La Inteligencia Artificial, Un Problema Medioambiental
La Inteligencia Artificial, Un Problema Medioambiental
El rápido avance de la inteligencia artificial (IA) generativa está transformando nuestro mundo de múltiples maneras. Sin embargo, esta revolución tecnológica trae consigo una creciente preocupación medioambiental. Las dos principales empresas tecnológicas, Google y Microsoft, han reportado un significativo aumento en su consumo energético, hídrico y de emisiones de carbono por segundo año consecutivo. Este artículo examina cómo la proliferación de la IA está impactando nuestros recursos naturales y qué significan estas tendencias para el futuro.
Un Incremento Alarmante
El consumo energético y de agua de las grandes compañías tecnológicas, principales desarrolladoras de IA generativa, ha aumentado de forma drástica en los últimos años. Aunque oficialmente no se atribuye este crecimiento a la IA, los datos revelan un salto significativo en 2022, coincidiendo con el lanzamiento de ChatGPT por OpenAI, que marcó el inicio de una nueva era para la IA generativa.
Siete de las diez mayores empresas del mundo por capitalización bursátil son tecnológicas, lo que ilustra la magnitud del sector y sus enormes necesidades de recursos. Shaolei Ren, profesor asociado de ingeniería eléctrica y computacional en la Universidad de California, Riverside, y especialista en sostenibilidad de la IA, sostiene que no es descabellado inferir que la IA es responsable de esta escalada en la contaminación y el consumo de recursos. Según Ren, la inversión masiva en IA generativa y otros servicios relacionados con la IA ha sido un factor clave en este aumento.
El Impacto Energético
Las cifras más recientes de Google y Microsoft muestran un preocupante incremento en el consumo energético. Google, responsable del modelo Gemini, reportó un aumento del 16.2% en su consumo energético en 2023 en comparación con el año anterior. Por otro lado, Microsoft, propietario de Copilot y que ha proporcionado infraestructura a OpenAI para desarrollar versiones de ChatGPT y Dall-E, registró un crecimiento del 28.7%, según su informe anual de sostenibilidad.
Entre 2020 y 2023, Microsoft duplicó sus necesidades energéticas, pasando de 11.2 millones de megavatios-hora (MWh) a 24 millones de MWh. Google experimentó un aumento comparable, con un incremento del 67% en el mismo período. Este aumento puede atribuirse en gran medida a los procesadores GPU, que son los motores detrás del entrenamiento de modelos de IA. Las GPU son mucho más potentes que las CPU tradicionales y, por lo tanto, consumen significativamente más energía.
El entrenamiento de modelos de IA requiere decenas de miles de GPU operando de forma continua durante semanas o incluso meses. Además, los modelos más avanzados se reentrenan periódicamente para incorporar datos actualizados, y cada vez que un usuario ingresa una orden (prompt), la respuesta se calcula en un centro de datos. Toda esta actividad ha incrementado enormemente la demanda energética, y algunas compañías incluso están considerando desarrollar pequeñas centrales nucleares para asegurar un suministro energético suficiente y estable a largo plazo.
Consumo de Agua
Los centros de datos que soportan la IA y otras actividades digitales requieren un intenso uso de agua para la refrigeración. Estas instalaciones operan continuamente y emiten una cantidad considerable de calor que debe ser controlado para evitar daños en los equipos. Se utiliza agua pulverizada para refrescar el ambiente, lo que ha llevado a un aumento significativo en el consumo de este recurso.
En 2023, Microsoft reportó el uso de casi 13,000 millones de litros de agua, con más de la mitad de este volumen evaporado o consumido de manera que no pudo ser reutilizado. Google, por su parte, utilizó alrededor de 8,600 millones de litros, devolviendo sólo el 26.6% de esa cantidad al sistema. Es importante notar que estas cifras no abarcan el consumo total de agua de las empresas, ya que no incluyen el agua utilizada en la generación de electricidad consumida ni en la cadena de suministro de hardware, como la fabricación de chips.
Shaolei Ren señala que las empresas suelen no incluir estos datos intencionalmente. Apple reveló en su último informe de desempeño medioambiental que el consumo indirecto de agua en su cadena de suministro representa el 99% de su huella hídrica total. Basándose en estos datos, Ren concluye que el consumo real de Apple en 2023 fue de al menos 300,000 millones de litros, suficiente para regar el 0.1% del trigo cosechado mundialmente cada año.
Emisiones de Carbono
El impacto medioambiental de la IA también se refleja en las emisiones de carbono. Google reportó un incremento del 13% en sus emisiones de carbono en el último año, mientras que Microsoft registró un aumento del 3.8%. Si se observan los últimos cuatro años, los aumentos son aún más pronunciados, con un 67% para Google y un 40% para Microsoft.
Ren sugiere que la mayor parte de la contaminación emitida por estas compañías está asociada a su cadena de suministro, particularmente en la fabricación de chips de IA y la construcción de centros de datos. A pesar de los avances en la eficiencia energética del hardware usado para desarrollar y ejecutar la IA, es improbable que el carbono incorporado disminuya a corto plazo debido a la creciente demanda de hardware de IA.
La Carrera por la IA y sus Implicaciones
Grandes tecnológicas como Google, Microsoft, Meta, Amazon y Apple están implementando programas para mejorar sus registros de emisiones de carbono y reducir el uso de agua. Su objetivo es alcanzar una huella ambiental muy baja para 2030. Sin embargo, proyecciones recientes indican que para 2027 la IA podría ser responsable del uso de entre 4.2 y 6.6 billones de litros de agua anualmente, equivalente a la mitad del consumo de agua anual en el Reino Unido. La demanda energética de la IA también podría alcanzar entre 85 y 134 TWh, comparable a la producción mundial de baterías en 2023.
Ren concluye que, aunque es posible que las empresas logren cero emisiones y un balance hídrico positivo en términos de consumo directo para 2030, es improbable que consigan neutralidad completa si se considera su huella real.
Conclusión
La evolución de la inteligencia artificial generativa presenta serios desafíos medioambientales. A medida que las grandes tecnológicas continúan su carrera en la IA, es crucial que aborden de manera integral las consecuencias ecológicas de esta revolución. La sostenibilidad debe ser un componente central de cualquier estrategia de desarrollo de IA para asegurar un futuro donde la tecnología y el medio ambiente puedan coexistir de manera equilibrada.
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