Alimentar las IAs requiere tanta electricidad como un país

Si el consumo eléctrico o de agua de internet ya nos llamaba la atención, ahora llega un nuevo contendiente hambriento de energía: la inteligencia artificial. La capacidad de procesamiento necesaria para que podamos “jugar” con imágenes y vídeos, mínima al lado de la imprescindible para descubrir nuevos fármacos, comprender mejor las proteínas o anticiparnos a desastres naturales, se elevará notablemente a medida que más y más servicios (y personas) la utilicen.

De acuerdo con un estudio publicado en Joule, cuando esta herramienta se adopte ampliamente, podría tener una gran huella energética, que en el futuro podría exceder las demandas de energía de algunos países.

"Si tenemos en cuenta la creciente demanda de servicios de IA – explica Alex de Vries, líder del estudio -, es muy probable que el consumo de energía relacionado con la IA aumente significativamente en los próximos años".

Desde 2022, la IA generativa, aquella que puede producir texto, imágenes u otros datos, ha experimentado un rápido crecimiento. Un ejemplo de ello es la ubicuidad de ChatGPT, el “cerebro digital” creado por OpenAI. Entrenar estas herramientas de IA requiere alimentar a los modelos con una gran cantidad de datos, un proceso que consume mucha energía. Hugging Face, una empresa de desarrollo de inteligencia artificial con sede en Nueva York, informó que su herramienta de inteligencia artificial de generación de texto multilingüe consumió alrededor de 433 megavatios-hora (MWh) durante el entrenamiento, suficiente para alimentar 40 hogares promedio durante un año. Y eso solo durante el entrenamiento y para una herramienta de traducción, una que no utiliza imágenes.

El problema es que la formación es solo el principio. El análisis de De Vries muestra que cuando la herramienta se pone a trabajar (es decir a ser utilizada por el público), cada vez que genera un texto o una imagen, también utiliza una cantidad significativa de potencia informática y, por tanto, de energía. Por ejemplo, el funcionamiento de ChatGPT podría costar 564 MWh de electricidad al día. Más de lo que usaba la IA de Hugging Face en un año.

Mientras empresas de todo el mundo trabajan para mejorar la eficiencia del hardware y software de IA para que la herramienta consuma menos energía, de Vries dice que un aumento en la eficiencia de las máquinas a menudo aumenta la demanda. Al final, los avances tecnológicos conducirán a un aumento neto en el uso de recursos, un fenómeno conocido como la paradoja de Jevons…

"Básicamente – señala de Vries – es resultado de hacer que estas herramientas sean más eficientes y accesibles nos permite que más aplicaciones y más personas las utilicen".

Google, por ejemplo, ha estado incorporando IA generativa en el servicio de correo electrónico de la empresa y está probando cómo potenciar su motor de búsqueda con IA. Actualmente, la empresa procesa hasta 9 mil millones de búsquedas al día. Basándose en los datos, de Vries estima que, si cada búsqueda en Google utilizara IA, se necesitarían alrededor de 29,2 TWh de energía al año, lo que equivale al consumo anual de electricidad de Irlanda. O a un 10% de lo que consume España aproximadamente.

Afortunadamente, es poco probable que este escenario extremo suceda en el corto plazo debido a los altos costes asociados con servidores de IA adicionales y los cuellos de botella en la cadena de suministro de servidores de IA, afirma de Vries. Pero se prevé que la producción de servidores de IA crezca rápidamente en el futuro próximo. En cuatro años, según sus cálculos, el consumo mundial de electricidad relacionado con la IA podría aumentar entre 85 y 134 TWh al año.

La cantidad, entonces, será comparable al consumo anual de electricidad de países como Argentina, Suecia o los Países Bajos. Además, las mejoras en la eficiencia de la IA también podrían permitir a los desarrolladores reutilizar algunos chips de procesamiento informático para su uso, lo que podría aumentar aún más el consumo de electricidad relacionado con la IA.

“El crecimiento potencial pone de relieve que debemos ser muy conscientes de para qué utilizamos la IA. Consume mucha energía, por lo que no queremos colocarlo en todo tipo de cosas donde en realidad no lo necesitamos”, afirma de Vries. ¿Se acerca una regulación del uso de las IAs?