimiento a nivel de sistema en hardware, software y canales de datos. Esto garantiza que cada capa de la pila contribuya a ahorros de energía mensurables.
- Principios de diseño circular que extienden la vida útil del hardware y el valor de reutilización
Estos avances no sólo reducen el consumo de energía; Desbloquean nuevas formas de ofrecer inteligencia avanzada.
El papel estratégico de la computación perimetral
A medida que las necesidades de procesamiento de datos del mundo siguen aumentando, la necesidad de capacidades avanzadas de IA no desaparece. Edge Computing es una de las soluciones más prometedoras para los requisitos de energía que exigen las crecientes demandas de la IA. Esto no es un sustituto de la computación en la nube. Pero es gratificante. Aunque los modelos de frontera seguirán entrenándose en centros de datos a hiperescala, la inferencia puede ocurrir cada vez más cerca de donde se generan los datos: en sensores, dispositivos y fábricas.
El cambio a una informática de punta eficiente reduce el consumo general de energía en comparación con mover datos de un lado a otro a la nube. al mismo tiempo que proporciona tiempos de respuesta más rápidos. Mayor privacidad de los datos y menor dependencia de las redes. El resultado es una IA más capaz y eficiente. Incluye una base sólida para la competitividad y la resiliencia del país.
Sin embargo, ninguna empresa puede afrontar por sí sola los desafíos del rendimiento de la IA. La magnitud del desafío requiere una colaboración ecosistémica entre empresas de tecnología, gobiernos e instituciones de investigación. Se recomienda un enfoque conjunto con la industria y el gobierno. Donde iniciativas como la Ley CHIPS y Ciencia y el Plan de Acción de IA de la Casa Blanca apoyan la investigación que luego alimenta el desarrollo y la implementación de una infraestructura robusta de IA por parte de la industria.
Estados Unidos y otras economías importantes está entrando en una nueva fase de competencia. Cuando la eficiencia energética equivale a una ventaja estratégica, la IA eficaz proporciona un camino a seguir que puede fortalecer tanto la innovación como la seguridad energética. Al tener el potencial de reducir la carga en la red eléctrica del país, reducir los costos operativos para las industrias impulsadas por la IA y permitir una distribución de inteligencia distribuida y flexible en la infraestructura crítica.
Enmarcando el futuro de la IA
Los desafíos energéticos de la IA no son una barrera para el progreso. Pero es una chispa para una nueva era de innovación. La industria está entrando en una nueva era de informática inteligente y eficiente. Donde la sostenibilidad y la competitividad puedan complementarse para crear beneficios para las empresas, la sociedad y el mundo.
Del borde a la hiperescala y del silicio al sistema La oportunidad es clara: crear una IA que sea igual de efectiva. La próxima generación de IA no se medirá únicamente por el tamaño o el rendimiento del modelo. Pero también se mide por el uso de recursos energéticos para impulsar el futuro.
—Maureen McDonough Responsable de Sostenibilidad de Arm
