En este momento, la inteligencia artificial generativa es imposible de ignorar en línea. Un resumen generado por IA puede aparecer aleatoriamente en la parte superior de los resultados cada vez que realizas una búsqueda en Google. O podrías ser invitado a probar la herramienta de IA de Meta mientras navegas por Facebook. Y ese omnipresente emoji de brillo sigue atormentando mis sueños. Esta prisa por agregar IA a tantas interacciones en línea como sea posible se remonta al lanzamiento innovador de ChatGPT por parte de OpenAI a finales de 2022. Silicon Valley pronto se obsesionó con la IA generativa, y casi dos años después, las herramientas de IA impulsadas por modelos de lenguaje grandes impregnan la experiencia del usuario en línea.
La proliferación de la inteligencia artificial (IA) generativa en línea, impulsada por el lanzamiento de ChatGPT de OpenAI a finales de 2022, ha provocado un aumento significativo de las demandas de computación, lo que ha dado lugar a una nueva era de hiperconsumo. Este cambio se caracteriza por el uso intensivo de recursos, en particular electricidad y agua, para construir y operar estos sistemas de IA.
Una de las principales preocupaciones derivadas de este auge de la IA es su considerable consumo de energía. Sajjad Moazeni, investigador de ingeniería informática en la Universidad de Washington, estima que las aplicaciones de IA generativa son entre 100 y 1.000 veces más intensivas en computación que los servicios tradicionales como la Búsqueda de Google o el correo electrónico. Este aumento de la carga computacional se traduce directamente en mayores necesidades energéticas tanto para el entrenamiento como para el despliegue. Los expertos predijeron aumentos en la demanda de energía en los centros de datos, y Google ha dejado recientemente de considerarse neutro en carbono. Además, Microsoft podría tener dificultades para cumplir sus objetivos de sostenibilidad en la carrera por desarrollar herramientas de IA avanzadas.
El consumo de energía de la IA es directamente proporcional a la cantidad de computación realizada. Junchen Jiang, investigador de sistemas en red en la Universidad de Chicago, subraya que cuanto mayor es el modelo de IA, más computación se requiere. Esta tendencia es particularmente preocupante, ya que los modelos de IA de vanguardia son cada vez más complejos y consumen más recursos. Si bien el consumo de energía de Google se duplicó entre 2019 y 2023, Corina Standiford, portavoz de la empresa, sugiere que no es justo afirmar que el consumo de energía de Google se disparó durante la carrera de la IA. Sin embargo, el proceso de fabricación de servidores y otras infraestructuras para los centros de datos, del que son responsables los proveedores de Google, es un factor clave.
A pesar de las crecientes necesidades energéticas de los centros de datos, el consumo total de energía de la IA sigue siendo un pequeño porcentaje del uso global de energía. Fengqi You, investigador de ingeniería de sistemas energéticos en Cornell, señala que sectores como las refinerías de petróleo, los edificios y el transporte consumen actualmente mucha más energía. No obstante, el potencial de crecimiento de la huella energética de la IA en el futuro es considerable, a medida que las herramientas de IA generativa se integran en más aspectos de Internet y son adoptadas por una base de usuarios más amplia.
Más allá del consumo de energía, los centros de datos que entrenan y operan modelos de IA generativa también consumen grandes cantidades de agua. Shaolei Ren, investigador de IA responsable en UC Riverside, destaca que estos centros de datos evaporan agua en la atmósfera, lo que repercute en los recursos hídricos locales. Este impacto difiere significativamente del uso residencial del agua, ya que los centros de datos suelen extraer agua de las empresas de servicios públicos y evaporarla, en lugar de devolverla al medio ambiente.
Alistair Speirs, director sénior de infraestructura global de Azure en Microsoft, reconoce el papel de la IA en el crecimiento de los centros de datos, pero también destaca la transición a la computación en la nube como un factor que contribuye. Microsoft pretende ser negativo en carbono, positivo en agua y cero residuos para finales de la década. Fengqi You subraya la importancia de la transición a fuentes de energía renovables, al tiempo que cuestiona la eficacia de los planes de compensación de carbono. Ren sugiere que se preste más atención a la huella hídrica de la cadena de suministro de las grandes empresas, así como a su consumo directo.
Los principales actores en la carrera de la IA, como Google, Microsoft, Meta y OpenAI, están a la vanguardia de este cambio. Si bien Microsoft y Google han hecho declaraciones sobre sus objetivos de sostenibilidad, el impacto real de sus esfuerzos de desarrollo de la IA está por verse.
Las empresas tecnológicas suelen posicionar el desarrollo de la IA como parte de la solución climática. Los investigadores están explorando formas de reducir el impacto medioambiental de la IA, centrándose en chips de hardware más eficientes y modelos de IA más pequeños que requieran menos computación.
Las demandas energéticas de estos centros de datos también tienen el potencial de tensar las redes eléctricas locales. Moazeni señala su preocupación por el centro de datos de Microsoft en Quincy, Washington, que podría consumir una parte importante del suministro de energía de la zona. Las granjas de servidores que entrenan y operan modelos de IA pueden competir con los residentes y las empresas locales por la energía, lo que podría provocar apagones durante las horas punta. Bobby Hollis, vicepresidente de energía de Microsoft, afirma que la empresa colabora con las autoridades y las empresas de servicios públicos para evitar afectar a los servicios locales.
La omnipresencia de las herramientas de IA generativa dificulta que los usuarios eviten su consumo de energía. Incluso si los usuarios no buscan activamente estas herramientas, a menudo se integran como funciones predeterminadas en los sistemas operativos, las aplicaciones web y los programas de software cotidianos. La creciente presencia de la IA en las interacciones en línea, desde los portales de trabajo hasta las redes sociales, hace que sea casi imposible evitar los chatbots y los resúmenes impulsados por la IA.
A medida que la IA sigue integrándose en más aspectos de la vida en línea, los límites superiores de su consumo de energía y agua siguen siendo inciertos. Las implicaciones medioambientales y sociales a largo plazo de esta rápida expansión aún no se han comprendido plenamente.
La rápida proliferación de la IA generativa está impulsando un aumento en el consumo de energía y agua, lo que sobrecarga los centros de datos y podría impactar los recursos locales. Aunque empresas como Google y Microsoft están abordando estas preocupaciones, la magnitud de la huella de la IA exige un cambio hacia energías renovables, responsabilidad en la cadena de suministro y modelos de IA más eficientes; de lo contrario, nuestra búsqueda de máquinas inteligentes podría tener un costo ambiental significativo.
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