Hace dos años, el economista y profesor holandés Alex de Vries publicó en su medio Digiconomist, un estudio donde exponía el aumento considerable de energía que necesita la IA.
Como sabéis la IA es software y ese software está depositado en un servidor, un servidor muy potente que requiere de unos chips fabricados, principalmente, por Nvdia y que funcionan a partir de datos. La IA requiere para su funcionamiento de millones de datos. Pues bien, esos servidores y esos centros de datos consumen una gran cantidad de energía. Tanta que, en este estudio, explican que en el año 2027 solo la energía que consume la IA en el mundo será equivalente a lo que consumen países como Argentina o Suecia.
Además explica que la IA generativa consume grandes cantidades de energía cuando realiza los entrenamientos de sus modelos de IA. Según el estudio es la parte que más recursos o energía consume.
En el mismo estudio se explica que en el año 2023, el CEO de Alphabet, Sundar Pichai, la empresa madre de Google, dijo que interactuar con un LLM, es decir, un ChatGPT o Gemini, podría «probablemente costar 10 veces más que una búsqueda estándar de palabras clave». El directivo explicaba que una búsqueda estándar en el buscador de Google consume 0,3 Wh de electricidad. En cambio, con Gemini supone un consumo eléctrico de aproximadamente 3 Wh por interacción con un LLM. Esta cifra coincide con la evaluación de SemiAnalysis sobre los costos operativos de ChatGPT a principios de 2023, que estimó que ChatGPT responde a 195 millones de solicitudes al día, lo que requiere un consumo eléctrico promedio estimado de 564 MWh al día.
Para reducir el consumo de energía Google nos cuenta que su empresa practica y que, además, aconseja que lo hagan las otras grandes empresas tecnológicas como Microsoft o Amazon, el uso de una técnica llamada la 4 Ms que consiste en:
- Modelo. La selección de arquitecturas de modelos de aprendizaje automático eficientes, pueden mejorar la calidad del aprendizaje automático y, al mismo tiempo, reducir el procesamiento entre 3 y 10 veces.
- Máquina. El uso de procesadores y sistemas optimizados para el entrenamiento de aprendizaje automático, en comparación con procesadores de propósito general, puede mejorar el rendimiento y la eficiencia energética entre el 2 y el 5 veces.
- Mecanización. La computación en la nube, en lugar de local, reduce el consumo de energía y, por lo tanto, las emisiones entre 1,4 y 2 veces.
- Optimización de Mapas. Además, la nube permite a los clientes elegir la ubicación con la energía más limpia, lo que reduce la huella de carbono bruta entre 5 y 10 veces.
Pero algo estarán haciendo mal, o puede que su consumo se haya disparado al incluir Gemini en su buscador con sus AI Overview, porque Google tiene previsto construir 3 centrales nucleares para abastecer de energía a sus centros de datos. Para que nos hagamos una idea, en España funcionan 5, a día de hoy.
Pero es que otro ejecutivo del sector, el cofundador de Anthropic, Jack Clark, empresa creadora de Claude, dice que “se necesitarán 50 gigavatios de nueva capacidad energética para 2027 para respaldar la IA. Esto equivale a unas 50 nuevas centrales nucleares.”
Lo que es evidente como dice el mayor estudio que se ha publicado hasta en la actualidad sobre la IA y el consumo de energía realizado por la Agencia Internacional de la Energía, es que la IA necesita de energía y cuanto más usemos la IA más energía vamos a consumir. Según el estudio, Estados Unidos representó la mayor parte del consumo mundial de electricidad de centros de datos (45%), seguido de China (25%) y Europa (15%), en el año 2024.
Acabamos con otro estudio, realizado por la Universidad de Berkeley, sobre la energía consumida en Estados Unidos por los centros de datos, que dice que el consumo llegará en el año 2028 a los 325 teravatios o TWH por hora de consumo. Para que nos hagamos una idea el consumo de España es de 246 TWh. Es decir una locura.
Pero desde Gana Inteligencia estamos seguros que tarde o temprano y gracias a mejores protocolos llegaremos a encontrar la fórmula de tener un menor impacto ambiental. Porque sino vamos apañados.
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