Eficiencia energética: el factor decisivo para escalar IA y procesamiento de datos a gran escala

Por Nicolás Cánovas, Director General de AMD para Latinoamérica.

La inteligencia artificial y el procesamiento de datos a gran escala están impulsando un salto histórico en la capacidad de cómputo. Sin embargo, el verdadero desafío de esta nueva etapa no es solo crecer, sino crecer de manera sostenible. Hoy, escalar infraestructura sin una gestión eficiente de energía se vuelve cada vez más complejo: aumenta el costo operativo, se tensionan las exigencias de refrigeración y se vuelve más difícil sostener el ritmo de innovación a largo plazo.

En este contexto, la métrica que está redefiniendo la conversación tecnológica es clara: performance por watt. Ya no basta con sumar potencia, porque el avance real se mide por cuánto rendimiento puede entregar una plataforma por cada unidad de energía consumida. En otras palabras, la eficiencia energética pasó de ser un atributo técnico a convertirse en un habilitador directo del crecimiento de la IA.

Esta discusión no ocurre solo en el plano global. En Chile, el Laboratorio Nacional de Computación de Alto Rendimiento (NLHPC) muestra con evidencia concreta cómo la eficiencia energética puede ir de la mano con mayor capacidad de cómputo. Su misión es democratizar el acceso a supercomputación para impulsar investigación e innovación en áreas como modelamiento climático, astrofísica y genómica, y para eso necesita rendimiento, pero también sostenibilidad operativa.

Con esa meta, el NLHPC implementó un clúster basado en tecnología AMD, incorporando servidores con procesadores AMD EPYC de 4ª generación y aceleradores AMD Instinct, junto con un enfoque moderno de software para cargas de trabajo avanzadas. En la práctica, esto permitió que cargas científicas exigentes mejoraran su velocidad de ejecución, ampliando el impacto de la infraestructura sobre la comunidad investigadora.

Lo más relevante para la conversación sobre sostenibilidad es que el caso del NLHPC confirma que la eficiencia no es teórica: es medible. De acuerdo con los resultados presentados en el caso de estudio, el proyecto logró el doble de rendimiento con el mismo consumo energético respecto de la infraestructura anterior del centro. Esta combinación —más capacidad sin un incremento proporcional en energía— es precisamente lo que hoy necesitan organizaciones que buscan avanzar en IA, análisis masivo de datos y cómputo de alto rendimiento.

La conclusión es directa: en la era del big data y la inteligencia artificial, la eficiencia energética ya no es un “plus”, sino un requisito para que la innovación sea sostenible. Casos como el del NLHPC en Chile muestran una idea potente para el futuro: es posible avanzar en ciencia, industria y desarrollo tecnológico aumentando el rendimiento sin necesariamente aumentar el consumo en la misma proporción.

Escalar IA de manera responsable dependerá de decisiones que prioricen performance por watt, eficiencia operativa y capacidad real de crecimiento. Esa es la conversación que hoy define el futuro de la computación a gran escala.