¿La IA “consume” electricidad a nivel global?

La competencia por la inteligencia artificial (IA) se intensifica con el lanzamiento constante de nuevos modelos. Se espera que Amazon, Microsoft, Apple, Google y Meta inviertan miles de millones de dólares más en infraestructura de IA en el futuro próximo.

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. Ante el rápido desarrollo de la IA, muchas personas están muy preocupadas por los riesgos e impactos que puede causar, especialmente en el consumo de energía y el aumento de las emisiones de carbono.

La cantidad de energía que consume la IA depende de muchos factores, como el tipo de IA, el tamaño del modelo, el hardware y el proceso de implementación. Para entrenar el gran modelo de lenguaje GPT-3, desarrollado por OpenAI con 175 mil millones de parámetros, los investigadores tuvieron que ejecutar 1024 GPU (unidades de procesamiento gráfico) de forma continua durante aproximadamente un mes. El profesor asociado Mosharraf Chowdhury, de la Universidad de Michigan (EE. UU.), estimó que el entrenamiento de GPT-3 consumió 1,287 millones de kWh de electricidad cada vez, lo que equivale al consumo eléctrico promedio de un hogar estadounidense durante 120 años.

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

GPT-3 se lanzó hace cuatro años, y hoy en día el tamaño de los parámetros de los grandes modelos lingüísticos (LLM) crece exponencialmente. Mientras tanto, GPT-4, lanzado en 2023, cuenta con un total de 1.760 billones de parámetros, diez veces más que GPT-3. GPT-5, cuyo lanzamiento está previsto para finales de 2025, es más rápido y cuenta con capacidades de procesamiento del lenguaje más potentes, por lo que el consumo de energía para el entrenamiento también será significativamente mayor.

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) indicó que ChatGPT consume un promedio de 2,9 vatios de electricidad por hora para satisfacer sus necesidades, casi 10 veces el consumo promedio de energía de Google para atender las búsquedas de los usuarios.

En términos de uso, ChatGPT satisface aproximadamente 200 millones de necesidades diarias, con un consumo de hasta 182,5 millones de kWh de electricidad al año. En cuanto a Google, con aproximadamente 9000 millones de búsquedas diarias, si integrara IA sintética a gran escala en sus búsquedas, la AIE estima que necesitaría 10 000 millones de kWh de electricidad adicionales al año.

Promoción del desarrollo de centros de datos

Los centros de datos son la infraestructura de la IA, ya que 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 desarrollen eficientemente. Al mismo tiempo, los centros de datos también deben proporcionar potentes sistemas de refrigeración para mantener temperaturas adecuadas, ya que miles de servidores y chips en funcionamiento continuo generan mucho calor. Por lo tanto, el consumo energético del propio centro de datos es considerable.

Según el informe de la AIE de 2022, el consumo eléctrico global de los centros de datos se estima en 460 000 millones de kWh 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 1000 teravatios hora, casi el equivalente al consumo eléctrico anual de todo Japón.

Junto con la necesidad de electricidad, también aumenta la de agua limpia para refrigerar todo el sistema. Según las estimaciones de los investigadores, la necesidad de operar servicios de IA provocará que la cantidad de agua subterránea extraída alcance entre 4.200 y 6.600 millones de metros cúbicos para 2027. Esto equivale a la mitad del agua que utiliza el Reino Unido anualmente.

Muchos observadores creen que las corporaciones tecnológicas deberían utilizar la IA para impulsar la transición ecológica. Según Reuters, gigantes tecnológicos como Amazon, Microsoft y Google están invirtiendo fuertemente en proyectos de energía solar y eólica, además de rediseñar sus 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 y GPT-4o, entre otros, es la causa del consumo eléctrico debido a la gran cantidad de recursos de procesamiento que requieren, lo que requiere mucha energía para su funcionamiento. Esta es una de las causas del cambio climático, como el calentamiento global, las sequías, las inundaciones, etc. Además, los dispositivos de construcción de IA suelen tener un ciclo de vida corto, de tan solo uno o dos años, por lo que se prevé un aumento drástico de los residuos electrónicos en el 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, las empresas tecnológicas propietarias de sistemas de IA deben proporcionar datos de consumo eléctrico de sus sistemas para calcular así estándares de consumo energético adecuados para el desarrollo de la tecnología de IA a largo plazo en Vietnam.

L. Provincia

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