Wannie Park, fundadora y directora ejecutiva de PADO AI – Serie de entrevistas

Parque WannieEl fundador y director ejecutivo de PADO AI es un ejecutivo veterano del sector tecnológico y energético con más de dos décadas de experiencia en la creación de empresas que combinan software, energías limpias e infraestructura conectada. Antes de fundar PADO AI, ocupó puestos de alta dirección, como vicepresidente sénior de Alianzas y Desarrollo Corporativo en Bidgely, director ejecutivo de Zen Ecosystems y vicepresidente sénior de Desarrollo Corporativo y de Negocios en Inspire. Anteriormente, trabajó en desarrollo corporativo e inversiones estratégicas en empresas como Belkin e Intel Capital, impulsando la innovación en tecnologías emergentes, IoT y gestión energética.

PADO AI Es una empresa de software de gestión energética centrada en ayudar a los centros de datos con IA y a las grandes instalaciones a gestionar el consumo eléctrico de forma más eficiente. Su plataforma utiliza IA para analizar la demanda energética en tiempo real, predecir las cargas y optimizar el uso de la electricidad, la refrigeración y los recursos energéticos distribuidos. Al mejorar la utilización de la infraestructura energética, la empresa busca ayudar a los operadores a aumentar la capacidad de procesamiento, reducir los costes operativos y fomentar un uso más sostenible de la energía.

Has desarrollado tu carrera profesional en la intersección de la innovación energética, el desarrollo corporativo y la IA, desde Intel Capital y Belkin hasta liderar iniciativas de energía limpia en CEIVA, Inspire, Zen Ecosystems y LG NOVA, antes de fundar PADO AI. ¿Qué te inspiró a lanzar PADO AI y cómo influyó tu experiencia previa en tu visión de la gestión energética basada en IA en centros de datos?

A lo largo de mi trayectoria profesional, he experimentado el auge, la caída y la recuperación de ciclos tecnológicos interesantes. Esto incluye el estallido de la burbuja de internet en el año 2000, el crecimiento de las redes que permitieron ofrecer conectividad e IoT a gran escala y la modernización de la red eléctrica norteamericana a finales de la década de 2000. Para mí, estos tres cambios tecnológicos que transformaron el mercado culminaron en la enorme oportunidad que representa el ecosistema actual de los centros de datos con IA, y es la razón por la que se lanzó PADO: una solución de software impulsada por IA, nacida de la convergencia de energía, computación y la nube.

TotalEnergies anunció recientemente el uso de Acuerdos de Compra de Energía (PPA, por sus siglas en inglés) para suministrar electricidad renovable a un centro de datos de Google. ¿Cómo valora este cambio generalizado hacia los contratos de energía renovable a largo plazo para infraestructuras de hiperescala?

Considero esto una gran victoria para las energías renovables. Sin embargo, no lo catalogaría como un cambio generalizado hacia las energías renovables. Más bien, refleja el acceso a la energía y el tiempo disponible para obtenerla. En este caso, las cifras cuadraron. Con cada anuncio de este tipo, probablemente veremos diez instalaciones que funcionan con gas.

A medida que las cargas de trabajo de IA aumentan rápidamente la demanda de energía, ¿observa usted un cambio fundamental en la forma en que los operadores de centros de datos abordan la integración de energías renovables?

Lo que observo es un esfuerzo más coordinado para implementar sistemas de almacenamiento de energía que combinen con sistemas de refrigeración más eficientes y sostenibles. Esto compensa algunos de los problemas de intermitencia asociados a las energías renovables. El diseño e implementación de estrategias de almacenamiento sostenibles permite una mayor integración de las energías renovables, al tiempo que garantiza la disponibilidad de los centros de datos.

¿Cuáles son las principales barreras estructurales u operativas a las que se enfrentan los centros de datos tradicionales al intentar integrar completamente fuentes de energía renovables, como la solar, en los sistemas existentes?

Las principales barreras son la complejidad de la infraestructura y la falta de telemetría en tiempo real. Los sistemas heredados se diseñaron para cargas constantes y predecibles, y a menudo carecen de la capa de software necesaria para gestionar la intermitencia de la energía solar sin comprometer el tiempo de actividad. Además, basándome en mis comentarios en la pregunta 3, añadiría que un sistema BESS sería un factor determinante a la hora de tomar la decisión de integrar energías renovables como la solar.

Según su experiencia asesorando a operadores y empresas de servicios públicos, ¿por qué muchos centros de datos tienen dificultades para equilibrar los estrictos requisitos de fiabilidad con los objetivos de descarbonización?

Desde la perspectiva de los centros de datos, la fiabilidad y la descarbonización suelen considerarse un juego de suma cero: para conseguir una, hay que sacrificar la otra. Los centros de datos priorizan, por naturaleza, una fiabilidad del 99,9

Las plataformas de orquestación energética basadas en IA y aprendizaje automático están ganando terreno. ¿Cómo afecta la orquestación en tiempo real a la economía y la fiabilidad de los recursos energéticos distribuidos en entornos críticos?

Los centros de datos operan dentro de un límite de potencia existente con una capacidad de procesamiento fija.

La orquestación transforma la energía, de un coste fijo a un activo dinámico que genera mayor productividad, ya sea en términos de ingresos, producción de tokens, etc. Al integrar la orquestación con diferentes recursos energéticos distribuidos (RED), se puede multiplicar el impacto, ya sea en descarbonización, ingresos, producción de tokens, etc.

¿Cómo se puede integrar el software de orquestación en la infraestructura existente sin necesidad de realizar reconstrucciones importantes que requieran una gran inversión de capital?

El software de orquestación puede y debe diseñarse como una capa de software inteligente que se integre mediante API con los sistemas existentes, ya sean BMS, DCIM o DER. Esto minimizaría la necesidad de reconstrucciones importantes.

A medida que los operadores sopesan la fiabilidad, el coste y la descarbonización, ¿qué se debe priorizar primero y qué compensaciones suelen malinterpretarse?

Hoy en día, para los operadores, la máxima prioridad es la fiabilidad. Y si se analiza en profundidad la fiabilidad, esto significa un tiempo de actividad del 99,999 %. Lo que implica un suministro eléctrico firme y fiable. Dada la enorme relación entre los costes energéticos y el valor que generan las fábricas de IA, el ahorro de costes no supone ningún problema. Esto se observa en las empresas de servicios públicos que intentan incorporar flexibilidad al mercado de los centros de datos, pero sin mucha aceptación. Si profundizamos aún más, más allá del coste, la descarbonización, a menos que sea obligatoria, queda relegada al último lugar de la lista de prioridades.

¿Qué métricas deberían monitorizar los operadores de centros de datos si quieren mejorar significativamente la utilización de energías renovables manteniendo la disponibilidad del servicio?

A grandes rasgos, es fundamental realizar un seguimiento y medir las emisiones de Alcance 1, 2 y 3 a nivel de planta para establecer una línea base. De acuerdo con el estándar PUE (Eficacia en el Uso de la Energía), los operadores deben realizar un seguimiento de la Intensidad de Carbono por Carga de Trabajo y el Factor de Utilización de Energías Renovables (RUF). Por último, los centros de datos deben realizar un seguimiento de la energía no utilizada: la cantidad de capacidad de energía contratada que no se utiliza debido a una gestión de carga ineficiente.

De cara al futuro, ¿cómo prevé que evolucionará la relación entre las empresas de servicios públicos, los operadores de centros de datos y las plataformas energéticas basadas en inteligencia artificial durante los próximos cinco años?

Veo dos enfoques distintos en las relaciones. Por un lado, observo a estas tres partes interesadas avanzando hacia una red colaborativa, donde los centros de datos se convierten en un activo adaptable a la red, capaz de reducir o redistribuir la carga para estabilizarla. Las plataformas basadas en IA serán el nexo que permitirá a estas dos grandes industrias comunicarse y coordinarse en tiempo real. Por otro lado, veo muchos centros de datos abandonando la red, autogenerando energía y operando de forma totalmente independiente. Dado el coste y la inversión total que implican este tipo de proyectos, es improbable que regresen a la red.

Gracias por la gran entrevista, los lectores que deseen obtener más información deben visitar PADO AI.