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Según una investigación de Alex de Vries-Gao, algunos modelos de IA tienen un consumo de electricidad equivalente al de un país. Foto: TheVerge . |
La inteligencia artificial (IA) pronto podría superar a la minería de Bitcoin en consumo de energía, según un nuevo análisis. El estudio concluye que la IA podría utilizar casi la mitad de toda la electricidad consumida por los centros de datos a nivel mundial para finales de 2025.
Estas estimaciones provienen de Alex de Vries-Gao, estudiante de doctorado en el Instituto de Investigación Ambiental de la Vrije Universiteit Amsterdam. Aquí, rastreó el consumo de electricidad y el impacto ambiental de las criptomonedas. Su último comentario sobre las crecientes demandas de electricidad de la IA se publicó en la revista Joule la semana pasada.
“Cuanto más grande, mejor”
Actualmente, se estima que la IA representa hasta el 20% de la electricidad utilizada por los centros de datos. El análisis de De Vries-Gao, basado en pronósticos de la cadena de suministro de chips de IA especializados (debido a la falta de datos específicos de las empresas tecnológicas), muestra que el consumo está aumentando rápidamente, a pesar de las mejoras en la eficiencia.
De Vries-Gao alguna vez pensó que la investigación sobre tecnología de uso intensivo de energía podría terminar cuando Ethereum se fusionara. Sin embargo, la aparición de ChatGPT lo orientó hacia un nuevo enfoque de investigación. Los analistas ven sorprendentes similitudes entre el crecimiento de la IA y las necesidades energéticas de los mercados de criptomonedas.
“Cuando salió ChatGPT, pensé: ‘Dios mío, otra vez no’. Es una tecnología inusual que consume mucha energía, especialmente en mercados altamente competitivos”, declaró a The Verge .
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La industria de la IA consumirá cada vez más energía debido a la competencia. Foto: SciTechDaily. |
Un punto en común importante es la mentalidad de “cuanto más grande, mejor” que prevalece en ambas industrias. "Vemos que las empresas tecnológicas escalan continuamente sus modelos para crear la mejor aplicación. Sin embargo, esto también aumenta la demanda de recursos", explica De Vries-Gao.
Seguir esta tendencia ha impulsado una explosión de nuevos centros de datos de IA, especialmente en EE. UU. Esto ha dado lugar a planes para construir nuevas centrales eléctricas de gas y reactores nucleares para satisfacer la creciente demanda de electricidad.
Los picos en la demanda de electricidad pueden ejercer mucha presión sobre la red y obstaculizar la transición hacia fuentes de energía más limpias, similares a los desafíos que ha planteado la minería de criptomonedas. Otra similitud es la dificultad de evaluar con precisión el consumo energético y el impacto ambiental de estas tecnologías. Si bien las grandes empresas tecnológicas informan sobre sus emisiones de carbono, rara vez brindan datos específicos únicamente sobre la IA.
Para resolver este problema, De Vries-Gao utilizó una técnica llamada "triangulación". Utiliza información pública sobre dispositivos, estimaciones de analistas e informes de ingresos de las empresas para pronosticar cuánto hardware se producirá y cuánta energía podrían consumir.
También señaló que Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), un importante fabricante de chips de IA, ha más que duplicado su capacidad de producción de chips de IA de 2023 a 2024.
Pronóstico e incógnitas por delante
De Vries-Gao estima que para 2024 la IA consumirá tanta electricidad como todo los Países Bajos. Para finales de 2025, esta cifra podría alcanzar el nivel del consumo del Reino Unido, y la demanda de electricidad generada por IA podría alcanzar los 23 gigavatios (GW).
Un informe independiente de la consultora ICF también predice que la demanda de electricidad en EE. UU. aumentará un 25% para 2030. Este aumento se debe principalmente a la IA, los centros de datos y la minería de Bitcoin.
A pesar de estas predicciones, establecer una cifra exacta del consumo energético de la IA sigue siendo complejo. El impacto ambiental varía significativamente dependiendo de muchos factores, como el tipo de procesamiento requerido, el tamaño del modelo de IA y la fuente de energía suministrada a la red local.
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El consumo de electricidad de Ethereum se ha reducido en un 99,988% después de cambiar a un método de validación de transacciones energéticamente más eficiente que Bitcoin. Foto: SCMP. |
Por ejemplo, el uso de herramientas de IA procesadas por centros de datos de Virginia Occidental puede generar casi el doble de emisiones de carbono que las de California. Esto se debe a la diferencia en el uso de energía renovable entre los dos estados.
De Vries-Gao cree que las empresas tecnológicas necesitan ser más transparentes. Es realmente ridículo tener que pasar por tantos pasos complicados para elaborar un presupuesto. No debería ser tan difícil, pero lamentablemente lo es —compartió—.
De cara al futuro, sigue siendo una incógnita si aumentará la eficiencia energética. Si bien algunos modelos de IA, como el de DeepSeek, afirman consumir significativamente menos electricidad que otros, la pregunta es si las empresas están priorizando la eficiencia por sobre la tendencia de "cuanto más grande, mejor".
También existe el riesgo de la paradoja de Jevons, según la cual una mayor eficiencia conduce a un mayor consumo total debido a un mayor uso. Sin mejores métricas y transparencia, gestionar la energía que consume la IA será un gran desafío.
Fuente: https://znews.vn/ai-co-the-tieu-thu-dien-nhieu-hon-bitcoin-vao-cuoi-nam-2025-post1556958.html
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