- OpenAI invierte 500 mil millones de dólares en Stargate, financiando un enorme centro de datos de IA
- Cada sitio Stargate recibe un plan comunitario adaptado a las necesidades locales
- El alojamiento en la nube y el alojamiento web pueden beneficiarse de costos de energía operativos predecibles
OpenAI ha presentado un plan destinado a limitar el impacto de sus centros de datos Stargate en el consumo de energía local.
Las nuevas pautas harán que cada sitio opere según un plan comunitario desarrollado con aportes de residentes y reguladores.
Este enfoque incluye financiar directamente nueva infraestructura de almacenamiento y energía o invertir en recursos de generación y transmisión de energía bajo demanda.
La inversión en electricidad apunta a reducir la presión energética local
El objetivo es garantizar que las facturas de servicios públicos locales no aumenten debido al funcionamiento de estos centros de datos a gran escala.
La iniciativa Stargate es un programa plurianual de 500 mil millones de dólares para construir centros de datos de IA en todo Estados Unidos para soportar cargas de trabajo de inferencia y entrenamiento de IA, y para manejar las tareas computacionales más exigentes de la industria.
Los esfuerzos de OpenAI tienen eco en otras empresas tecnológicas, como Microsoft, que recientemente anunció medidas para reducir el uso de agua y limitar el impacto del consumo de energía en sus propios centros de datos.
Al financiar la infraestructura energética y trabajar estrechamente con los servicios públicos locales, estas organizaciones pretenden evitar cargas financieras adicionales para las comunidades circundantes.
Cada sitio de Stargate tendrá un plan de servicios públicos que refleje los requisitos de energía específicos de su ubicación.
Esto puede implicar financiar la instalación de sistemas adicionales de almacenamiento de energía o la expansión de la capacidad de generación local.
OpenAI afirma que cubrirá completamente los costos de energía resultantes de sus operaciones, en lugar de traspasarlos a los residentes o empresas.
El alojamiento en la nube y el alojamiento web en estos sitios deberían beneficiarse de costos operativos predecibles, mientras que las herramientas de inteligencia artificial pueden funcionar a escala sin interrumpir la infraestructura local.
Los informes indican que los centros de datos impulsados por IA podrían casi triplicar la demanda de electricidad en EE. UU. para 2035, lo que ejercería presión sobre las redes eléctricas regionales y aumentaría las facturas de servicios públicos de los consumidores.
Los legisladores estadounidenses han criticado a las empresas de tecnología por depender de los servicios públicos, mientras que los clientes residenciales y de pequeñas empresas absorben los costos de las actualizaciones de la red.
Las demandas volátiles de las cargas de trabajo de IA, como la ejecución de grandes modelos de lenguaje u otros servicios de IA basados en la nube, complican aún más la planificación energética.
Sin una inversión proactiva, los costos de la electricidad pueden aumentar rápidamente en regiones que albergan múltiples centros de datos.
El plan comunitario de OpenAI también refleja el creciente desafío del acceso a la energía para el desarrollo de la IA.
Las herramientas de inteligencia artificial a gran escala consumen mucha más energía que los servicios en la nube o las cargas de trabajo de alojamiento web típicos, lo que hace que la planificación de la infraestructura sea esencial.
Al financiar directamente mejoras energéticas y coordinarse con las empresas de servicios públicos locales, OpenAI tiene como objetivo reducir el riesgo tanto para la red eléctrica como para las comunidades circundantes.
a través de Bloomberg
Siga TechRadar en Google News Y Agréganos como fuente preferida Recibe noticias, reseñas y opiniones de nuestros expertos en tu feed. ¡No olvides hacer clic en el botón de seguir!
Y por supuesto que puedes Siga TechRadar en TikTok Reciba nuestras actualizaciones periódicas en forma de noticias, reseñas, unboxing y videos. WhatsApp muy











