Redactor: Sam Torne
La Inteligencia Artificial (IA) ha revolucionado múltiples sectores, desde la medicina hasta las finanzas, ofreciendo soluciones innovadoras y eficientes. Sin embargo, este avance tecnológico conlleva un significativo costo ambiental, especialmente relacionado con el consumo energético y de recursos hídricos en los centros de datos donde se desarrollan y operan estos sistemas.
El entrenamiento y la ejecución de modelos de IA requieren una enorme cantidad de energía. Por ejemplo, el entrenamiento de un modelo de lenguaje grande como GPT-3 liberó 552 toneladas métricas de dióxido de carbono, equivalente a las emisiones de cinco automóviles durante su vida útil. Se estima que, para 2027, los costos de energía para la IA podrían aumentar a 85-134 TWh, representando casi el 0,5% del consumo energético global actual.
Los centros de datos de hiperescala, esenciales para el funcionamiento de la IA, consumen cantidades masivas de energía. Por ejemplo, en España, Amazon Web Services (AWS) opera tres centros de datos que requieren grandes cantidades de energía y agua para su funcionamiento. La falta de transparencia en el consumo de recursos por parte de estas instalaciones ha generado preocupación sobre su impacto ambiental, especialmente en regiones con estrés hídrico.
Consumo de agua y refrigeración
Además del consumo energético, los centros de datos utilizan grandes volúmenes de agua para la refrigeración de sus servidores. Se estima que, para 2027, la IA podría utilizar hasta 6.600 millones de metros cúbicos de agua. Por ejemplo, el entrenamiento de GPT-3 pudo haber requerido alrededor de 700.000 litros de agua, comparable a la cantidad necesaria para fabricar 320 vehículos eléctricos Tesla.
Ante este escenario, surgen iniciativas que buscan mitigar el impacto ambiental de la IA. Por ejemplo, el Gobierno de España ha invertido 67 millones de euros en Multiverse Computing, una empresa especializada en computación cuántica y aplicaciones de IA. Esta tecnología permite comprimir modelos de IA hasta un 10% de su tamaño original sin reducir su eficiencia, lo que podría disminuir el consumo energético en centros de datos hasta en un 50%.
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