Que la utilización de la IA requiere de mucha mayor cantidad de energía para funcionar es más que sabido y muy fácil de entender, en especial porque los ordenadores que ejecutan los cálculos requieren mayores capacidades de cálculo, y por lo tanto consumen más energía.
El caso es que los centros de datos que se hacían hasta ahora consumían del orden de 30 megaWat. de potencia, y los nuevos que tienen ordenadores con capacidades de IA consumen más de 80 megaWat. de potencia y ésta sigue creciendo, y algunas empresas que se dedican a la instalación de estos centros de datos se están planteando colocar con ellos pequeñas plantas nucleares del tipo SMR para alimentarlas de energía eléctrica.
Se estima que la IA ya representa alrededor del 1% del consumo global de electricidad, y se espera que esta cifra aumente significativamente en los próximos años. Algunos estudios predicen que el consumo de energía de la IA podría alcanzar el 20% del total mundial para 2030, pero todo son estimaciones sin datos reales.
Porque en la actualidad, las empresas que ofrecen servicios de IA ( Microsoft, Open AI, Google, etc … ) no aportan apenas datos de sus actividades: no indican como de grande es el sistema, cuantos parámetros manejan su modelos, en que ubicaciones físicas están funcionando, etc…
Y por supuesto tampoco dicen nada de los consumos energéticos que tienen, ni de sus resultados económicos, aunque algunos “expertos” indican que la IA está empezando a generar resultados positivos. La realidad es que la opacidad es casi total en ese nicho de mercado, pues la competencia también es muy alta y el futuro está por decidirse.
Cuando más consume un sistema de IA es en los momentos de realizar los “aprendizajes” ( training ), pues es cuando manipula mayor número de datos, y también debemos de saber que resulta más costoso generar fotos y video, que generar texto
Por supuesto que existen diversas estrategias para reducir el consumo de energía de la IA, incluyendo:
- Desarrollo de algoritmos más eficientes: Los investigadores trabajan en el desarrollo de algoritmos que requieren menos recursos computacionales para realizar las mismas tareas.
- Utilización de hardware más eficiente: Los fabricantes están desarrollando chips y servidores especializados para la IA que son más eficientes energéticamente.
- Implementación de estrategias de enfriamiento más eficientes: Los centros de datos están adoptando tecnologías de enfriamiento más eficientes, como la refrigeración líquida, para reducir el consumo de energía.
- Aprovechar las energías renovables: Los centros de datos pueden utilizar fuentes de energía renovable, como la energía solar y eólica, para alimentar sus sistemas.
La IA es una herramienta poderosa con un gran potencial para mejorar nuestras vidas, pero su uso responsable requiere una atención cuidadosa a su consumo de energía. La implementación de estrategias para optimizar la eficiencia energética de la IA es crucial para garantizar un desarrollo sostenible de esta tecnología.
Y también es importante pensar un poco en quienes y para qué necesitan la IA. Una pregunta puede ser ¿ realmente necesito yo la IA para temas míos personales ? Y si la necesito, será muy limitada, y debería de consumir muy poco. Usar algo sin necesidad real es lo más tonto y absurdo que hay, y eso hoy lo hacemos continuamente con nuestros móviles.
Subimos a la red cada día muchos millones de fotos y vídeos solo para pasar el rato. Consumimos sin ser conscientes de lo que hacemos. Con la IA estos efectos se multiplicarían exponencialmente a nivel personal y de las empresas. Nos estamos introduciendo con gran alegría en un “charco” del que desconocemos la profundidad, y puede ser muy, muy hondo.
Creo que es fundamental promover el desarrollo de una IA responsable que sea sostenible desde el punto de vista energético. Porque el futuro, o es sostenible, o no es futuro.
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