Vaca Muerta es la segunda reserva de gas natural no convencional más grande del mundo. Mientras abastece el mercado interno y fortalece su estructura de exportaciĂłn, la Inteligencia Artificial plantea la posibilidad de otro vector más de desarrollo a travĂ©s de los data centers y el consumo gigante de energĂ­a que requieren. 

Este fue el escenario planteado por Tomás Ocampo, CEO de Unblock, Hugo Bertini, Consultor Senior de PS Advisoring y Paulo Castro, Business Development Manager de Wärtsilä durante su participaciĂłn en el panel “Inteligencia Artificial y Data Centers: nuevas demandas para el gas natural” en el Midstream & Gas Day organizado por EconoJournal. 

Y si bien los centros de datos no son nuevos y tienen ya dĂ©cadas, la IA impuso sus reglas de juego altamente demandantes de energĂ­a. ÂżPor quĂ©? Porque se necesitan en funcionamiento 24Ă—7.  “Argentina es uno de los paĂ­ses con mayor cantidad de transacciones en Internet. Detrás de este uso están los datos. Y el paĂ­s necesita hacer algo en el corto plazo con los data centers que es una industria netamente de electricidad”, explicĂł Bertini. 

Se trata de una industria que se basa en tres pilares -aunque por cierto hay más-, segĂşn el especialista. “Se necesita seguridad fĂ­sica y jurĂ­dica para que esto crezca, pero el pilar más importante es la continuidad en el suministro de energĂ­a”. 

Tomás Ocampo profundizó respecto del consumo de energía de los data centers de la IA. “En Estados Unidos estamos hablando de data centers con más de 1000 megas en algunos casos”, ejemplificó. En tanto, el data center que opera Unblock en Los Toldos –el más grande de Argentina- destinado a minar Bitcoins- es de 20 megas y quema aproximadamente 120.000 metros cúbicos día.

“Existen dos tipos de data centers de IA: los de inferencia, como Chat GPT, que recibe preguntas. Y luego, están los que entrenan el modelo. Esos son los gigantes de 1000 megas que consumen entre 4 y 5 millones de metros cĂşbicos dĂ­a. Y para consumirlos tiene que haber una inversiĂłn de 60.000 millones de dĂłlares. Entonces el ratio de CapEx a consumo de gas es gigante”, describiĂł. 

AĂşn asĂ­, y a pesar de ser gigantesco, el consumo de estos data centers es tambiĂ©n variable porque el entrenamiento de la IA es en pases. Y es aquĂ­ donde el uso de motores resulta conveniente.  “Los data centers están pasando de decenas de megas a cientos e incluso miles de megas. Y eso trae un desafĂ­o que es la energĂ­a: cĂłmo suministramos energĂ­a a esos data centers. Y en este contexto, ÂżPor quĂ© los motores ganan protagonismo? Por algunos atributos tĂ©cnicos como la flexibilidad, el bajo consumo de agua y tambiĂ©n la modularidad”, explicĂł a su turno Paulo Castro. 

Si bien los tiempos de entrega entre turbinas y motores son semejantes, la clave reside en las redundancias, según Castro. “Si pensás en una turbina a escala, vas a tener redundancias muchas veces del 100%, mientras que con motores flexibles, que pueden tener rápido arranque, eso te baja un poco la parte de redundancias y eso obviamente lo podés traducir a Capex, Opex”.