El desmesurado consumo de electricidad de la IA: La otra cara de la innovación

Uno de los aspectos más críticos del impacto ambiental de la IA es el consumo de electricidad. Los modelos avanzados de IA, requieren enormes cantidades de potencia computacional para su entrenamiento y ejecución. Esta demanda no solo afecta a las infraestructuras eléctricas, sino que también contribuye significativamente a las emisiones de CO₂, especialmente cuando los centros de datos no utilizan fuentes de energía renovables.

¿Por qué la IA consume tanta electricidad?

Los modelos de IA más avanzados, en particular los modelos de aprendizaje profundo y lenguaje generativo, requieren una enorme cantidad de cálculos matemáticos para entrenar sus algoritmos, lo que implica procesadores de alta capacidad y tarjetas gráficas especializadas que ejecutan miles de millones de operaciones por segundo. Cuanto más grande y complejo sea el modelo, más energía se necesita para procesar la información.

Cifras alarmantes del consumo energético

  • GPT-3, el modelo de lenguaje más conocido, utilizó alrededor de 552 toneladas de CO₂ en su proceso de entrenamiento, lo que equivale a las emisiones de 123 vehículos durante un año. Llamado el “devorador de energía”.

  • Se estima que, para 2027, la IA podría representar entre el 0,5% y el 1% del consumo global de electricidad, alcanzando los 134 teravatios-hora (TWh), lo cual sería el equivalente al consumo energético anual de enteros países.

  • Los centros de datos, que alimentan estas potentes máquinas, utilizan una energía intensiva. Empresas como Google y Microsoft están comprometidas con la transición hacia energías renovables, pero muchos otros centros de datos dependen aún de fuentes fósiles.

Un centro de datos típico que alberga un sistema de IA puede consumir decenas de megavatios de energía en un solo día, y algunos de los modelos más avanzados requieren el uso de centros de datos globales que funcionan 24 horas al día, 7 días a la semana para garantizar que las aplicaciones basadas en IA estén siempre operativas.

El consumo de agua: La sombra de la IA sobre los recursos hídricos

El agua es un recurso esencial para la vida humana y para el funcionamiento de los ecosistemas naturales, pero también es indispensable en la industria tecnológica, especialmente para la refrigeración de los enormes centros de datos que alimentan los sistemas de Inteligencia Artificial (IA). Los centros de datos requieren una refrigeración constante para evitar el sobrecalentamiento de los servidores. Este proceso, en muchos casos, utiliza agua dulce, un recurso cada vez más escaso en diversas regiones del mundo.

Existen dos métodos principales de refrigeración en los centros de datos:

1. Refrigeración por aire: Aunque este método es más común, es menos eficiente y requiere más energía, lo que se traduce en una mayor demanda de electricidad.

2. Refrigeración por agua: Este es el método más eficiente para mantener los centros de datos operando a temperaturas óptimas, ya que el agua puede absorber y transportar más calor que el aire. Sin embargo, el uso de agua para la refrigeración genera una gran huella hídrica, ya que, además de utilizar agua para mantener los servidores fríos, el agua a menudo se devuelve a los sistemas de agua locales, alterando su temperatura y afectando los ecosistemas acuáticos.

Impacto en los recursos hídricos

El consumo de agua en los centros de datos no solo se refiere al volumen que se utiliza para el enfriamiento, sino también al ciclo de enfriamiento en sí mismo. Este proceso involucra la evaporación del agua utilizada para enfriar los sistemas, lo que, en áreas con climas cálidos o secos, puede ser especialmente perjudicial. La evaporación reduce la cantidad de agua disponible en las fuentes locales, afectando a las comunidades cercanas que dependen de esos mismos recursos hídricos.

  • Según estimaciones recientes, los centros de datos globales consumen alrededor de 3,5 millones de litros de agua por megavatio de energía utilizada. Este consumo es esencial para mantener los servidores funcionando a temperaturas óptimas.

  • Los modelos de IA más avanzados, como los de DeepMind de Google, pueden utilizar hasta 700.000 litros de agua para entrenar un solo modelo de IA, una cifra equivalente al consumo de agua de aproximadamente 300 vehículos eléctricos Tesla en su ciclo de fabricación.

  • Para 2027, el impacto acumulado de la IA sobre los recursos hídricos podría ser de 6.600 millones de metros cúbicos , lo que representa una cantidad asombrosa que podría poner en riesgo el abastecimiento de agua en países con climas secos o en áreas cercanas a zonas industriales.

Residuos electrónicos: Un precio silencioso y creciente

Otro aspecto a considerar es el aumento de los residuos electrónicos, que crecen al mismo ritmo que la innovación tecnológica. A medida que los modelos de IA se desarrollan y se vuelven más preferidos, los servidores, dispositivos y hardware que los sustentan se vuelven obsoletos más rápidamente, generando grandes cantidades de desechos electrónicos.

Desafíos del E-Waste Relacionado con la IA

  • Se estima que la IA generará más de 1,2 millones de toneladas métricas de desechos electrónicos para 2030. Esto corresponde a aproximadamente el 12% de la producción total de residuos electrónicos a nivel mundial, lo que podría generar una crisis en los sistemas de reciclaje y disposición de estos materiales.

  • Muchos de los materiales presentes en los dispositivos informáticos, como el plomo, el mercurio y el cadmio , son altamente contaminantes. La mala disposición de estos elementos podría tener efectos devastadores sobre el medio ambiente y la salud humana.

  • A pesar de los avances en reciclaje, una gran parte de los desechos electrónicos sigue sin ser reciclada de manera adecuada, lo que contribuye a la contaminación de los suelos y cuerpos de agua.

Residuos electrónicos: Un precio silencioso y creciente

Preguntas frecuentes

 

La inteligencia artificial tiene un impacto mixto en la naturaleza. Por un lado, puede ayudar a monitorear ecosistemas, predecir desastres naturales y optimizar el uso de recursos naturales. Por otro lado, el entrenamiento y funcionamiento de los modelos de IA requieren grandes cantidades de energía, lo cual puede contribuir a la degradación ambiental si no se gestiona adecuadamente.

 

La IA puede afectar al cambio climático de manera positiva o negativa. Positivamente, permite desarrollar soluciones para energías renovables, prever patrones climáticos y reducir emisiones en sectores clave. Negativamente, el consumo energético asociado a centros de datos y entrenamiento de modelos grandes puede aumentar la huella de carbono global.

 

La inteligencia artificial puede proteger al medio ambiente mediante el análisis de grandes volúmenes de datos ecológicos, la optimización del consumo de energía, la detección temprana de incendios forestales o la supervisión de la biodiversidad. También permite una agricultura más eficiente y sostenible gracias al uso de sensores e inteligencia predictiva.

 

ChatGPT, como otros modelos de IA, requiere una cantidad considerable de energía para su entrenamiento inicial, lo que implica una huella de carbono significativa. Sin embargo, su uso diario, comparado con otras actividades digitales, no necesariamente es perjudicial si se utiliza con responsabilidad y si los servidores que lo alojan usan fuentes de energía renovable.

 

Sí, la IA puede contribuir significativamente a frenar el calentamiento global. Esto se logra mediante la mejora de la eficiencia energética, el diseño de edificios sostenibles, la reducción de desperdicios y la planificación urbana inteligente basada en datos climáticos y ambientales.

 

Sí, el impacto ambiental de la IA se puede reducir usando algoritmos más eficientes, optimizando hardware, utilizando centros de datos que operen con energías renovables y eligiendo modelos más pequeños que cumplan su función sin consumir tantos recursos.

 

Sectores como la agricultura, la gestión de residuos, la energía, el transporte y la investigación ambiental utilizan la IA para ser más sostenibles. Por ejemplo, se usa para predecir rendimientos de cultivos, mejorar redes eléctricas inteligentes y gestionar el tráfico para reducir emisiones.

 

Los sistemas de IA generalmente funcionan con energía eléctrica. Si esa electricidad proviene de fuentes renovables como la solar, eólica o hidroeléctrica, su impacto ambiental es menor. Sin embargo, muchos centros de datos aún utilizan energía derivada de combustibles fósiles, lo cual es más contaminante.

 

El entrenamiento de modelos grandes puede ser intensivo en recursos y generar una huella de carbono considerable. La clave está en equilibrar su desarrollo con una conciencia ecológica, eligiendo cuándo y cómo entrenar modelos y buscando alternativas más eficientes.

Sí, la IA puede generar conciencia ambiental mediante aplicaciones educativas, campañas automatizadas, simulaciones climáticas y la difusión de información relevante. Puede ayudar a que las personas entiendan los problemas ecológicos y cómo sus acciones individuales pueden marcar una diferencia.