El enorme impacto de la IA en el consumo de energía

  • Entrenar modelos de IA genera un alto consumo energético, equivalente al consumo de países pequeños.
  • Los centros de datos son responsables del 1% de las emisiones globales de carbono y su impacto podría crecer.
  • Las energías renovables y nucleares se presentan como alternativas para reducir la huella de carbono de la IA.

Impacto de la IA en el consumo de energía

La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una de las tecnologías más influyentes de este siglo, transformando desde cómo interactuamos con los dispositivos hasta cómo se toman decisiones en sectores clave como la salud, la educación y el comercio. Sin embargo, este avance tan prometedor trae consigo un desafío significativo: su impacto en el consumo de energía y, por ende, en el medio ambiente.

La entrada de la IA en nuestro día a día no solo está revolucionando industrias, sino que también está generando un consumo energético que plantea interrogantes sobre su sostenibilidad a largo plazo. Desde los centros de datos necesarios para entrenar modelos avanzados hasta las infraestructuras de almacenamiento de datos, el coste energético de la IA está alcanzando cifras nunca antes vistas.

El consumo energético detrás del entrenamiento de modelos IA

Centros de datos y energía

Entrenar un modelo de IA generativa no es tarea sencilla. Este proceso implica procesar ingentes cantidades de datos mediante hardware especializado como GPUs (unidades de procesamiento gráfico), que requieren una enorme cantidad de energía. Por ejemplo, se estima que para entrenar el modelo GPT-3 de OpenAI se consumieron más de 78,000 kWh de energía, una cifra equivalente al consumo energético de un hogar español durante más de dos décadas.

Este consumo energético no solo afecta a compañías especializadas como OpenAI o Google, sino que su impacto se multiplica a medida que más empresas adoptan soluciones de IA. Según estudios, actualmente la IA consume alrededor de 4.3 GW de energía a nivel mundial, una cifra similar a la demanda energética de países pequeños.

El papel de los centros de datos en la huella energética

Los centros de datos son la columna vertebral de la infraestructura de IA. Estos espacios albergan servidores que operan las 24 horas del día para garantizar que los sistemas de IA funcionen sin interrupciones. No obstante, esta continuidad energética tiene un precio elevado. Se calcula que los centros de datos ya son responsables del 1% de las emisiones globales de carbono, un porcentaje que podría incrementarse rápidamente en los próximos años.

Para alimentar estas instalaciones, muchas empresas aún dependen de fuentes no renovables como el carbón y el gas natural. Esto no solo impacta en el calentamiento global, sino que también retrasa los objetivos de sostenibilidad que algunas compañías tecnológicas han proclamado públicamente.

¿Energías renovables, la solución más prometedora?

Energías renovables y IA

Para contrarrestar el impacto ambiental del consumo energético de la IA, varias empresas están apostando por fuentes de energía renovables como la solar, la eólica y la hidroeléctrica. Google, por ejemplo, ha hecho grandes avances al operar algunos de sus centros de datos con energía 100% renovable, firmando acuerdos de compra de energía verde y construyendo instalaciones cerca de recursos sostenibles.

No obstante, las energías renovables representan un desafío técnico: su naturaleza intermitente, al depender del clima, puede comprometer la disponibilidad de suministro constante, esencial para mantener operativos los centros de datos las 24 horas del día. Para mitigar este problema, las empresas están invirtiendo en sistemas de almacenamiento de energía, como baterías de gran capacidad, aunque esta estrategia incrementa los costos operativos.

La búsqueda de alternativas: ¿energía nuclear?

El uso de energía nuclear como fuente para alimentar centros de datos es otra tendencia emergente. Al ser considerada una fuente de energía limpia debido a su bajo nivel de emisiones de carbono durante su ciclo de vida, la nuclear se está posicionando como una solución viable. Empresas como Meta han señalado que para cubrir sus necesidades futuras de IA podrían requerir el equivalente energético de dos reactores nucleares.

Sin embargo, el debate en torno a la energía nuclear sigue latente. Aunque reduce las emisiones de carbono, plantea otros desafíos como el manejo de residuos radioactivos y los riesgos de seguridad asociados con las plantas nucleares.

Proyecciones para el futuro

El camino por recorrer para lograr una IA más sostenible no será fácil. Según proyecciones, el consumo energético relacionado con la IA podría aumentar entre 85 y 134 TWh a nivel mundial para 2027. Si estas cifras se cumplen, la IA no solo afectará el suministro energético global, sino que también podría dificultar el cumplimiento de los objetivos de sostenibilidad a nivel internacional.

Regulaciones más estrictas, como la divulgación pública de las cifras energéticas y las medidas adoptadas por las empresas tecnológicas, también podrían desempeñar un papel importante para controlar esta crisis. Además, iniciativas como el compromiso de la Unión Europea para que los centros de datos sean neutros en carbono para el año 2030 están marcando el camino hacia soluciones más sostenibles.

La inteligencia artificial ha demostrado ser una herramienta revolucionaria con el potencial de transformar sectores enteros. Sin embargo, su implementación a escala global ha puesto sobre la mesa preguntas fundamentales sobre su sostenibilidad. Adoptar energías renovables, regular el consumo y buscar soluciones innovadoras será clave para garantizar que la IA no comprometa el estado del planeta. Las decisiones que se tomen hoy influirán profundamente en si la IA puede coexistir con un mundo que necesita proteger sus recursos.


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