Agencias/Ciudad de México.- La inteligencia artificial (IA) puede tener una gran huella energética cuando se implante de forma generalizada, que en el futuro podría superar la demanda de energía de algunos países.
“Teniendo en cuenta la creciente demanda de servicios de IA, es muy probable que el consumo de energía relacionado con la IA aumente significativamente en los próximos años”, afirma el fundador de la plataforma DigiEconomist, Alex de Vries, en un comentario publicado en la revista Joule.
Desde 2022, la IA generativa, que puede producir texto, imágenes u otros datos, ha experimentado un rápido crecimiento, incluido el ChatGPT de OpenAI. El entrenamiento de estas herramientas de IA requiere alimentar los modelos con una gran cantidad de datos, un proceso que consume mucha energía. Hugging Face, una empresa de desarrollo de IA con sede en Nueva York, informó de que su herramienta de IA multilingüe generadora de texto consumió unos 433 megavatios-hora (MWH) durante el entrenamiento, suficiente para abastecer de energía a 40 hogares estadounidenses medios durante un año.
Y la huella energética de la IA no termina con el entrenamiento. El análisis de De Vries, doctorando de la Universidad Libre de Ámsterdam, muestra que cuando la herramienta se pone a trabajar -generando datos basados en instrucciones-, cada vez que genera un texto o una imagen, también utiliza una cantidad significativa de potencia de cálculo y, por tanto, de energía. Por ejemplo, el funcionamiento de ChatGPT podría costar 564 MWh de electricidad al día.
Aunque empresas de todo el mundo trabajan en mejorar la eficiencia del hardware y el software de IA para que la herramienta consuma menos energía, de Vries afirma que un aumento de la eficiencia de las máquinas suele incrementar la demanda. Al final, los avances tecnológicos conducirán a un aumento neto del uso de recursos, un fenómeno conocido como la paradoja de Jevons.
“El resultado de hacer estas herramientas más eficientes y accesibles puede ser que simplemente permitamos más aplicaciones de las mismas y que más gente las utilice”, afirma de Vries.
Google, por ejemplo, ha incorporado la IA generativa a su servicio de correo electrónico y está probando a potenciar su motor de búsqueda con IA. Actualmente, la empresa procesa hasta 9.000 millones de búsquedas al día. Basándose en estos datos, de Vries calcula que si cada búsqueda de Google utilizara IA, necesitaría unos 29,2 TWh de energía al año, lo que equivale al consumo anual de electricidad de Irlanda.
By 2027, #AI tools world-wide could consume as much electricity annually as a small country.
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— Cell Press (@CellPressNews) October 12, 2023
Es poco probable que este escenario extremo se produzca a corto plazo debido a los elevados costes asociados a los servidores de IA adicionales y a 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 un futuro próximo. Para 2027, el consumo mundial de electricidad relacionada con la IA podría aumentar entre 85 y 134 TWh anuales, según la proyección de la producción de servidores de IA.
Esta cantidad es comparable al consumo anual de electricidad de países como los Países Bajos, Argentina y Suecia. Además, las mejoras en la eficiencia de la IA también podrían permitir a los desarrolladores reutilizar algunos chips de procesamiento informático para su uso en IA, lo que podría aumentar aún más el consumo de electricidad relacionado con la IA.
“El crecimiento potencial pone de manifiesto que debemos tener muy en cuenta para qué utilizamos la IA. Hace un uso intensivo de la energía, así que no queremos ponerla en todo tipo de cosas en las que realmente no la necesitamos”, afirma de Vries.
Si bien el futuro exacto del consumo de electricidad relacionado con la IA sigue siendo difícil de predecir, los escenarios analizados en este comentario subrayan la importancia de moderar las expectativas tanto demasiado optimistas como demasiado pesimistas. La integración de la IA en aplicaciones como la Búsqueda de Google puede aumentar significativamente el consumo de electricidad de estas aplicaciones. Sin embargo, es probable que varios factores de recursos limiten el crecimiento del consumo mundial de electricidad relacionado con la IA en el corto plazo.
Al mismo tiempo, probablemente sea demasiado optimista esperar que las mejoras en la eficiencia del hardware y el software compensen por completo cualquier cambio a largo plazo en el consumo de electricidad relacionado con la IA. Estos avances pueden desencadenar un efecto rebote mediante el cual una mayor eficiencia conduce a una mayor demanda de IA, aumentando en lugar de reducir el uso total de recursos.
El entusiasmo por la IA de 2022 y 2023 podría ser parte de ese efecto rebote, y este entusiasmo ha puesto a la cadena de suministro de servidores de IA en camino de ofrecer una contribución más significativa al consumo mundial de electricidad de los centros de datos en los próximos años. Además, mejorar la eficiencia también podría desbloquear un inventario significativo de GPU más antiguas y no utilizadas, como las utilizadas anteriormente en la minería de la criptomoneda Ethereum, para reutilizarlas en IA.
Por lo tanto, sería aconsejable que los desarrolladores no sólo se centraran en optimizar la IA, sino que también consideraran críticamente la necesidad de utilizarla en primer lugar, ya que es poco probable que todas las aplicaciones se beneficien de la IA o que los beneficios siempre superen a los beneficios. costos. La información sobre el uso de recursos para los casos en los que se aplica IA es limitada, por lo que los reguladores podrían considerar introducir requisitos de divulgación ambiental específicos para mejorar la transparencia en toda la cadena de suministro de IA, fomentando una mejor comprensión de los costos ambientales de esta tendencia tecnológica emergente.
By 2027, #AI tools world-wide could consume as much electricity annually as a small country.
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— Cell Press (@CellPressNews) October 10, 2023
