Entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial ya no es solo una cuestión de contar con GPUs más o menos avanzadas. El verdadero freno, cada vez más evidente dentro de la industria, es energético.
Hoy, hasta el 40% del consumo total de un centro de datos se destina únicamente a evitar que los servidores se sobrecalienten, y en los proyectos más exigentes esto implica sistemas de climatización gigantes, torres de enfriamiento por agua y facturas eléctricas que podrían ser el equivalente a las de una ciudad mediana.
Los modelos de lenguaje (LLMs) de última generación consumen tanta energía en su entrenamiento que algunos investigadores hablan de una nueva “ley de Moore inversa”: la potencia crece, pero los costes térmicos crecen más rápido.
La IA no avanza más deprisa, no porque no exista la capacidad matemática para hacerlo, sino porque mantener los centros de datos refrigerados se está convirtiendo en un límite casi estructural.
Y mientras buena parte del mundo sigue discutiendo impuestos al CO₂, sostenibilidad corporativa o moratorias al entrenamiento de modelos, China ha elegido, como siempre, un enfoque distinto e innovador: rediseñar la infraestructura.
China ha puesto en marcha un centro de datos sumergido a 35 metros bajo el mar, con 24 MW iniciales de capacidad y alimentación eléctrica procedente en un 95% de parques eólicos offshore.
Por primera vez se lleva a cabo una instalación de este tipo de infraestructura pero real, operativa y conectada a redes comerciales (Microsofot hizo un experimento pero lo abandonó).
Las cápsulas que alojan los racks de servidores se refrigeran de forma pasiva con agua de mar.
El objetivo es conseguir un PUE* inferior a 1.15 (una cifra que muy pocos centros terrestres consiguen) y un consumo energético para refrigeración por debajo del 10%.
* PUE significa Power Usage Effectiveness (Eficiencia en el Uso de Energía) y es el indicador más utilizado para medir cuánta energía consume realmente un centro de datos.)
Resumiendo mucho, podemos decir que mientras otros data center convencionales gastan casi la mitad de su energía refrigerarse, este gasta casi todo en computación, el sueño de cualquier empresa tecnológica ahora mismo.
Pero más allá de un hito tecnológico, se trata, una vez más, de una estrategia provocada por las restricciones que vienen de occidente.
Las restricciones internacionales sobre semiconductores de gama alta han empujado a China a optimizar, no solo los modelos sino la infraestructura.
“Si no puedes tener las GPU más avanzadas, haz que cada vatio cuente”, podríamos resumir.
Además, China está demostrando que puede ser escalable: el operador Shanghai Hicloud ya estudia una versión de 500 MW totalmente offshore.
Y, al contrario que el intento de Microsoft, este no es un simple experimento. Es una apuesta estatal, respaldada por Shenergy, China Telecom Shanghai, INESA y CCCC Third Harbor Engineering.
La pregunta clave no es tecnológica, sino geopolítica: ¿Puede replicarse fuera de China?
No con las mismas condiciones: Requiere permisos costeros, regulación flexible y capacidad estatal de inversión.
Además, necesita alinear energías renovables, infraestructura submarina y computación de alto rendimiento.
Podríamos decir que no es una torre de servidores en un polígono industrial, es infraestructura nacional estratégica.
Así que, mientras, Europa debate si limitar el consumo de agua dulce de los data centers, Shanghai mueve el cómputo al mar y lo alimenta con viento.
La industria lleva años obsesionada con quién fabrica el chip más potente.
Pero en la próxima fase de la IA, la pregunta decisiva será otra: ¿quién puede mantenerlo encendido sin colapsar su red eléctrica?
China ha decidido responder antes que nadie, y su respuesta, por una vez, no está en la nube, sino bajo el océano.
