Expertos de Naciones Unidas calculan el gasto energético total de la IA, y es brutal
El consumo energético de las empresas tecnológicas se ha disparado por la IA, y en las Naciones Unidas están intentando cuantificar su impacto. Lo más preocupante es su crecimiento exponencial.
Nos imaginamos la inteligencia artificial como algo etéreo, intangible, que reside en la nube. Pero la nube son centros de datos, servidores, edificios, chips de IA, calor, refrigeración, consumo eléctrico, agua, materias primas, y mucho más. Todo eso consume una enorme cantidad de energía.
El impacto medioambiental de la inteligencia artificial es grande. Por suerte, al contrario que las criptomonedas, que solo benefician a unos pocos especuladores, la IA puede aportar un gran beneficio a la humanidad. También puede destruirla, pero ese es otro tema...
Las Naciones Unidas está evaluando el consumo de energía de la IA, y nos ofrece algunos datos interesantes que ponen en contexto este tema.
¿Cuánta energía requiere la inteligencia artificial?
Cuando se evalúa el impacto medioambiental de la IA, se simplifica demasiado. Es mucho más que agua o electricidad.
En su informe ¿Cuánta energía necesita la IA?, las Naciones Unidas piden evaluar los ciclos del hardware y el software en su conjunto.
El ciclo de vida del hardware incluye la extracción de materias primas, la producción, el transporte y la construcción del centro de datos, la gestión, el mantenimiento y la eliminación de residuos electrónicos.
El ciclo de vida del software incluye la recopilación y preparación de datos, la creación de modelos, el entrenamiento, la validación, la implementación, la inferencia, el mantenimiento y la retirada.
A su vez, el impacto ambiental es de dos tipos:
- Directo: Emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) procedentes de la informática, el consumo de energía y agua, la extracción de minerales, la contaminación y la producción de residuos electrónicos.
- Indirectos: Emisiones de GEI de aplicaciones de IA y aprendizaje automático.
A ello hay que añadir los residuos electrónicos, que pueden contener productos químicos tóxicos, como mercurio y plomo.
Además, los componentes informáticos son muy complejos. Para fabricar un ordenador de 2 Kilos se necesitan 800 Kilos de materias primas. Imagina los miles de servidores de un centro de datos.
Se espera que la demanda mundial de IA consuma entre 4.200 y 6.600 millones de metros cúbicos de agua para 2027, superando el consumo total de agua de Dinamarca.
Según la Agencia Internacional de la Energía (AIE), una sola solicitud de ChatGPT requiere diez veces más electricidad que una búsqueda de Google. La consulta media de ChatGPT cuesta aproximadamente unos 3 céntimos de euro.
De momento la demanda es asumible. El aprendizaje automático y la IA representaron menos del 0,2% de la demanda mundial de electricidad y menos del 0,1% de las emisiones mundiales de GEI en 2021. Pero ha ido creciendo de forma exponencial desde entonces.
Cómo afrontar el impacto energético de la IA
El número de centros de datos ha aumentado de 500.000 en 2012 a 8 millones en la actualidad, y los expertos predicen que las necesidades energéticas de la IA seguirán aumentando.
En Irlanda, uno de los países con más centros de datos por superficie, su consumo eléctrico representó el 17% de la electricidad total consumida en el país en 2022. Si esta tendencia continúa, los centros de datos de Irlanda consumirán el 34% de la electricidad del país el año que viene.
La IA ha llegado para quedarse, así que la solución pasa por usar energías renovables en la medida de lo posible, y utilizar la inteligencia artificial para optimizar todo este impacto medioambiental. Se ha comprobado que los modelos de lenguaje pueden optimizar los algoritmos de consumo de agua y electricidad, y repartir mejor los recursos. Pero las propias compañías tecnológicas deben tomárselo en serio.