L’expansió de la intel·ligència artificial està provocant una transformació profunda en la infraestructura tecnològica. Darrere de cada model d’IA hi ha enormes centres de dades que necessiten dos recursos fonamentals: memòria i energia. A mesura que els models són més grans i capaços, també augmenta la quantitat de xips, servidors i sistemes d’emmagatzematge necessaris per entrenar-los i executar-los. La memòria té un paper essencial. Les GPU utilitzades per a la IA necessiten grans quantitats de memòria d’alta velocitat per emmagatzemar els paràmetres dels models i processar enormes volums de dades. Tecnologies com l’HBM (High Bandwidth Memory) han esdevingut components estratègics, fins al punt que la disponibilitat de memòria pot limitar l’expansió de la capacitat de còmput. En aquest context, l’energia nuclear està adquirint un nou protagonisme.
A diferència d’algunes fonts renovables, una central nuclear pot produir electricitat de manera constant durant llargs períodes, sense dependre directament de les condicions meteorològiques. Per això, grans empreses tecnològiques estudien acords amb operadors nuclears per desenvolupar nous reactors, inclosos els petits reactors modulars (SMR). El desafiament, però, no consisteix únicament a produir més electricitat. També cal millorar l’eficiència dels xips, reduir el consum energètic dels centres de dades i desenvolupar sistemes de refrigeració més eficients. La intel·ligència artificial del futur dependrà tant de la capacitat de càlcul i de memòria com de la disponibilitat d’una infraestructura energètica capaç de sostenir-la. En definitiva, la carrera per desenvolupar una intel·ligència artificial més potent també és una carrera per aconseguir més memòria, més centres de dades i més energia. La combinació d’avenços en semiconductors, eficiència energètica, renovables i energia nuclear podria determinar de manera força precisa fins a on pot arribar la propera generació d’intel·ligència artificial.
