China acelera la integración de la IA en su red energética nacional

A medida que China acelera su transición energética, la inteligencia artificial está comenzando a transformar la generación, distribución y consumo reales de electricidad, yendo más allá de los marcos políticos para influir en las operaciones diarias.

Una instalación en Chifeng, en el norte de China, demuestra este cambio. Esta planta fabrica hidrógeno y amoníaco utilizando energía procedente exclusivamente de instalaciones eólicas y solares adyacentes. El hecho de funcionar con una microrred aislada en lugar de con la red principal plantea un reto único, además de la ventaja de la energía limpia: la producción renovable fluctúa con las condiciones meteorológicas.

Para mantener una producción constante, la instalación emplea una plataforma de control basada en inteligencia artificial desarrollada por Envision. Este sistema modula dinámicamente las operaciones en respuesta a los cambios en la generación eólica y solar, abandonando los programas de producción fijos. Como detalló Reuters, el ingeniero jefe de hidrógeno de Envision, Zhang Jian, comparó la inteligencia artificial con un director de orquesta, que sincroniza a la perfección el suministro de energía con la demanda industrial.

La plataforma aumenta automáticamente la producción durante los periodos de alta velocidad del viento para aprovechar el excedente de energía, y la reduce durante los periodos de calma para evitar la sobrecarga de la red. Según Zhang, esto permite un funcionamiento altamente eficiente de la planta a pesar de la variabilidad inherente a las energías renovables.

Este tipo de iniciativas son fundamentales para la estrategia de China en materia de hidrógeno y amoníaco, combustibles considerados cruciales para la descarbonización de sectores difíciles de reducir, como el acero y el transporte marítimo. También reflejan una ambición más amplia: aprovechar la IA para gestionar la creciente complejidad de integrar grandes cantidades de energía renovable en la red nacional.

Los académicos destacan el papel potencial de la IA en la consecución de los objetivos climáticos. Zheng Saina, profesora asociada de la Universidad del Sudeste especializada en transiciones bajas en carbono, señala que las aplicaciones de la IA abarcan desde la monitorización de las emisiones hasta la previsión de la oferta y la demanda. Sin embargo, también advierte del considerable impacto energético de la propia IA, impulsado en gran medida por los centros de datos, que consumen mucha energía.

Aunque China es líder mundial en nuevas instalaciones eólicas y solares, resulta difícil integrar eficazmente esta capacidad. Cory Combs, de Trivium China, observa que la IA se considera ahora una herramienta fundamental para mejorar la flexibilidad y la capacidad de respuesta de la red.

Esta perspectiva se consolidó en una estrategia nacional denominada «IA + Energía» presentada el pasado mes de septiembre. La política fomenta una integración más estrecha entre la IA y el sector energético, abogando por grandes modelos especializados dedicados a la gestión de la red, la generación de energía y las aplicaciones industriales. Para 2027, las autoridades tienen previsto poner en marcha numerosos proyectos piloto y probar la IA en más de 100 escenarios, con el objetivo de alcanzar una integración líder mundial entre la IA y la energía para 2030.

Combs señala que se hace hincapié en herramientas especializadas para tareas específicas, como la optimización de parques eólicos o el equilibrio de las cargas de la red, en lugar de en la IA de uso general. Este enfoque difiere del de Estados Unidos, que, según el profesor Hu Guangzhou de la CEIBS de Shanghái, ha canalizado más inversiones hacia modelos lingüísticos básicos de gran tamaño.

La previsión de la demanda es una aplicación inmediata. Fang Lurui, de la Universidad Xi'an Jiaotong-Liverpool, explica que las redes eléctricas requieren un equilibrio perfecto en tiempo real para evitar apagones. Las previsiones precisas de la IA sobre la producción y el consumo de energías renovables permiten a los operadores de la red planificar de forma eficaz, almacenando energía o reduciendo la dependencia de las centrales eléctricas de carbón.

Las primeras implementaciones ya están en marcha. La central eléctrica virtual de la ciudad de Shanghái agrupa docenas de activos distribuidos, incluidos centros de datos, sistemas de gestión de edificios y cargadores de vehículos eléctricos, en una red coordinada. En una prueba realizada en agosto, el sistema logró reducir con éxito más de 160 megavatios de la demanda máxima, lo que equivale a la producción de una pequeña central térmica de carbón.

Combs destaca que estos sistemas son vitales a medida que la generación de energía se vuelve más descentralizada y variable. «Se necesita un sistema robusto capaz de realizar análisis predictivos y adaptarse rápidamente a los nuevos datos», afirmó.

Más allá de la red eléctrica, China está explorando la IA para su mercado nacional de carbono, que regula a más de 3000 empresas de industrias con altas emisiones, como la energía, el acero, el cemento y el aluminio, responsables en conjunto de más del 60 % de las emisiones del país. Chen Zhibin, de adelphi, sugiere que la IA podría ayudar a los reguladores a verificar los datos de emisiones, optimizar la distribución de derechos de emisión y ayudar a las empresas a comprender mejor sus costes relacionados con el carbono.

Sin embargo, las oportunidades van acompañadas de riesgos crecientes. Las investigaciones indican que, para 2030, el consumo de electricidad de los centros de datos de IA de China podría superar los 1000 teravatios-hora anuales, rivalizando con el consumo total actual de Japón. Se prevé que las emisiones del ciclo de vida del sector aumenten considerablemente, alcanzando su máximo después del objetivo de carbono de China para 2030.

Xiong Qiyang, investigador doctoral de la Universidad Renmin que participa en dicho estudio, atribuye esto a la continua dependencia de China de la energía del carbón. Advierte que el crecimiento descontrolado de la IA podría socavar los objetivos climáticos si no se produce un cambio más rápido hacia las energías limpias.

Los reguladores están respondiendo. Un plan de acción para 2024 obliga a los centros de datos a aumentar la eficiencia energética y el consumo de energías renovables en un 10 % anual. Otras políticas fomentan la construcción de nuevas instalaciones en las regiones occidentales, que cuentan con abundantes recursos eólicos y solares.

Los operadores también están innovando. Frente a la costa de Shanghái, se está preparando la puesta en marcha de un centro de datos submarino que utiliza agua de mar para la refrigeración con el fin de reducir el consumo de energía y agua dulce. El promotor Hailanyun afirma que la instalación se alimentará principalmente de un parque eólico marino, con potencial de réplica si tiene éxito.

A pesar del aumento de la demanda energética de la IA, Xiong sostiene que su impacto neto en las emisiones podría seguir siendo positivo si se implementa de forma estratégica. Al optimizar la industria pesada, los sistemas eléctricos y los mercados de carbono, la IA podría seguir siendo una herramienta indispensable para la descarbonización de China, incluso aunque introduzca nuevas complejidades que los responsables políticos deberán abordar.

Véase también: ¿Puede la estrategia de apilamiento de chips de China desafiar realmente el dominio de Nvidia en materia de IA?

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