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Roula Khalaf, editora del FT, selecciona sus historias favoritas en este boletín semanal.
Uno de los mejores debates en el sector energético durante el año pasado ha sido exactamente la cantidad de poder de inteligencia artificial iba a absorber, y cuál sería el impacto de esto. En los proveedores: Bien. En la transición verde: sobre todo mal.
Deepseek ha cambiado tales conversaciones sobre su cabeza. Siguiendo la liberación del grupo chino de un modelo de lenguaje grande masivamente más eficiente, la pregunta ahora es cuántos pronósticos de demanda de energía deberán revisarse, y dónde deja los servicios públicos en este espacio.
Es principalmente un problema de EE. UU. Si bien la necesidad de respuestas rápidas significa que los centros de datos necesarios para usar productos de IA están mejor ubicados cerca de sus clientes, los necesarios para capacitar a los modelos se pueden construir donde la energía es barata. Europa, con su costosa electricidad, siempre iba a ser un poco jugador aquí, y por lo tanto, se ha aislado relativamente tanto de la emoción que se apoderó de los servicios públicos como las de esta semana.
Intuitivamente, parece claro que los pronósticos de potencia de EE. UU. Deben un corte. La capacitación del modelo de Deepseek requirió menos de una décima parte del poder informático requerido para entrenar la llama de Meta. El impacto en la demanda de energía puede no ser totalmente proporcional, dado que los centros de datos aún deben enfriarse, pero esto es una eficiencia que cambia el juego.
Una vez en funcionamiento, Deepseek también puede ser más eficiente de usar que, por ejemplo, el chatgpt de Openai, Porque aparentemente puede apagar las partes de su cerebro que no está usando. Es cierto que los costos más bajos pueden dar lugar a un mayor uso, como los fabricantes de chips en todo el mundo de la esperanza. Pero los riesgos están claramente en la desventaja.
Tales ideas son difíciles de traducir en nuevos pronósticos a largo plazo, sobre todo porque las proyecciones de electricidad de EE. UU. Parecían un poco dudosas de todos modos. Hay muchos de ellos. Y ellos Di cosas muy diferentes. Eso hace que sea difícil entender en qué supuestos se hornearon en primer lugar.
Más pertinentemente, incluso si uno cree que la IA más barata y más eficiente conduce a más IA en general, eso no va a hacer mucho para tranquilizar a los inversores en el sector de energía estadounidense. Después de todo, asumir que Deepseek realmente ha cambiado el cálculo de IA, una mayor incertidumbre sobre la forma eventual y la ubicación de la demanda deberían hacer que los llamados hiperscalers sean más desconfiados de comprometerse con los contratos de energía a largo plazo.
Por supuesto, si bien una desaceleración sería una mala noticia para las acciones de energía, sería una mejor noticia para la transición de energía. Un aumento rápido en la demanda de energía se habría cumplido en parte construyendo nuevas plantas a gas. Un enfoque más gradual le da a las energías renovables, las baterías y la energía nuclear una mejor oportunidad de llenar el vacío. Una lección del drama de Deepseek es que la IA puede beneficiar al mundo incluso cuando quematina las carteras de algunos inversores.
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