¿La IA “consume” electricidad a nivel global?

La carrera por la inteligencia artificial (IA) se está volviendo más feroz a medida que se lanzan continuamente nuevos modelos. Se espera que Amazon, Microsoft, Apple, Google y Meta gasten miles de millones de dólares más en infraestructura de IA en el próximo tiempo.

Consume una enorme cantidad de electricidad.

Si hablamos de los modelos de IA más destacados en la actualidad, podemos mencionar ChatGPT de OpenAI, Chatbot AI de Google, Meta AI de Meta, Olympus de Amazon y MAI-1 de Microsoft. A medida que la IA se desarrolla rápidamente, muchas personas están extremadamente preocupadas por los riesgos e impactos que puede causar, especialmente en términos de uso de energía y aumento de las emisiones de carbono.

La cantidad de energía consumida por la IA depende de muchos factores, incluido el tipo de IA, el tamaño del modelo, el hardware y la implementación. Con el gran modelo de lenguaje GPT-3 desarrollado por OpenAI con 175 mil millones de parámetros, para entrenarlo, los investigadores tuvieron que ejecutar 1.024 GPU (unidades de procesamiento gráfico) de forma continua durante aproximadamente 1 mes. El profesor asociado Mosharraf Chowdhury de la Universidad de Michigan (EE.UU.) estima que el entrenamiento de GPT-3 consume 1,287 millones de kWh de electricidad cada vez, lo que equivale al consumo eléctrico medio de un hogar estadounidense en 120 años.

ChatGPT consume más de 500.000 kWh de electricidad por día, lo que equivale al consumo eléctrico diario promedio de 17.000 hogares estadounidenses. Foto: REUTERS

GPT-3 se lanzó hace 4 años y ahora el tamaño de los parámetros de los modelos de lenguaje grandes (LLM) está creciendo exponencialmente. Mientras tanto, GPT-4, anunciado en 2023, tiene un total de 1,760 mil millones de parámetros, 10 veces más que GPT-3. Se espera que GPT-5 se lance a fines de 2025, es más rápido y tiene capacidades de procesamiento de lenguaje más potentes, por lo que el consumo de energía para el entrenamiento también será más significativo.

A medida que las aplicaciones se vuelven más populares y aumenta el número de usuarios, el consumo de energía seguirá aumentando. La Agencia Internacional de Energía (AIE) dijo que ChatGPT consume un promedio de 2,9 W de electricidad por hora para satisfacer sus necesidades, casi 10 veces el consumo energético promedio de Google para atender las necesidades de búsqueda de los usuarios.

En términos de uso, ChatGPT satisface alrededor de 200 millones de necesidades por día, consumiendo hasta 182,5 millones de kWh de electricidad al año. En cuanto a Google, con alrededor de 9 mil millones de búsquedas por día, si integrara IA sintética a gran escala en las búsquedas, la AIE estima que necesitaría 10 mil millones de kWh de electricidad adicionales por año.

Promoción del desarrollo de centros de datos

Los centros de datos son la infraestructura de la IA y proporcionan los recursos informáticos, la capacidad de almacenamiento y el ancho de banda de red necesarios para la IA, lo que permite que las aplicaciones de IA se ejecuten y crezcan de manera eficiente. Al mismo tiempo, el centro de datos también debe proporcionar un potente sistema de refrigeración para mantener la temperatura adecuada porque miles de servidores y chips funcionando las 24 horas del día generan mucho calor. Por lo tanto, el consumo energético del propio centro de datos es significativo.

Según el informe 2022 de la IEA, el consumo eléctrico mundial de los centros de datos se estima en 460 mil millones de kWh de electricidad en 2022, lo que representa casi el 2 % del consumo eléctrico mundial total. Se prevé que para 2026, el consumo total de electricidad en los centros de datos podría duplicarse hasta alcanzar los 1.000 teravatios hora, casi equivalente al consumo eléctrico anual de todo Japón.

Además de la necesidad de consumo de electricidad, también aumenta la necesidad de agua limpia para enfriar todo el sistema. Según las estimaciones de los investigadores, la necesidad de operar servicios de IA hará que la extracción de agua subterránea alcance entre 4.200 y 6.600 millones de metros cúbicos en 2027. Esta cifra equivale a la mitad de la cantidad de agua que utiliza el Reino Unido cada año.

Muchos observadores creen que las empresas tecnológicas deberían aprovechar la IA para apoyar la transformación verde. Según la agencia de noticias Reuters, gigantes tecnológicos como Amazon, Microsoft y Google están invirtiendo fuertemente en proyectos de energía solar y eólica, además de rediseñar centros de datos para ahorrar agua de refrigeración.

Riesgo del cambio climático

El Sr. Lu Vincent The Hung, fundador y director ejecutivo de eduX Global Institute Joint Stock Company, cree que el uso de herramientas de IA no "consume" electricidad directamente. El proceso de entrenamiento de modelos de IA como GPT-3.5, GPT-4o... es causa de consumo de energía porque requiere recursos de procesamiento extremadamente grandes, requiriendo mucha energía para funcionar. Esta es una de las causas del cambio climático como el calentamiento global, las sequías, las inundaciones... Además, los equipos de construcción de IA a menudo tienen un ciclo de vida corto, solo alrededor de 1 o 2 años, por lo que se prevé que los residuos electrónicos aumentarán drásticamente en un futuro próximo.

Las unidades de entrenamiento de IA pueden crear algoritmos más simples y modelos de IA más compactos para ahorrar energía, lo que también contribuye a reducir costos. Al mismo tiempo, se deberían utilizar energías renovables, como la solar y la eólica, para alimentar los sistemas de IA, y deberían existir regulaciones específicas sobre el consumo máximo de electricidad durante la operación y el desarrollo de esta tecnología, sugirió el Sr. Hung.

Según un profesor de tecnología de la información, para ahorrar electricidad y desarrollar la IA de forma más sostenible y eficaz, se pueden aplicar soluciones de computación en la nube para optimizar el uso de recursos al operar estos modelos. Además, es necesario exigir a las empresas tecnológicas que poseen sistemas de IA que proporcionen datos de uso de electricidad para sus sistemas, calculando así estándares de consumo de energía para IA adecuados para el desarrollo de tecnología de IA a largo plazo en Vietnam.

L. Provincia

Fuente: https://nld.com.vn/ai-hut-dien-tren-toan-cau-196240713192735629.htm