Un estudio saca a la luz lo costoso que es energéticamente hablando la Inteligencia Artificial ChatGPT de OpenAI
La era tecnológica ha traído consigo avances sin precedentes en diversas áreas, y la Inteligencia Artificial (IA) ha sido uno de los protagonistas más destacados.
Sin embargo, con su crecimiento también han surgido preocupaciones relativas a su impacto medioambiental.
¿Cómo la IA está incrementando el consumo eléctrico?
En los años 2022 y 2023, hemos sido testigos de un crecimiento vertiginoso de la IA. Su integración en múltiples industrias ha llevado a un aumento en la demanda de electricidad, poniendo de manifiesto la necesidad de evaluar su contribución al consumo energético global. Específicamente, los centros de datos, que albergan la infraestructura necesaria para estas operaciones, han sido objeto de escrutinio debido a su alto consumo.
La IA generativa y su impacto
Dentro de la IA, una subcategoría ha cobrado especial relevancia: la IA generativa. Herramientas como ChatGPT de OpenAI, han revolucionado la forma en que se crea contenido, desde texto hasta imágenes y videos. No obstante, estas herramientas tienen un coste energético. La fase de entrenamiento de modelos como ChatGPT puede llegar a consumir cientos de megavatios-hora (MWh), mientras que su fase de inferencia representa más del 40% de ese consumo.
Un dato alarmante es que la electricidad global consumida por la IA podría alcanzar entre 85 y 134 teravatios-hora (TWh) anualmente para 2027, según un informe de la revista Joule. Esta cifra se asemeja al consumo anual de naciones enteras, lo que pone en perspectiva la magnitud del impacto de la IA en el consumo energético.
Actualmente, ChatGPT consume de forma diaria 500 MWh, una cifra que seguirá creciendo con el paso del tiempo si no se logra obtener una mayor eficiencia energética o soluciones alternativas.
Proyecciones y Desafíos Futuros
Con la creciente demanda de servicios de IA, es inevitable que el consumo energético asociado a esta tecnología continúe en aumento. Empresas titanes como Google, que ya están integrando IA generativa en sus servicios, podrían ver un incremento significativo en su demanda energética.
Sin embargo, hay esperanza. A medida que la tecnología avanza, también lo hace la eficiencia de los modelos y algoritmos. Esto podría conducir a una reducción en el consumo energético a largo plazo. No obstante, esta misma eficiencia podría impulsar una mayor demanda de IA, creando un ciclo conocido como el “efecto rebote”.
Un gran reto para IA
La IA se encuentra en un punto de inflexión. Su potencial es innegable, pero también lo son los desafíos que plantea en términos de sostenibilidad. Es esencial que la industria, los reguladores y los investigadores trabajen conjuntamente para encontrar un equilibrio entre innovación y responsabilidad medioambiental.
La transparencia en la cadena de suministro de la IA y la divulgación de su impacto ambiental son pasos cruciales para afrontar estos retos. En última instancia, es imperativo considerar no sólo las ventajas que ofrece la IA, sino también los costes ambientales asociados a su adopción.
En resumen, la IA promete transformar el mundo tal como lo conocemos, pero es fundamental que esta transformación se realice de manera sostenible. La responsabilidad recae tanto en las empresas que desarrollan y utilizan la IA como en nosotros, los consumidores, que debemos estar informados y exigir prácticas sostenibles.
Esperemos que los servidores utilizados para la Inteligencia Artificial se alimenten de energía solar y eólica hasta que pueda utilizarse la energía nuclear de fusión.