Una de las principales empresas de VC de tecnología climática de Europa ha pedido un «rediseño fundamental» de los métodos informáticos tradicionales en medio de un aumento de la energía en el consumo de energía. de aplicaciones AI.
El Fondo Mundial con sede en Berlín advierte que simplemente la transición de los centros de datos a la energía renovable no será suficiente para descarbonizar completamente el cálculo de IA.
«Necesitamos repensar la forma en que hacemos la computación, desde los materiales y chips que utilizamos hasta el software que ejecutamos», dijo Daria Saharova, socia fundadora de World Fund, en el Futuro de computación verde Evento en Munich hoy.
En el evento, World Fund se unió a Dealroom y a DeepTech Accelerator de Intel encendiendo para presentar un nuevo informe que propone un conjunto de tecnologías emergentes, desde chips hechos en el espacio hasta procesadores que imitan el cerebro: para frenar el enorme apetito de la energía de la IA y marcar el comienzo de una nueva era de computación más verde.
Abrazando la cara, ASML, OpenAi, Monzo y DataSnipper
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Utilizando datos de la sala del país, el informe mapea el ecosistema de computación verde. Identifica 65 nuevas empresas en este espacio, 54 de las cuales son europeas, que han recaudado colectivamente $ 900mn. Más de la mitad de estas compañías se fundaron en los últimos cinco años, con 12 emergentes en los últimos 12 meses.
Una visión más verde de AI
El informe destaca tres tecnologías clave que tienen el mayor potencial para descarbonizar la IA.
El primero son los materiales semiconductores avanzados como el nitruro de galio (GaN), el carburo de silicio (SIC) y el grafeno. Estos podrían reducir significativamente el consumo de energía de IA al mejorar la eficiencia y el rendimiento térmico en el hardware de la computación.
Uno de los principales innovadores en este espacio es la startup galesa Fragua. La compañía está aprovechando la microgravedad, el vacío y las temperaturas extremas del espacio para producir semiconductores que afirma que son de tres a cinco veces más puras que las hechas en la Tierra.
«Hemos empujado la eficiencia de las chips de silicio a su límite», dijo Joshua Western, CEO y cofundador de Fragua.
Otra vía prometedora se encuentra en los nuevos paradigmas de computación, como la computación cuántica, neuromórfica y óptica. Las computadoras cuánticas, por ejemplo, prometen resolver cálculos complejos mucho más rápido que las máquinas clásicas, lo que potencialmente reduce el tiempo computacional y el consumo general de energía.
«Las computadoras clásicas se están volviendo demasiado grandes, demasiado caras y usan demasiada energía y agua», dijo Inés de Vega, Vicepresidente de innovación en IQMLa startup de computación cuántica mejor financiada de Europa. «La computación cuántica puede encontrar nuevas soluciones al cambio climático, pero también reducir drásticamente el consumo general de energía de la computación en sí».
Otro tipo de computación que gana tracción es la computación óptica, que aprovecha los fotones, partículas de luz, en lugar de electrones. Podría aumentar drásticamente la velocidad de procesamiento, como lo demuestra el semiconductor negro de Alemania. Los procesadores fotónicos de la compañía podrían transmitir señales de 100 a 1,000 veces más rápido que los chips electrónicos tradicionales.
Anastasiia Nosova, ex ingeniero de chips en el gigante de semiconductores alemanes Infina y anfitrión de la Anastasi en el podcast de tecnología, argumentó que Los chips fotónicos podrían ser 100 veces más eficientes energéticamente que los semiconductores de silicio regulares. «Son uno de los desarrollos más importantes en la informática en este momento», dijo en el evento de Munich …
Si bien las correcciones de hardware serán críticas, también hay trabajo por hacer en el software avanzado que hace que el uso de energía de la IA sea más eficiente. Una de las startups que trabajan en esto es Render Deep con sede en Londres. La empresa usa aprendizaje profundo comprimir archivos mientras conserva la calidad más allá de lo que era posible anteriormente. Esto reduce el volumen de datos que deben transmitirse o almacenarse, y por lo tanto la cantidad de potencia informática requerida.
Si bien estas tecnologías tienen potencial, todavía están en las etapas nacientes del desarrollo. Mientras tanto, la energía necesaria para entrenar modelos de IA está duplicando cada tres o cuatro meses, Según OpenAi.
«Para estas soluciones informáticas a escala en Europa, necesitamos mucho capital de riesgo pero también respaldo del gobierno», dijo Saharova. Ella cree que Europa necesita asignar sobre € 1 billón para llevar la tecnología climática, incluida la computación verde, al «nivel que debe ser».
El futuro de la IA será un tema candente en Conferencia TNWque tiene lugar del 19 al 20 de junio en Amsterdam. Las entradas para el evento son Ahora en venta. Use el código TNWXMedia2025 en la salida para obtener un 30% de descuento en el precio.
