China ha lanzado un innovador centro de datos de IA submarinos frente a la costa de Shanghai, utilizando agua oceánica para enfriamiento y viento en alta mar para la energía. Esta instalación representa el movimiento estratégico de China para alinear su ambicioso desarrollo de IA con infraestructura sostenible, con los desarrolladores que sugieren que “podría influir en las normas de la computación sostenible global” al reducir la energía y el consumo de agua dulce en las operaciones intensivas en datos.
Construido por la firma tecnológica Hailanyun como parte de una iniciativa de $ 223 millones, el centro de datos sumergido mantiene su fresco sin depender de los sistemas de enfriamiento tradicionales que intensifican la energía. En cambio, circula el agua de mar a través de las rejillas de servidor equipadas con el radiador. La instalación funciona casi por completo por un parque eólico marino cercano, que suministra el 97% de su energía, lo que lleva a emisiones de carbono cercanas a cero. Esta combinación de enfriamiento del océano natural y energía renovable minimiza significativamente la huella ambiental del procesamiento de datos a gran escala.
En el interior, el centro de datos alberga 198 bastidores de servidores diseñados para manejar cargas de trabajo exigentes de IA. Hailanyun informa que el sistema posee suficiente potencia informática para entrenar un modelo de lenguaje grande en un solo día. El entorno estable y regulado térmicamente requiere una intervención humana mínima, contribuyendo a su eficiencia.
El sitio submarino de Shanghai destaca las ineficiencias de las instalaciones de datos terrestres convencionales. Los centros de datos tradicionales, como los operados por Google y Meta, funcionan principalmente en tierra. Si bien el aire seco en regiones áridas protege el hardware, coloca una tensión significativa en los suministros de agua limitados para el enfriamiento, lo que a menudo requiere cientos de miles de galones diarios de fuentes compartidas. Además, casi el 40% de su consumo de electricidad se dedica exclusivamente a los sistemas de enfriamiento. A medida que las cargas de trabajo de IA continúan expandiéndose, las demandas de estas instalaciones se intensifican. Un informe reciente de la UNESCO y el Colegio Universitario de Londres advierte que el consumo de energía de la inteligencia artificial, particularmente los modelos de idiomas grandes, se está volviendo insostenible.
Los centros de datos sumergentes ofrecen una alternativa al aprovechar el agua de mar natural y el viento limpio en alta mar, reduciendo así sustancialmente el uso de energía y agua dulce.
Sin embargo, los sistemas submarinos no están exentos de compensaciones. Si bien el enfriamiento del agua de mar reduce el consumo de energía, puede conducir a impactos ambientales. La descarga de agua más cálida puede disminuir los niveles de oxígeno alrededor de la cápsula, lo que puede afectar la vida marina. El portavoz de Hailanyun, Li Langping, ha desestimado esta preocupación, afirmando que el aumento de la temperatura era “bajo un grado y no tuvo un efecto sustancial”.
Otros desafíos incluyen posibles interrupciones de las frecuencias de sonido. Investigadores de la Universidad de Florida han descubierto que ciertas frecuencias de sonido pueden interferir con los servidores submarinos y han desarrollado una herramienta de aprendizaje automático para detectar y contener dicha interferencia temprano. Las reparaciones también plantean un desafío significativo; Lo que es rutina en la tierra se vuelve costoso y lento bajo el agua debido al acceso limitado y la dificultad para fijar las fallas.
El concepto de centros de datos submarinos no es del todo nuevo. Desde 2021, la firma de tecnología marina Beijing Highlander ha estado probando cápsulas de servidor selladas en las costas de Zhuhai y Hainan, con el objetivo de hacer transición la calculación submarina de la infraestructura experimental a la establecida. La ambición innegable de China en esta área indica su intención de competir en el paisaje de IA mucho más allá de las operaciones tradicionales basadas en la tierra.
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