La IA utiliza 10 veces más energía que el buscador de Google

La inteligencia artificial (IA) ha avanzado enormemente en las últimas décadas, ofreciendo soluciones innovadoras en diversos campos como la medicina, la automoción, la banca y la atención al cliente. Sin embargo, estos avances no están exentos de costos significativos, especialmente en términos de consumo de energía.

Los modelos de IA, especialmente los de aprendizaje profundo como ChatGPT, requieren una gran cantidad de procesamiento computacional para funcionar. Estos modelos están construidos sobre redes neuronales profundas que pueden tener millones o incluso miles de millones de parámetros. Entrenar y ejecutar estos modelos implica realizar un número masivo de operaciones matemáticas, lo que demanda un uso intensivo de hardware especializado como unidades de procesamiento gráfico (GPU) y unidades de procesamiento tensorial (TPU).

Por ejemplo, según un estudio de OpenAI, el entrenamiento de modelos avanzados de IA puede consumir tanta energía como la que utilizan varios hogares en un año completo. Este uso intensivo de recursos energéticos se debe a la necesidad de procesar y analizar grandes volúmenes de datos para que la IA pueda aprender y mejorar sus respuestas.

Comparar la IA con motores de búsqueda como Google puede ayudarnos a entender mejor las diferencias en el consumo energético. Una búsqueda en Google implica la recuperación de información almacenada en bases de datos optimizadas, lo que es un proceso relativamente sencillo y rápido desde el punto de vista computacional. En contraste, una consulta a ChatGPT implica generar respuestas en tiempo real utilizando modelos complejos de lenguaje natural, lo cual es mucho más intensivo en términos de procesamiento.

Un estudio reciente señala que una consulta a ChatGPT puede consumir hasta 10 veces más energía que una búsqueda en Google. Esto se debe a la necesidad de ejecutar modelos de lenguaje natural que requieren múltiples pasos de procesamiento para comprender y generar respuestas contextualmente relevantes.

Centros de datos

El uso de IA a gran escala se apoya en centros de datos que albergan miles de servidores. Estos centros de datos no solo consumen energía para alimentar los servidores, sino también para enfriarlos. El calor generado por el funcionamiento continuo de los servidores debe ser disipado, lo que añade una carga adicional al consumo energético global.

Por ejemplo, Google informó que sus emisiones de carbono aumentaron un 48 por ciento en cinco años debido al aumento en el uso de la inteligencia artificial, en tanto que las emisiones de carbono de Microsoft, se colocaron en el número dos mundial de la nube, luego de aumentar un 30 por ciento en 2023 con respecto a 2020.

Es por esto que las empresas tecnológicas están invirtiendo en soluciones más eficientes y sostenibles, como el uso de energía renovable y el diseño de sistemas de enfriamiento más eficientes. Sin embargo, el desafío sigue siendo considerable dado el crecimiento exponencial de los servicios basados en IA.

El alto consumo energético de la IA tiene importantes implicaciones ambientales. La generación de energía a partir de fuentes no renovables contribuye a las emisiones de gases de efecto invernadero, acelerando el cambio climático. Por esta razón, es crucial que la industria tecnológica adopte prácticas más sostenibles y busque maneras de minimizar el impacto ambiental de sus operaciones.

Hacia una IA más eficiente

Para mitigar el impacto ambiental y reducir el consumo energético, la industria de la IA está explorando varias estrategias:

• Optimización de modelos: Desarrollar modelos más eficientes que requieran menos recursos computacionales.
• Hardware especializado: Usar hardware diseñado específicamente para tareas de IA, como TPUs, que son más eficientes energéticamente que las CPUs y GPUs tradicionales.
• Energía renovable: Aumentar el uso de fuentes de energía renovable en los centros de datos.
• Enfriamiento eficiente: Implementar tecnologías de enfriamiento más avanzadas y sostenibles.