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

El requisito energético de la tecnología de inteligencia artificial es uno de los temas más debatidos en los círculos tecnológicos. Si bien consume energía a la escala de las necesidades de un país entero, también tiene una fuerte huella de carbono.

ChatGPT de OpenAI, que es el producto de IA más famoso en ese momento, está consumiendo electricidad suficiente para alimentar 23.000 hogares estadounidenses de tamaño medio diariamente para generar respuestas a 195 millones de consultas de usuarios. Es como alimentar a una pequeña ciudad.

Suelen ser nuestros pequeños hábitos los que aceleran el consumo energético de la IA, junto con el desarrollo que ocurre en las grandes tecnológicas y las startups. Echemos un vistazo.

A menudo no percibimos el consumo energético de la IA

En esta era digital, casi todas nuestras tareas tienen una conexión de alguna manera con la potencia de cálculo. La mayoría de las cosas que ocurren a la vista están conectadas a un ordenador incrustado en algún lugar. 

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

Cuando pasamos por un peaje, el sistema nos cobra, pero no lo vemos. Lo mismo ocurre cuando navegamos por los 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 cuando hacemos cualquier cosa en línea o en un dispositivo se llevan a cabo mediante un proceso llamado inferencia, que consume mucha energía. Aunque empresas como OpenAI, Meta o Alphabet no revelan sus cifras reales de consumo energético, la Dra. Sasha Luccioni de Hugging Face insinuó los mayores costes asociados al entrenamiento y la inferencia de la IA. Escribió en un tuit, mencionando el entrenamiento de la IA, que:

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

Al mencionar la inferencia, señaló:

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

Solo para que te hagas una idea de lo que estos sistemas de IA devoradores de energía están extrayendo de la red. Lucioni ha investigado la IA durante mucho tiempo, y dice que cambiar de un enfoque de IA no generativa a una IA generativa puede suponer una diferencia de hasta 40 veces más de energía para la misma tarea.

¿A qué cifras de energía nos estamos enfrentando?

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

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

Al observar las cifras, es desconocido cómo lograremos un futuro energético sostenible con la creciente adopción de la tecnología en todos los sectores. Actualmente, el consumo de IA se ha convertido en un gran porcentaje de las cargas de trabajo en los centros de datos, desde pequeños servidores de inferencia perimetrales hasta grandes clústeres de entrenamiento de IA.

Las emisiones de carbono están aumentando

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

Tomemos, por ejemplo, una GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico). Se calentará más si se usa intensamente y emitirá más calor. Imagina un centro de datos con miles de estos funcionando en pilas y la cantidad de calor que estarían produciendo. Se han adoptado diferentes enfoques para enfriarlos. La mayoría de las veces, se adopta el enfriamiento por agua, lo que definitivamente aumenta el consumo de agua y el consumo energético para hacer circular esa agua.

“El entrenamiento y las cargas de trabajo muy densas deben estar en un entorno más eficiente. Y si no es así, vamos a ejercer una presión tan enorme sobre las redes eléctricas, no solo en Europa sino en todo el planeta, que tendremos problemas reales en los próximos cinco a diez años.” Dominic Ward, CEO de Verne Global.

A medida que aumentan el número de centros de datos y el actual se expande y se adapta a las capacidades de la IA, se producirá más calor, afectando al ecosistema de nuestro planeta. Otra preocupación es que los centros de datos ahora están expandiendo sus operaciones a nivel global en lugares donde el carbón y el gas natural son los combustibles principales 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 acuden 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. Así que nosotros, los usuarios, también tenemos que pensar: ¿necesitamos hablar con nuestras lavadoras y obtener respuestas generadas por IA?

Las grandes tecnológicas tienen muchas más responsabilidades, pero todos tienen que cumplir su papel.

Reportaje de Cryptopolitan por Aamir Sheikh