La creciente demanda de la inteligencia artificial está llevando a los centros de datos al límite energético, un desafío que Skeleton Technologies pretende abordar con su nueva solución: GrapheneGPU. Este innovador sistema promete reducir hasta un 45% el consumo energético y aumentar un 40% el rendimiento computacional, convirtiéndose en un punto de inflexión para la eficiencia energética en el campo de la IA.
Con el consumo eléctrico de los centros de datos proyectado a alcanzar 945 TWh para 2030, según la Agencia Internacional de Energía, la disminución del desperdicio energético es crucial. Actualmente, muchos centros utilizan cargas artificiales para estabilizar la demanda energética, lo que genera una pérdida considerable de energía.
GrapheneGPU, basado en supercondensadores de grafeno curvado, ofrece una solución plug-and-play que almacena energía durante los períodos de inactividad de los GPUs y la libera cuando se requiere, eliminando la necesidad de cargas ficticias. Esto no solo optimiza el uso de energía sino que también incrementa la capacidad computacional al evitar el «thermal throttling» de los chips.
El impacto de esta tecnología es significativo: se estima una reducción del 44% en las necesidades de infraestructura eléctrica y una mejora del OPEX, con menores gastos en energía y refrigeración. Esto implica un avance no solo en sostenibilidad, sino también en eficiencia económica.
GrapheneGPU ya ha sido validado por los principales operadores hyperscale y se prepara para su lanzamiento en junio de 2025 desde Alemania, con planes de expansión a Estados Unidos en 2026. Según Taavi Madiberk, CEO de Skeleton Technologies, esta solución representa un cambio de paradigma en la escalabilidad de la infraestructura de IA, combinando sostenibilidad y eficiencia.
El desafío ahora es la adopción masiva de esta tecnología. Skeleton Technologies colabora con gigantes como Siemens y Honda, apuntando a una implementación amplia en sectores críticos. Si GrapheneGPU cumple sus promesas de manera eficiente en 2025, podría establecer un nuevo estándar para la gestión energética de los centros de datos, impulsando el futuro de la computación hacia un modelo más sostenible y viable.
