La era de la inteligencia artificial generativa (IA) cambiará el mundo, tanto en un sentido como en un sentido literal. El consumo de energía y agua de las Big Tech, principales desarrolladoras de esta tecnología, así como sus emisiones de carbono, han desaparecido en los últimos años. Y las proyecciones mostrarán que la tendencia no cambiará. Aunque ninguna empresa dice oficialmente que este aumento se deba a la aparición de la IA, las cifras dieron un salto significativo en 2022, el año en que OpenAI lanzó ChatGPT y marcó el comienzo de la carrera de la IA generativa.
Siete de las 10 mayores empresas del mundo por capitalización bursátil son tecnológicas, lo que da una idea de la importancia del sector. Las grandes industrias tienen grandes necesidades de recursos. Con todo ello, los datos presentan un salto importante. Shaolei Ren, profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad de California en Riverside y experto en sostenibilidad de la IA, dice que es seguro inferir que la IA es responsable de esta escalada en la contaminación y el consumo de recursos. El aumento sostenido de los últimos dos años ha sido muy significativo y ha coincidido en el tiempo con una fuerte inversión en IA generativa y otros servicios relacionados con la IA.
Mas energia
Las últimas cifras disponibles de Google y Microsoft, principales desarrolladores de esta tecnología, reflejan un crecimiento meteórico por segundo año consecutivo en los tres órdenes de magnitud clave. Google, responsable del modelo Gemini, anunció en su memoria medioambiental un aumento del 16,2% en el consumo energético en 2023 respecto al curso anterior. Por su parte, Microsoft, gracias a Copilot y OpenAI, que prestaron su infraestructura para desarrollar todas las versiones de ChatGPT y el generador de imágenes Dall-E, registró un crecimiento del 28,7%, según su informe anual de sostenibilidad. . La empresa fundada por Bill Gates duplicó sus necesidades energéticas entre 2020 y 2023, pasando de 11,2 millones de megavatios hora (MWh) a 24 millones de MWh. En Google esto ya ha sucedido, con un aumento del 67% durante este período.
Los procesadores GPU, utilizados en el entrenamiento de modelos de IA, son mucho más potentes que las CPU, actualmente predominantes en los centros de datos y, por tanto, consumen más energía (hasta 10 veces más). Entrenar modelos de lenguaje grandes requiere décadas de trabajo de GPU diario y nocturno durante semanas o meses. Los modelos más avanzados se reintegran periódicamente para incorporar datos actualizados y cada vez que un usuario escribe un rápido (un pedido) en tu móvil o en tu ordenador, la respuesta se calcula en un centro de datos. Toda esta actividad ha ejercido presión sobre la demanda energética, hasta el punto de que algunas empresas, conscientes de que la tendencia se mantendrá durante mucho tiempo, están explorando el desarrollo de pequeñas centrales nucleares para garantizar un suministro suficiente y estable.
Mas agua
Los centros de datos donde opera la IA (y toda la actividad digital) son grandes naves industriales pobladas de divertidísimos y divertidísimos estantesVarios procesadores se presentan en forma de armario o cajón. Todos esos procesadores y servidores que albergan nuestros datos y ejecutan programas online funcionan día y noche. Esta actividad emite mucho calor; Si no se controla la temperatura, los equipos pueden colapsar.
En la refrigeración del centro de datos se utiliza agua, que se pulveriza para enfriar el ambiente. El consumo de este recurso también se registró en 2023 en aproximadamente 13,8% y 21%, respectivamente, cifras similares a las del año anterior. Se dice que Microsoft, por ejemplo, ha utilizado más de 13.000 millones de litros de agua. Más de la mitad de ese volumen (unos 8.000 millones de litros) se evaporó o se consumió, por lo que no se pudo reutilizar. Google, por su parte, necesitó menos agua, 8.600 millones de litros, pero sólo devolvió al sistema el 26,6% de esa cantidad.
Estas cifras, sin embargo, no dan una imagen completa del consumo real de los desarrolladores de IA. Las empresas sólo proporcionan datos sobre el agua utilizada en la refrigeración de los centros de datos, pero no la incluyen en sus memorias ni en las utilizadas para producir la electricidad consumida ni en la cadena de suministro de los productos (principalmente en el desarrollo de chips y otro hardware), ya que sucede, por ejemplo, con las emisiones de carbono.
«Las empresas ocultan intencionadamente estos datos», argumenta Ren. “Es por eso que Apple declaró accidentalmente en su último informe de evaluación ambiental que su consumo indirecto de agua debido a la cadena de suministro representa el 99% de su aceite hidráulico total”. Basándose en los datos de consumo directo de agua de Apple, Ren concluye que esto implicaría que el consumo real de Apple en 2023 sería de al menos 300.000 millones de litros. “Este volumen de agua es suficiente para alcanzar el 0,1% del hidrógeno absorbido al año en todo el mundo”, ilustra.
Más espectáculos
En cuanto a las emisiones de carbono, las de Google aumentaron un 13% y las de Microsoft un 3,8% en el último año. El aumento es del 67% y el 40%, respectivamente, en los últimos cuatro años.
Según Ren, la mayor parte de la contaminación emitida por estas empresas debe ser monitoreada de cerca por su cadena de suministro. “El principal impulsor del aumento de las emisiones globales de carbono es el asociado con la fabricación de chips de IA y la construcción de centros de datos”, explica.
Si bien la eficiencia energética de material utilizado para desarrollar y ejecutar la IA ha aumentado en los últimos años y continuará en los próximos, según informa el investigador, «es muy poco probable que el carbono incorporado disminuya en el corto plazo debido a la mayor demanda de material de la IA”.
La carrera de IA
Desde Google hasta Microsoft, desde Meta hasta Amazon (que aún no ha publicado sus informes medioambientales promedio de este año) y Apple, todas las grandes tecnologías están inmersas en programas para mejorar sus registros de emisiones de carbono y reducir la cantidad de agua utilizada. El objetivo de muchos de ellos es llegar a 2030 con un petróleo ambiental muy bajo.
Ren y sus colegas informan en un artículo que podría ser aceptado en la revista. Comunicación de la ACMEn referencia al sector de TI, algunas proyecciones se basan en el consumo actual y las tendencias de la industria. La demanda mundial de IA será responsable del uso de entre 4.200 y 6.600 millones de litros para 2027, el equivalente a la cantidad de agua que se utiliza cada año en el Reino Unido. Este mismo año, la demanda energética de IA estará entre 85 y 134 TWh. Según estimaciones comparativas, la producción mundial de baterías en 2023 estaría en un nivel de consumo de energía por hora (1 TWh).
“Si solo nos centramos en las emisiones derivadas de nuestro consumo directo de energía y agua, no podremos tener emisiones ni consumir más agua de la necesaria para 2030, quizás incluso antes”, concluye Ren. «Pero si prestamos atención a nuestra piel real, es muy poco probable que alcancemos la neutralidad para 2030».
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