Se lanzó una nueva empresa, Niv-AI, con 12 millones de dólares en financiación inicial para abordar un cuello de botella crítico en la floreciente industria de la IA: el uso ineficiente de energía en los centros de datos. El problema central es que las GPU avanzadas, esenciales para entrenar y ejecutar modelos de IA, crean aumentos impredecibles en la demanda de electricidad, lo que obliga a los operadores a limitar el rendimiento o pagar más por el almacenamiento de energía. Esto se traduce en una inversión desperdiciada y un desarrollo más lento de la IA.
El problema energético de la IA
Como afirmó sin rodeos el director ejecutivo de Nvidia, Jensen Huang, cada vatio de energía no utilizado en una fábrica de IA representa una pérdida de ingresos. El problema surge de las fluctuaciones de energía a escala de milisegundos inherentes a las cargas de trabajo de GPU modernas. Cuando miles de GPU cambian rápidamente entre tareas, crean picos que abruman los sistemas de administración de energía existentes. Los centros de datos reaccionan limitando el uso de la GPU (reduciendo el rendimiento) o pagando de más por las reservas de energía de respaldo.
La magnitud del desperdicio es significativa. Los expertos de la industria estiman que hasta el 30 % de la capacidad potencial de la GPU queda sin explotar debido a limitaciones de energía. Esta no es sólo una cuestión económica; también obstaculiza el progreso de la investigación y el despliegue de la IA.
Enfoque de Niv-AI: monitoreo en tiempo real y predicción impulsada por IA
Fundada en Tel Aviv, Niv-AI adopta un enfoque doble:
- Medición de energía precisa: La empresa está implementando sensores a nivel de bastidor para monitorear el consumo de energía de la GPU en el nivel de milisegundos. Estos datos detallados revelarán los perfiles de poder específicos de diferentes tareas de aprendizaje profundo.
- Optimización impulsada por IA: Niv-AI planea entrenar un modelo de IA con los datos recopilados para predecir y sincronizar cargas de energía en centros de datos completos. El objetivo es crear un “copiloto” para los ingenieros de centros de datos, permitiéndoles maximizar el uso de GPU sin sobrecargar la red.
Por qué esto importa ahora
El momento es crucial. Los hiperescaladores (grandes proveedores de nube) enfrentan obstáculos en la construcción de nuevos centros de datos debido a restricciones en el uso del suelo y problemas en la cadena de suministro. Mejorar la eficiencia de la infraestructura existente es ahora más atractivo que nunca. El sistema actual obliga a un equilibrio entre rendimiento y estabilidad, y Niv-AI pretende resolverlo.
“La red realmente teme que el centro de datos consuma demasiada energía en un momento determinado”, explica el director general de Niv-AI, Tomer Timor. La visión de la empresa es crear una “capa de inteligencia” faltante entre el centro de datos y la red eléctrica.
Niv-AI espera tener un sistema que funcione en los centros de datos de EE. UU. dentro de 6 a 8 meses. La startup está respaldada por destacadas empresas de riesgo, incluidas Glilot Capital y Grove Ventures.
La implicación a largo plazo es clara: a medida que la IA siga creciendo, la demanda de electricidad no hará más que intensificarse. Empresas como Niv-AI son esenciales para garantizar que este crecimiento sea sostenible y eficiente.
