El día en que las farolas se conviertan en centros de datos de IA: el plan de 50,000 unidades en Nigeria que plantea cuestiones sobre las ciudades del futuro

Cuando se piensa en la infraestructura que sostiene la IA, muchas personas imaginan centros de datos enormes, llenos de servidores que requieren una cantidad inmensa de electricidad y sistemas de refrigeración. La expansión del uso de la IA generativa está causando problemas en todo el mundo, como la carga sobre las redes eléctricas, el uso de agua, el terreno necesario para la construcción y la oposición de los residentes locales. Aunque la IA parece moverse con ligereza en las pantallas, detrás de ella hay una infraestructura muy física y pesada.

En contraste con esta percepción común, la empresa británica Conflow Power Group Limited propone una idea bastante inusual: en lugar de ubicar los centros de datos bajo el mar o en el espacio, los distribuye en las farolas de las calles. Además, estas farolas funcionan con energía solar, realizan procesamiento de IA, vigilan la ciudad con cámaras y cuentan con funciones de comunicación.

La compañía ha firmado un acuerdo formal para instalar 50,000 farolas inteligentes solares "iLamp" en el estado de Katsina, en el norte de Nigeria. Si el plan se lleva a cabo, la red de farolas funcionará como un "centro de datos de IA distribuido", y el estado planea alquilar esa capacidad de procesamiento a empresas de IA y otras, generando ingresos.

La idea de incorporar computadoras de IA en las farolas

La estructura básica de iLamp combina paneles solares, baterías, iluminación LED, computadoras pequeñas, funciones de comunicación y cámaras de IA según sea necesario. En la parte superior de la farola hay un panel solar cilíndrico que genera electricidad durante el día y la almacena en una batería. Esa electricidad no solo alimenta la iluminación nocturna, sino también los chips de IA de bajo consumo en su interior.

Según explica Conflow, al utilizar chips de bajo consumo de NVIDIA, es posible integrar funciones de procesamiento de IA dentro de las farolas. La capacidad de procesamiento de cada unidad individual no se compara con la de los servidores de un gran centro de datos. Sin embargo, si miles de farolas están interconectadas, en conjunto forman una base de cálculo distribuida de cierta escala, lo cual es el argumento de venta de la empresa.

El atractivo de este concepto radica en la reinterpretación de la infraestructura urbana existente. Las farolas ya están presentes en muchas ciudades, se instalan cerca de personas y vehículos, y son compatibles con la electricidad, la comunicación y la seguridad. Al añadir energía solar y procesamiento de IA, las carreteras, los estacionamientos y las áreas escolares se transforman de simples espacios de iluminación a bases digitales distribuidas.

Sin embargo, lo importante aquí es "qué tipo de procesamiento de IA se llevará a cabo". Las pequeñas computadoras dentro de las farolas no pueden realizar tareas pesadas como aprender modelos de lenguaje de gran escala desde cero. Como señalan los expertos, para el aprendizaje de IA más intensivo y las inferencias a gran escala, todavía se necesitan centros de datos centralizados de alto rendimiento.

iLamp es más adecuado para procesamientos más pequeños y cercanos al lugar. Por ejemplo, detección de tráfico, reconocimiento de matrículas, determinación de infracciones de estacionamiento, análisis preliminar de imágenes de cámaras de seguridad, provisión de Wi-Fi público, procesamiento de información de sensores, entre otros. En otras palabras, es más probable que funcione como un punto de "IA en el borde" en los extremos de la ciudad, en lugar de reemplazar a las grandes IA.

La integración de "iluminación, seguridad, comunicación e ingresos" que busca el estado de Katsina

Para el estado de Katsina, este plan no es solo sobre el desarrollo de farolas. Según los informes, iLamp no solo mejorará la iluminación pública, sino que también incluirá Wi-Fi público, conexión Bluetooth, monitoreo de tráfico, seguridad, protección de infraestructura y la venta externa de capacidad de procesamiento de IA. Los funcionarios del gobierno estatal consideran esto como el único centro de datos de IA distribuido en el continente africano y esperan que contribuya a mejorar la seguridad y los servicios públicos.

En muchas regiones de África, la estabilidad de la red eléctrica, la infraestructura de comunicación, la seguridad y el desarrollo de servicios públicos son desafíos. Sin embargo, los recursos solares son abundantes y hay un gran potencial para modernizar la infraestructura existente de manera rápida. Al igual que los pagos por teléfono móvil y las comunicaciones móviles han proliferado para compensar la falta de sucursales bancarias y redes de telefonía fija, la idea de expandir la infraestructura de IA de manera distribuida, sin esperar a las instalaciones convencionales de gran escala, tiene cierto sentido.

Conflow también planea establecer una planta de ensamblaje en el estado de Katsina. Si esto lleva a la creación de empleo local, el desarrollo de personal de mantenimiento y la concentración de industrias relacionadas, no será solo un proyecto de importación, sino que también tendrá sentido como política industrial regional. No se trata solo de instalar el equipo y terminar, sino de cuánto se puede dejar en el lugar una estructura para operar, reparar y actualizar a largo plazo, lo que determinará el éxito o el fracaso.

Además, se dice que el estado obtendrá ingresos alquilando la capacidad de procesamiento de IA de iLamp a empresas externas. Se informa que Conflow recibirá el 20% de los ingresos a partir de tres años. Esto puede verse como un intento de transformar las farolas de "equipos públicos costosos" a "infraestructura pública generadora de ingresos".

Sin embargo, también hay una gran incertidumbre aquí. ¿Hasta qué punto las empresas de IA comprarán la capacidad de procesamiento distribuida en las farolas? ¿Son suficientes la latencia de comunicación y la estabilidad? ¿Quién asumirá los costos de mantenimiento en caso de fallos? Dado que la cantidad de energía solar generada varía según el clima y el entorno de instalación, ¿cuán establemente se puede proporcionar la capacidad de procesamiento? Aunque el modelo de negocio parece atractivo, la rentabilidad real aún está en fase de prueba.

¿Sustituto o complemento de los grandes centros de datos?

Lo más importante para entender esta tecnología es si se ve como un "sustituto de los centros de datos convencionales" o como un "complemento".

El aprendizaje de modelos de IA requiere procesar grandes cantidades de datos a alta velocidad. La comunicación entre GPUs debe tener una latencia extremadamente baja, y el enfriamiento, la energía y la red deben estar altamente optimizados para que el procesamiento de aprendizaje a gran escala sea posible. Cuando las farolas están ampliamente distribuidas, la distancia entre cada una no es adecuada para sincronizar rápidamente los chips entre sí.

Por lo tanto, no es realista pensar que iLamp "reemplazará las grandes instalaciones de IA de OpenAI o Google". Más bien, debería verse como una infraestructura auxiliar que maneja el procesamiento ligero de IA que ocurre en lugares como carreteras, escuelas, hospitales, estacionamientos e instalaciones públicas, y se conecta con centros de datos a gran escala según sea necesario.

Por ejemplo, en lugar de enviar todas las imágenes de las cámaras a un servidor central, las farolas pueden realizar un juicio preliminar sobre si hay anomalías, si un vehículo está excediendo la velocidad o si el flujo de personas es inusual. Al enviar solo la información necesaria al centro, se reduce el volumen de comunicación y se acelera la respuesta. Esta es una ventaja típica de la computación en el borde.

Por otro lado, si las farolas se convierten en centros de procesamiento de IA, tanto la ciberseguridad como la seguridad física son imprescindibles. Si se instalan 50,000 dispositivos con chips costosos en la ciudad, no se pueden evitar los riesgos de robo, destrucción o manipulación. Conflow explica que los chips no se pueden usar si se retiran de manera no autorizada, pero si eso es suficiente o no se probará en la operación real.

Además, dado que las farolas se instalan en espacios públicos, el diseño institucional más allá de la tecnología es crucial, incluyendo la propiedad de los equipos, el administrador de datos, el período de almacenamiento de imágenes, el alcance de la provisión a terceros, la responsabilidad en caso de fallos y la explicación a los residentes. Muchos ejemplos de fallas en ciudades inteligentes no se deben a la falta de tecnología, sino a la incapacidad de ganar la confianza de los residentes.

La cara de las cámaras de vigilancia

Lo que probablemente generará más debate en el plan iLamp es la función de vigilancia de IA. Según los informes, las farolas que se instalarán en Nigeria estarán equipadas con cámaras de IA que pueden detectar infracciones de estacionamiento, exceso de velocidad y falta de uso del cinturón de seguridad. Además, se menciona la posibilidad de utilizar reconocimiento facial para encontrar personas buscadas o desaparecidas en el futuro.

Desde el punto de vista de la seguridad y la seguridad vial, estas funciones pueden parecer atractivas. Podrían reducir accidentes, disuadir delitos y acelerar la respuesta de la policía y la administración. Combinadas con Wi-Fi público y mejoras en la iluminación, también podrían aumentar la conveniencia de la vida de los residentes.

Sin embargo, la misma tecnología también puede ser una puerta de entrada a una sociedad de vigilancia. Quién caminó por dónde, qué coche pasó cuándo, quién asistió a qué reunión, qué rostro fue registrado por la cámara. Si se recopila una gran cantidad de esta información, también es posible un uso más allá de los propósitos de seguridad.

En particular, el reconocimiento facial plantea problemas como el reconocimiento erróneo, la diferencia de precisión según los atributos, el abuso por parte del poder y el efecto disuasorio sobre las protestas y actividades políticas. Las cámaras de IA instaladas en espacios públicos dificultan que los residentes elijan "no usarlas". Mientras que una aplicación de teléfono inteligente se puede eliminar, es difícil escapar de las farolas en las calles.

Conflow explica que solo se implementará en cooperación con las autoridades pertinentes y en cumplimiento de las leyes. Sin embargo, a veces el cumplimiento legal no es suficiente. Lo importante es qué se informa a los residentes de antemano, qué datos se recopilan, quién tiene acceso, si es posible presentar objeciones y si hay auditorías independientes. Si las farolas de IA benefician al público o conducen a una vigilancia constante depende de esta gobernanza.

En las redes sociales se extienden simultáneamente la "sensación de futuro" y la "precaución ante la vigilancia"

Al observar las reacciones en las redes sociales, esta noticia se recibe en dos direcciones principales.

Una es la reacción de expectativa como infraestructura avanzada originada en África. En LinkedIn, el plan de Katsina de introducir 50,000 farolas solares de IA, combinando computación de IA distribuida, Wi-Fi público, vigilancia de IA y operación fuera de la red, se presenta con hashtags como "Nigerian Innovation", "Solar Energy", "Smart Infrastructure" y "Africa Tech", destacando un contexto positivo hacia la innovación tecnológica en África.

En X, también, medios tecnológicos y cuentas de negocios africanos comparten la noticia de que el estado de Katsina tendrá el primer centro de datos de IA distribuido a nivel estatal en África, enfatizando la participación de un gobierno local nigeriano en la competencia de infraestructura de IA, que tradicionalmente ha estado centrada en Occidente y China.

En Facebook, los medios nacionales de Nigeria y las páginas de noticias regionales también presentan este acuerdo. Palabras como "50,000 unidades", "solar", "IA" y "estado inteligente" son fáciles de difundir, generando expectativas de inversión en infraestructura y mejora de la seguridad. Para las regiones que sufren de escasez de electricidad y farolas, la iluminación y las funciones de comunicación autosuficientes con energía solar tienen un atractivo bastante práctico.

Por otro lado, las preocupaciones que surgen en las redes sociales son, como era de esperar, la vigilancia y la viabilidad. Aunque se explica que las funciones como las cámaras de IA, el reconocimiento de matrículas y el reconocimiento facial son para la seguridad y la seguridad vial, pueden parecer un sistema que registra constantemente las acciones de los residentes. En particular, en regiones donde se enfatizan la tensión política y las medidas de seguridad, la preocupación sobre cómo se utilizará la tecnología de vigilancia tiende a ser fuerte.

Además, también hay dudas técnicas sobre si las farolas realmente se convertirán en centros de datos. En las redes sociales, es fácil que surjan opiniones de que anuncios de infraestructura futurista como este pueden estar precedidos por eslóganes publicitarios, cuestionando hasta qué punto se han verificado realmente la capacidad de procesamiento y la rentabilidad. Especialmente en los anuncios relacionados con la IA, a menudo se utiliza la palabra "IA" para hacer que algo parezca excesivamente avanzado, por lo que se requiere una evaluación sobria.

En este momento, las publicaciones públicas en las redes sociales que se pueden confirmar se centran en compartir noticias y mostrar expectativas, y no se encuentran comentarios ciudadanos detallados ni movimientos de oposición a gran escala. Sin embargo, considerando el contenido de la tecnología, a medida que la implementación se concrete, es probable que aumenten los debates sobre privacidad, vigilancia, protección de datos, costos de mantenimiento, efectos en el empleo y distribución de ingresos.

Una respuesta al problema energético de la IA

El trasfondo de la atención a este plan es el problema del consumo de energía de la IA. La Agencia Internacional de Energía predice que el consumo de energía de los centros de datos en todo el mundo aumentará significativamente para 2030. Se señala que la creciente demanda de servidores para IA, impulsada por la proliferación de la IA generativa, podría imponer una gran carga a las compañías eléctricas y las comunidades locales.

En este contexto, iLamp es una respuesta al "despliegue distribuido de la infraestructura de IA con energía solar". En lugar de consumir grandes cantidades de electricidad en un solo lugar como los centros de datos convencionales y usar agua para enfriamiento, genera y procesa en pequeñas cantidades por farola. Al ser menos dependiente de la red eléctrica local y no requerir agua de enfriamiento, tiene cierto sentido como infraestructura de IA con menor impacto ambiental.

Sin embargo, el hecho de que funcione con energía solar no garantiza que todo sea amigable con el medio ambiente. La fabricación de 50,000 farolas requiere recursos, y también se deben considerar la vida útil, el desecho y el reciclaje de las baterías y componentes electrónicos. La durabilidad para adaptarse a condiciones locales como polvo, altas temperaturas, temporada de lluvias, robos y fallos de comunicación también es importante.

Además, la infraestructura distribuida es difícil de gestionar. En un gran centro de datos, el personal especializado está presente y puede gestionar el equipo de manera centralizada. En el caso de las farolas, los puntos de fallo están dispersos en un área amplia. Es necesario gestionar continuamente la cantidad de energía generada por cada unidad, el estado de la batería, el estado de la comunicación, el ángulo de la cámara, las actualizaciones de software y los parches de seguridad. El número de 50,000 es tanto un impacto en la implementación como una dificultad operativa.

La clave del éxito es más "confianza" que "tecnología"

El plan iLamp del estado de Katsina parece un símbolo de la ciudad del futuro. Funciona con energía solar, ilumina la ciudad, vigila el tráfico y la seguridad con IA, proporciona Wi-Fi público y genera ingresos con la capacidad de procesamiento sobrante. Si tiene éxito, podría convertirse en un modelo para avanzar simultáneamente en el desarrollo de infraestructura, digitalización, medidas de seguridad y desarrollo industrial regional.

Sin embargo, la evaluación de este plan no puede decidirse solo por el número de unidades implementadas o los eslóganes publicitarios. Lo que debe cuestionarse es si realmente la ciudad se ilumina, si los residentes pueden usar la comunicación