Eso sí, esta red no reemplazaría los centros de datos centralizados que están construyendo empresas de hiperescala como Google y Microsoft para el entrenamiento intensivo de modelos de IA, sino que sería más adecuada para dar soporte a los juegos en la nube de los usuarios, la transmisión de contenido en streaming o la inferencia de IA, que es el proceso donde herramientas como ChatGPT dan respuestas.
El impacto de centros de datos en tu casa
La infraestructura física necesaria en el proyecto de Span incluye un panel inteligente montado en una pared y una batería de 16 kilovatios-hora, gestionada por un software de la empresa. En ciertas zonas geográficas, señala Lander, el sistema también podría integrarse con paneles solares instalados en los tejados para mejorar su eficiencia.
Benjamin Lee, ingeniero informático de la Universidad de Pensilvania, respalda la lógica de esta red distribuida. En declaraciones para el medio Ars, Lee explicó que la computación para la inferencia de IA debe implementarse en el borde (edge), es decir, en plataformas pequeñas situadas cerca de los centros de población.
En el caso de este proyecto, dijo el especialista, la estrategia tendría un impacto menor en la red eléctrica que los data centers tradicionales, pues a diferencia del entrenamiento de modelos de IA que requiere miles de GPUs trabajando en conjunto, la inferencia u otros procesos necesitan menos unidades, lo que facilita su distribución en hogares individuales.
Los retos de esta tecnología aún son evidentes
Sin embargo, el experto también advirtió que las tareas de inferencia de IA pueden ser muy variadas, ya que van desde preguntas y respuestas en documentos hasta largas conversaciones o la generación de código de software, cada una con diferentes requisitos computacionales. Por lo tanto, será importante garantizar que la infraestructura pueda ofrecer el rendimiento necesario para cada tarea, y ese es uno de sus primeros retos.
Asimismo, es importante mencionar que el proyecto aún se encuentra en una fase temprana. Aunque Lander afirma haber realizado estudios técnicos internos exhaustivos, Span todavía está probando prototipos y solo ha instalado una unidad real en colaboración con la constructora Pulte Homes, con sede en Atlanta.
En este sentido, el aspecto político y regulatorio representa un desafío significativo. Tan solo en Estados Unidos, obtener permisos para nuevos centros de datos es complejo y cada vez hay más restricciones por parte de los gobiernos locales. Ante esto, compartir energía ya suministrada a los hogares podría ser una vía más sencilla para obtener la aprobación de las autoridades regulatorias.
No obstante, Ari Peskoe, de la Facultad de Derecho de Harvard, advirtió en un análisis independiente que las compañías eléctricas deberán adaptar la gestión de sus redes locales si este tipo de tecnología se populariza, pues un vecindario con múltiples viviendas equipadas con estos dispositivos maximizando el consumo de energía supondría un gasto energético masivo para esa zona específica.
Además, la seguridad tanto de los datos como de la infraestructura física es otra preocupación de los expertos. Lee señala que los nodos distribuidos en zonas suburbanas son vulnerables a ataques que requieren proximidad física a la máquina, algo que los centros de datos centralizados pueden controlar mejor por su inaccesibilidad a nivel de terreno.
Por otra parte, el robo de componentes también es un riesgo latente, pues las GPU de Nvidia que se encuentran en estos centros pueden alcanzar un valor cercano a los 10,000 dólares cada una en el mercado, lo que convierte a los dispositivos XFRA en objetos del deseo.
