Google Pausa IA para Proteger Redes Eléctricas en Picos de Demanda
Google ha anunciado un acuerdo para detener temporalmente las cargas de trabajo de IA no esenciales con el fin de ayudar a estabilizar las redes eléctricas durante períodos de alta demanda. Esta iniciativa, revelada el lunes 4 de agosto de 2025, amplía una práctica que Google ya emplea para otras operaciones no críticas, como el procesamiento de videos de YouTube, que suelen trasladarse a centros de datos con capacidad de energía disponible en lugar de continuar en áreas que experimentan tensión en la red.
El nuevo acuerdo involucra a Indiana Michigan Power (I&M) y a la Autoridad del Valle de Tennessee (TVA). Se produce mientras las regiones atendidas por estas empresas de servicios públicos anticipan una ola de calor, que se espera que aumente significativamente la demanda de electricidad debido al uso generalizado de aire acondicionado. En medio de las continuas discusiones sobre el sustancial consumo de energía y agua de los centros de datos, Google tiene como objetivo gestionar proactivamente su huella energética y evitar situaciones en las que sus servicios impulsados por IA puedan ser percibidos como contribuyentes a los cortes de energía durante temperaturas extremas.
Bajo los términos del acuerdo, I&M y TVA pueden solicitar a Google que reduzca su consumo de energía si la demanda de energía aumenta o si la red experimenta interrupciones debido a condiciones climáticas severas. Google responderá reprogramando cargas de trabajo o limitando tareas no urgentes hasta que se resuelva el problema de la red.
Google se refiere a este ajuste dinámico del consumo de energía por parte de sus centros de datos como “respuesta a la demanda”. La compañía argumenta que la implementación de tal flexibilidad de carga puede acelerar la interconexión de nuevos centros de datos a la red, ya que las empresas de servicios públicos tendrían menos preocupaciones de que estas instalaciones causen bajones o apagones. En una publicación de blog, Google declaró: "Al incluir la flexibilidad de carga en nuestro plan energético general, podemos gestionar el crecimiento impulsado por la IA incluso donde la generación y transmisión de energía están restringidas".
El entrenamiento y la operación de modelos de IA pueden demandar una energía significativa, a menudo consumiendo decenas o incluso cientos de megavatios durante períodos prolongados, dependiendo de su complejidad. Sin embargo, no todas las cargas de trabajo de IA requieren una operación continua. Los avances en la tecnología de puntos de control, por ejemplo, permiten que ciertos modelos se entrenen exclusivamente durante las horas de menor actividad, como por la noche, cuando la capacidad de la red suele ser mayor.
A pesar de su potencial, la respuesta a la demanda de los centros de datos es todavía una tecnología emergente, actualmente implementada en un número limitado de instalaciones de Google. Google también señala que este enfoque es incompatible con ciertos servicios de alta demanda, incluidas sus funciones principales de Búsqueda y Mapas, o su negocio en la nube, ya que la pausa de estas operaciones críticas causaría interrupciones significativas para usuarios y clientes.
Esta estrategia de respuesta a la demanda forma parte de los esfuerzos más amplios de Google para gestionar los crecientes requisitos de energía de su infraestructura de IA. La compañía ha realizado inversiones sustanciales en esta área, gastando, según se informa, 14 mil millones de dólares en servidores solo en los primeros 91 días de su año fiscal 2025, con planes de invertir más de 85 mil millones de dólares para fin de año.
Más allá de la flexibilidad de carga, Google continúa invirtiendo en diversas fuentes de energía alternativas, incluyendo la geotérmica, solar, eólica, hidroeléctrica y nuclear. La compañía tiene como objetivo desplegar pequeños reactores modulares (SMR) cuando estén disponibles y, en mayo, firmó un acuerdo con Elementl Power para apoyar el desarrollo de tres posibles sitios de reactores en Estados Unidos.