La IA tiene un mayor apetito energético y esto exige nuevas soluciones de sostenibilidad

El consumo energético de la tecnología de inteligencia artificial es uno de los temas más debatidos en el ámbito tecnológico. Si bien consume una cantidad de energía equivalente a la de un país entero, también tiene una gran huella de carbono.

ChatGPT de OpenAI, el producto de IA más famoso del momento, consume la electricidad necesaria para abastecer a 23.000 hogares estadounidenses de tamaño medio a diario para responder a 195 millones de consultas de los usuarios. Es como abastecer a una ciudad pequeña.

Generalmente son nuestros pequeños hábitos los que aceleran el consumo energético de la IA, junto con el desarrollo de gigantes tecnológicos y startups. Echemos un vistazo.

A menudo no percibimos el consumo energético de la IA

En esta era digital, casi todas nuestras tareas están conectadas de alguna manera con la potencia informática. La mayoría de las cosas que ocurren a simple vista están conectadas a una computadora integrada en algún lugar. 

Por ejemplo, cuando pagamos en la caja de una tienda y pasamos nuestra tarjeta, hay una larga cadena de transacciones que ocurre en una gran red que no vemos.

Al pasar por un control de peaje, el sistema nos factura, pero no lo vemos. Lo mismo ocurre al navegar por mapas: aunque solo vemos nuestro teléfono, hay un centro de datos en algún lugar que almacena y procesa los datos para guiarnos en nuestro dispositivo.

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Todas estas transacciones computacionales que ocurren al realizar cualquier acción en línea o en un dispositivo se realizan mediante un proceso llamado inferencia, que consume mucha energía. Si bien empresas como OpenAI, Meta o Alphabet no revelan sus cifras reales de consumo energético, la Dra. Sasha Luccioni, de Hugging Face, insinuó los mayores costos asociados con el entrenamiento y la inferencia de la IA. En un tuit, mencionando el entrenamiento de la IA, escribió:

“¡Gastamos 100 millones de dólares en informática solo para darle a tu chatbot una voz atractiva!” 

Al mencionar la inferencia, señaló:

“Cada vez que buscas algo en tus fotos, ¡consumes tanta energía como toda tu manzana!” Sasha Luccioni.

Para darles una idea de cuánto consumen de la red estos sistemas de IA de alto consumo energético, Lucioni lleva mucho tiempo investigando la IA y afirma que cambiar de un enfoque de IA no generativa a uno generativo puede suponer una diferencia de hasta 40 veces más energía para la misma tarea.

¿Qué cifras de energía estamos viendo?

A medida que aumenta la adopción de IA, se estima que el consumo de energía de los centros de datos casi se duplicará para 2026 a nivel mundial, requiriendo más de 1000 teravatios. 

En enero, la Agencia Internacional de Energía (AIE) publicó su predicción sobre el consumo energético mundial para los próximos dos años. La novedad fue que también se incluyeron por primera vez proyecciones sobre la cantidad de electricidad utilizada por centros de datos, criptomonedas e inteligencia artificial.

“El consumo total de electricidad de los centros de datos podría superar los 1000 TWh en 2026. Esta demanda es aproximadamente equivalente al consumo de electricidad de Japón.” Fuente: IEA.

A la vista de las cifras, se desconoce cómo lograremos un futuro energético sostenible con una creciente adopción de tecnología en todos los sectores. Actualmente, el consumo de IA representa un gran porcentaje de las cargas de trabajo en los centros de datos, desde pequeños servidores de inferencia edge hasta grandes clústeres de entrenamiento de IA.

Las emisiones de carbono están aumentando

Para simplificar los datos mencionados, el consumo de energía tendrá una huella de carbono equivalente a la de 80 millones de vehículos de gasolina. Muchos factores adicionales también se suman rápidamente.

Tomemos como ejemplo una GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico). Se calentará más si se usa intensamente y emitirá más calor. Imagine un centro de datos con miles de ellas funcionando en pilas y la cantidad de calor que generarían. Se han adoptado diferentes enfoques para enfriarlas. Generalmente, se utiliza refrigeración por agua, lo que defiduda aumenta el consumo de agua y de energía para su circulación.

“La formación y la gran carga de trabajo exigen un entorno más eficiente. De lo contrario, sobrecargaremos enormemente las redes eléctricas no solo de Europa, sino de todo el planeta, lo que nos acarreará graves problemas en los próximos cinco a diez años”, declaró Dominic Ward, director ejecutivo de Verne Global.

A medida que aumenta el número de centros de datos y el actual se expande y se adapta a las capacidades de la IA, se producirá más calor, lo que afectará al ecosistema de nuestro planeta. Otra preocupación es que los centros de datos están expandiendo sus operaciones globalmente en lugares donde el carbón y el gas natural son los principales combustibles para la generación de energía.

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Debido a ciertas limitaciones de la energía solar y eólica, es mucho más fácil aprovechar estas fuentes tradicionales, y las empresas están acudiendo en masa a ellas en la fiebre del oro de la IA. Los expertos estiman que los miles de millones de dispositivos conectados a internet producirán el 3,5 % del dióxido de carbono total para el próximo año. Por lo tanto, nosotros, los usuarios, también debemos preguntarnos: ¿necesitamos hablar con nuestras lavadoras y obtener respuestas generadas por IA?

Los gigantes tecnológicos tienen muchas más responsabilidades, pero todos tienen que desempeñar su papel.

Reportaje Cryptopolitan de Aamir Sheikh