Mientras las grandes compañías como NVIDIA y OpenAI centran sus esfuerzos en construir grandes estructuras y centros de datos para abastecer de cuanto necesita a la inteligencia artificial surgen preguntas sobre el trasfondo de dichas construcciones.

La más apremiante sin duda tiene que ver con la sostenibilidad. El consumo tanto a nivel energético como de agua de los centros de datos es una preocupación de la que los gigantes inmersos en la carrera por avanzar antes y más lejos en materia de inteligencia artificial parecen escapar. Cierto es que en alguna ocasión se ha indicado que precisamente la IA será la encargada de dar con la solución a dicha cuestión. Lo hizo Sam Altman, aunque su implicación hace dudar de la objetividad de su vaticinio.

Lo cierto es que la situación se ve agudizada con cada estudio que ve la luz y que analiza el gasto energético de algunas de las tareas que va implementando y perfeccionando la inteligencia artificial, como la generación de vídeo a partir de texto. Una cuestión sobre la que han trabajado investigadores de la plataforma de inteligencia artificial de código abierto Hugging Face.

La generación de vídeo escala en consumo energético

Su estudio, que lleva por título El vídeo arruinó el presupuesto energético: Caracterización de la latencia y los regímenes de potencia de los modelos abiertos de texto a vídeo y del que se ha hecho eco Futurism, ha demostrado que el incremento de gasto energético a la hora de generar un vídeo no es lineal. Esto quiere decir que, si pensamos en la generación desde texto de un vídeo de un minuto y en un consumo determinado, y si extendemos ese vídeo al doble de duración, el consumo energético no es del doble, sino que se multiplica por cuatro.

Una cifra alarmante que para Julien Delavande y Regis Pierrard, autores del estudio, demuestra que hay que poner el foco sobre favorecer la eficiencia energética de los sistemas generadores además de evaluar de forma adecuada las consecuencias que la generación de vídeos puede tener a nivel medioambiental:

“Estos hallazgos resaltan tanto la ineficiencia estructural de los canales de difusión de vídeo actuales como la urgente necesidad de un diseño orientado a la eficiencia”

Para que los datos arrojados por su estudio sean fácilmente comprensibles, los investigadores han realizado una comparación que deja a las claras el apunte sobre el gasto energético de las herramientas de generación de vídeo y su ingente necesidad de energía. Mientras que para generar una imagen la luz consumida equivale a cinco segundos de microondas, para llevar a cabo la conversión de texto a vídeo, para un clip de cinco segundos de duración, exige el gasto energético que ese mismo microondas tendría en caso de funcionar una hora de forma ininterrumpida.

Como hemos indicado, a mayor duración del vídeo mayor todavía es el consumo exigido, por lo que la viabilidad energética puede estar en entredicho. La parte positiva, si es que puede haberla, se encuentra en el hecho de que la inteligencia artificial aprovecha el almacenamiento en caché inteligente y reutiliza otras generaciones de IA ya existentes para reducir las demandas.

Aun con todo y con eso, no está claro que esas medidas sean suficientes para reducir el consumo energético a unos niveles que hagan viable y sostenible el uso de herramientas de IA, que ya supone el 20% de la demanda energética global.