{"id":59008,"date":"2025-07-15T14:50:23","date_gmt":"2025-07-15T19:50:23","guid":{"rendered":"https:\/\/colombiainteligente.org\/?p=59008"},"modified":"2025-07-15T14:51:02","modified_gmt":"2025-07-15T19:51:02","slug":"total-energy-model-4-0-data-centres","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/colombiainteligente.org\/es_co\/tendencias\/total-energy-model-4-0-data-centres\/","title":{"rendered":"Total Energy Model 4.0 &#8211; Data Centres"},"content":{"rendered":"<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"59008\" class=\"elementor elementor-59008\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-87c6aa2 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"87c6aa2\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-558bb819\" data-id=\"558bb819\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3067325c elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3067325c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.14.0 - 26-06-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 11.0pt; font-family: 'Calibri',sans-serif;\">El aumento acelerado del uso de centros de datos representa un desaf\u00edo significativo para los sistemas energ\u00e9ticos globales. El crecimiento de la digitalizaci\u00f3n, el auge del c\u00f3mputo en la nube y la expansi\u00f3n de las cargas de trabajo relacionadas con la inteligencia artificial est\u00e1n impulsando una demanda energ\u00e9tica creciente y dif\u00edcil de prever. Tradicionalmente, los modelos de proyecci\u00f3n han dependido de datos de ventas o tr\u00e1fico de datos, generando estimaciones inconsistentes. Frente a estas limitaciones, se ha desarrollado un enfoque que parte desde la capacidad computacional instalada y su eficiencia para realizar estimaciones energ\u00e9ticas m\u00e1s precisas. Este enfoque se basa en datos de ventas de unidades de procesamiento (CPU y GPU) y en evaluaciones estandarizadas de rendimiento como SERT y MLPerf. A partir de estos insumos, se estima la capacidad computacional y se proyecta el consumo energ\u00e9tico desagregado por tipo de centro (tradicional, nube, hiperescala y AI), regi\u00f3n y tipo de carga de trabajo. Tambi\u00e9n se consideran factores como eficiencia de infraestructura (PUE), utilizaci\u00f3n del servidor, almacenamiento, redes y duraci\u00f3n del hardware.<\/span><\/p><p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 11.0pt; font-family: 'Calibri',sans-serif;\">Uno de los hallazgos m\u00e1s significativos es la previsible expansi\u00f3n de la demanda energ\u00e9tica atribuida a las aplicaciones de inteligencia artificial. Aunque la eficiencia de los chips mejora r\u00e1pidamente, la velocidad de crecimiento en la capacidad computacional instalada supera estas mejoras. De mantenerse esta tendencia sin restricciones externas, las proyecciones muestran un consumo energ\u00e9tico elevado a niveles que podr\u00edan tener impactos significativos en los mercados el\u00e9ctricos y los objetivos clim\u00e1ticos. Sin embargo, estos resultados deben interpretarse con cautela, puesto que no contemplan limitaciones reales como la disponibilidad de capital, energ\u00eda o componentes tecnol\u00f3gicos. En contraste, el consumo energ\u00e9tico asociado a centros de datos convencionales, aunque tambi\u00e9n en aumento, presenta una evoluci\u00f3n m\u00e1s moderada. La consolidaci\u00f3n de servicios hacia infraestructuras m\u00e1s eficientes, como los centros en la nube de hiperescala, contribuye a cierta contenci\u00f3n en el uso de energ\u00eda. Adem\u00e1s, este segmento permite una evaluaci\u00f3n m\u00e1s robusta para el dise\u00f1o de pol\u00edticas p\u00fablicas, dado que sus tecnolog\u00edas est\u00e1n m\u00e1s maduras y los datos disponibles presentan menor incertidumbre.<\/span><\/p><p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 11.0pt; font-family: 'Calibri',sans-serif;\">El modelo permite simular diferentes intervenciones de pol\u00edtica, como mejoras en la eficiencia del hardware, aumento en la utilizaci\u00f3n de servidores, programas de retiro acelerado de equipos obsoletos, y est\u00e1ndares m\u00ednimos de eficiencia. Estas simulaciones se realizan a trav\u00e9s de una interfaz simplificada que facilita la exploraci\u00f3n de escenarios sin requerir conocimientos t\u00e9cnicos avanzados. A pesar de su accesibilidad, cualquier ejercicio de modelado requiere considerar cuidadosamente la calidad y representatividad de los datos utilizados. Al comparar este enfoque con proyecciones de entidades como Goldman Sachs, SemiAnalysis y el Laboratorio Nacional Lawrence Berkeley, se evidencia una amplia variabilidad en las estimaciones a futuro. Esta diversidad responde a diferencias metodol\u00f3gicas, especialmente respecto a si se incluyen restricciones econ\u00f3micas, tecnol\u00f3gicas o de infraestructura. En general, los modelos que integran estos factores tienden a generar escenarios m\u00e1s moderados que aquellos que extrapolan tendencias sin considerar l\u00edmites.<\/span><\/p><p style=\"text-align: justify;\"><span style=\"font-size: 11.0pt; font-family: 'Calibri',sans-serif;\">En definitiva, la evoluci\u00f3n del consumo energ\u00e9tico en centros de datos est\u00e1 sujeta a m\u00faltiples incertidumbres, particularmente en lo que concierne a las tecnolog\u00edas emergentes como la inteligencia artificial. Las proyecciones deben usarse como herramientas para explorar posibles futuros, m\u00e1s que como predicciones definitivas. Lo importante es mantener la capacidad de actualizar y refinar los modelos con nueva evidencia, permitiendo que las pol\u00edticas p\u00fablicas evolucionen en paralelo con el desarrollo tecnol\u00f3gico y los desaf\u00edos energ\u00e9ticos asociados.<\/span><\/p><p align=\"justify\"><b>Para leer m\u00e1s ingrese a:<\/b><\/p><p style=\"margin: 0in; font-family: Calibri; font-size: 11.0pt;\"><a href=\"https:\/\/www.iea-4e.org\/publications\/edna\/total-energy-model-4-0-data-centres\/\"><span lang=\"es-CO\">https:\/\/www.iea-4e.org\/publications\/edna\/total-energy-model-4-0-data-centres\/ <\/span><\/a><\/p><p style=\"margin: 0in; font-family: Calibri; font-size: 11.0pt;\"><a href=\"https:\/\/www.iea-4e.org\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/TEM-4-Report-Draft-v0-15-FINAL.pdf\"><span lang=\"es-CO\">https:\/\/www.iea-4e.org\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/TEM-4-Report-Draft-v0-15-FINAL.pdf <\/span><\/a><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div style=\"text-align:center\" class=\"yasr-auto-insert-visitor\"><\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La expansi\u00f3n de los centros de datos est\u00e1 generando una presi\u00f3n creciente sobre los sistemas energ\u00e9ticos globales. El incremento de servicios digitales y aplicaciones de inteligencia artificial est\u00e1 elevando la demanda de electricidad de manera sostenida. Para mejorar la precisi\u00f3n en las estimaciones de consumo, se ha desarrollado un modelo basado en la capacidad computacional instalada y su eficiencia, dejando de lado enfoques tradicionales centrados en ventas de equipos. Este modelo incorpora datos de rendimiento estandarizados y segmenta el mercado por tipo de centro de datos y regi\u00f3n. A trav\u00e9s de este esquema, se identifican tendencias preocupantes en el sector de inteligencia artificial, donde la acelerada expansi\u00f3n en la capacidad de c\u00f3mputo podr\u00eda generar aumentos significativos en el consumo energ\u00e9tico si no se adoptan medidas regulatorias o si no existen restricciones t\u00e9cnicas o econ\u00f3micas. En cambio, los centros tradicionales y en la nube muestran una evoluci\u00f3n m\u00e1s predecible. El modelo permite simular escenarios de pol\u00edtica p\u00fablica, como est\u00e1ndares de eficiencia, consolidaci\u00f3n de infraestructuras y mejoras en la utilizaci\u00f3n de servidores, ofreciendo una herramienta flexible para orientar decisiones. Pese a sus capacidades, el modelo presenta incertidumbres, sobre todo respecto al comportamiento futuro del sector de inteligencia artificial. Por ello, las proyecciones deben interpretarse como ejercicios hipot\u00e9ticos que ilustran posibles trayectorias m\u00e1s que escenarios ciertos. En la medida en que se disponga de mejores datos y herramientas, ser\u00e1 posible ajustar las estimaciones y afinar las pol\u00edticas para promover un desarrollo digital energ\u00e9ticamente sostenible.<\/p>","protected":false},"author":23,"featured_media":59009,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"yasr_overall_rating":0,"yasr_post_is_review":"","yasr_auto_insert_disabled":"","yasr_review_type":"","footnotes":""},"categories":[55,53],"tags":[],"class_list":["post-59008","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-digitalizacion","category-tendencias"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v27.6 - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-wordpress\/ -->\n<title>Total Energy Model 4.0 - Data Centres - Colombia Inteligente<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/colombiainteligente.org\/es_co\/tendencias\/total-energy-model-4-0-data-centres\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Total Energy Model 4.0 - Data Centres - Colombia Inteligente\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"La expansi\u00f3n de los centros de datos est\u00e1 generando una presi\u00f3n creciente sobre los sistemas energ\u00e9ticos globales. 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