La inteligencia artificial consume mucha energía y, a menos que encontremos maneras de reducir su consumo y los residuos que genera, contribuirá a la crisis climática con las emisiones de gases nocivos que conlleva su funcionamiento. Estudios científicos demuestran que, al procesar millones de textos, ChapterGpt se ha convertido en una importante fuente de consumo energético.
Redactar tan solo dos correos electrónicos con esta tecnología, utilizando la última versión de los algoritmos LLM, equivale a conducir un Tesla Model 3 a 1,6 kilómetros. Según una investigación de la Universidad de Washington, ChaptGpt requiere aproximadamente un gigavatio-hora (GWh) al día, equivalente al consumo diario promedio de 33 hogares estadounidenses.
En el futuro, dada la expansión explosiva de la inteligencia artificial, el consumo energético no hará más que aumentar. El abanico de pronósticos es muy amplio, pero aun así, bastante preocupante. Los optimistas predicen que, para 2030, el consumo eléctrico de la IA representará el 4,6 % del total mundial; los pesimistas estiman que esta cifra rondará el 9,1 %. En cualquier caso, el consumo energético de la IA para 2030 será equivalente al de países enteros.
I centro de datos, Para 2050, los centros de datos informáticos que operan con miles de servidores requerirán mil veces más energía que hoy, en parte porque utilizarán cada vez más inteligencia artificial para procesar datos. Y para tener tanta energía disponible y satisfacer la demanda generada por la inteligencia artificial, la dependencia de los combustibles fósiles, los más contaminantes y también los que más contribuyen a la crisis climática, aumentará inevitablemente.
Qué poca inteligencia artificial es claro Y el impacto ecológico también se confirma con otro dato: el consumo de agua relacionado con esta tecnología. Para procesar tan solo diez respuestas de 250 palabras, la IA necesita unos dos litros de agua, y algunos científicos querían comparar este tipo de consumo con el necesario para... producir un bistecCon una diferencia notable: en el caso de la carne, el 90 % es agua "verde", es decir, retenida por el suelo y disponible para las plantas; en el caso de la inteligencia artificial, es agua "azul", la de ríos, lagos y acuíferos. La más preciada.
¿Cómo podemos reducir este devastador consumo de energía y agua, recursos naturales vitales? El primer enfoque es la energía: cabe esperar que la competencia entre las empresas que actualmente controlan el mercado de la IA garantice la evolución tecnológica para que los algoritmos y el hardware sean más eficientes energéticamente. En segundo lugar, será importante comprender cómo y en qué medida la energía procedente de fuentes renovables podrá cubrir una parte significativa de la demanda generada por los sistemas de IA. Y, por último, se necesitarán decisiones políticas y administrativas para limitar el consumo y recompensar, incluso mediante incentivos ad hoc, a quienes utilicen la IA con éxito y consuman menos energía.
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