Ya hemos hablado en otras ocasiones sobre el gran consumo de energía por parte de los centros de datos y en maneras inventivas en las que se ha usado el exceso de energía producida por la inteligencia artificial. Pero, ¿qué tanta energía consume la IA? y ¿cuánto podría aumentar esta cantidad con el tiempo?
Hoy en día estas preguntas son una parte muy importante del cálculo de consumo de energía y emisiones para la actualidad y los años por venir. La Asociación de Energía Internacional (IAE por sus siglas en inglés) publicó su pronóstico sobre el consumo energético mundial durante los próximos dos años. Por primera vez en la historia, se incluyeron proyecciones sobre el consumo de electricidad asociado con los centros de datos, las criptomonedas y la inteligencia artificial.
La AIE estima que, en conjunto, este uso representó casi el 2% de la demanda energética mundial en 2022, y que la demanda para estos usos podría duplicarse para 2026, lo que la haría aproximadamente igual a la cantidad de electricidad utilizada por Japón.
Inteligencia artificial y energía
Una de las áreas con la demanda de energía que crece más rápidamente es la forma de aprendizaje automático llamada IA generativa, que requiere mucha energía para el entrenamiento y mucha energía para producir respuestas a las consultas. El entrenamiento de un modelo de lenguaje grande como el GPT-3 de OpenAI, por ejemplo, utiliza casi 1,300 megavatios-hora (MWh) de electricidad, el cual equivale al consumo anual de unos 130 hogares estadounidenses.
Según un informe emitido por la Asociación de Energía Internacional (IAE por sus siglas en inglés), una sola búsqueda en Google consume 0,3 vatios-hora de electricidad, mientras que una solicitud de ChatGPT requiere 2,9 vatios-hora (un foco incandescente consume una media de 60 vatios-hora de energía). Si ChatGPT se integrara en los 9,000 millones de búsquedas que se realizan cada día, la demanda de electricidad aumentaría en 10 teravatios-hora al año, la cantidad que consumen aproximadamente 1,5 millones de residentes de la Unión Europea.
En toda la industria, la creciente demanda de energía, principalmente la derivada de la construcción y el funcionamiento de los centros de datos utilizados para entrenar y operar los modelos de IA, está contribuyendo a las emisiones globales de gases de efecto invernadero. Es poco probable que esto cambie a medida que más empresas, gobiernos y organizaciones utilicen la IA para impulsar la eficiencia y la productividad. Los centros de datos ya son impulsores importantes del crecimiento de la demanda de electricidad en muchas regiones, como lo muestra este gráfico.
Microsoft, que ha invertido en OpenAI, el fabricante de ChatGPT, y ha colocado las herramientas de IA generativa en el centro de su oferta de productos, anunció recientemente que sus emisiones de CO2 habían aumentado casi un 30% desde 2020 debido a la expansión del centro de datos. Las emisiones de gases de efecto invernadero de Google en 2023 fueron casi un 50% más altas que en 2019, en gran medida a causa de la demanda de energía vinculada a los centros de datos.
De manera que, si bien las herramientas de IA prometen ayudar a la transición energética, también requieren una importante potencia de procesamiento. Es esa quizá la parte que no hemos aprendido a aterrizar, calcular y tomar en cuenta. Y al mismo tiempo le hemos dado rienda suelta al desarrollo de estas herramientas por el “progreso” que prometen, sin tomar en cuenta los importantes daños ambientales que dicho desarrollo podría ocasionar.
Ninguna de estas promesas es tan importante como en el caso de la energía. A medida que el mundo se calienta hacia temperaturas cada vez más peligrosas (y se tienen que hacer pactos tan complicados para controlar el alza de las mismas), necesitamos conservar la mayor cantidad de energía posible para reducir la cantidad de gases que provocan el calentamiento global que emitimos al aire.
Es por eso que las cifras de la IAE son tan importantes y nos dejan ver que necesitamos exigir más transparencia y una IA más ecológica en el futuro. Al paso que estas herramientas avanzan, nosotros también debemos apurar el paso para ser consumidores conscientes de las nuevas tecnologías, entendiendo que los datos que usamos, guardamos o generamos tiene un costo en el mundo real. Aunque no podamos verlos.
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