Un estudio reciente liderado por Alex De Vries, candidato a doctorado en la Escuela de Negocios y Economía de VU Amsterdam, alerta sobre las graves implicaciones ambientales de la rápida expansión de la industria de la inteligencia artificial (IA). Según el informe, publicado en la revista Joule, la creciente adopción de la IA por parte de las grandes empresas tecnológicas, en respuesta al éxito de modelos de lenguaje como ChatGPT, está provocando un drástico aumento en el consumo de energía.
El estudio revela que la IA no solo requiere hardware más potente en comparación con las tareas informáticas tradicionales, sino también centros de datos llenos de computadoras especializadas que consumen una cantidad sustancial de electricidad. Además, las empresas a menudo no cuantifican de manera transparente su consumo específico de energía y agua, lo que plantea la necesidad de una mayor transparencia en el sector.
El impacto ambiental de la IA podría ser más significativo de lo que se había estimado previamente. El informe sugiere que Nvidia, un importante fabricante de chips de IA, podría suministrar la mayoría del hardware necesario para la industria en 2027, lo que podría resultar en un consumo de energía de la IA que oscila entre 85 y 134 teravatios-hora (TWh) de electricidad al año, equivalente al consumo anual de países como Países Bajos.
El aumento en la construcción de centros de datos y hardware especializado para respaldar la IA ha llevado a un mayor uso de unidades de procesamiento de gráficos (GPU) para alimentar los algoritmos potentes detrás de esta tecnología. El informe destaca que el proceso de entrenamiento de modelos como ChatGPT consumió una gran cantidad de energía, alrededor de 1,287 megavatios-hora (MWh) de electricidad.
El problema no se limita al entrenamiento, ya que los sistemas de IA responden a un gran número de solicitudes diarias, consumiendo en promedio 564 MWh de electricidad al día, y requiriendo un enfriamiento que utiliza grandes cantidades de agua. La falta de transparencia de las grandes empresas tecnológicas en cuanto a su consumo real de energía es un aspecto preocupante resaltado en la investigación de De Vries.
A medida que empresas como Microsoft y Google continúan invirtiendo en el desarrollo y expansión de la IA, el impacto ambiental se hace más evidente. Microsoft, en su informe de sostenibilidad más reciente, reveló un aumento del 34% en su consumo de agua entre 2021 y 2022, lo que equivale a 6.4 millones de metros cúbicos, o 2,500 piscinas olímpicas.
Estos hallazgos plantean preguntas importantes sobre el costo del uso de la IA en la vida cotidiana. La interacción con modelos de lenguaje grandes podría ser hasta diez veces más costosa que una búsqueda estándar por palabra clave, lo que destaca la necesidad de considerar tanto la eficiencia como la necesidad real de utilizar la IA, sopesando los beneficios frente a los costos.
A pesar de los desafíos ambientales, algunos argumentan que la IA puede contribuir a abordar problemas ecológicos, como la reducción de emisiones de aviones o la aceleración de la investigación en energía de fusión nuclear. Sin embargo, es fundamental garantizar un uso responsable de la tecnología. De Vries plantea una pregunta clave: ¿cuánta IA necesitamos realmente y cuándo su consumo de energía superará sus beneficios? La expansión de esta tecnología debe ir de la mano de un enfoque equilibrado que asegure que no se convierta en una amenaza para el medio ambiente.
