Un nuevo estudio prevé que el consumo energético de la industria de la IA podría igualar al de los Países Bajos en 2027.
Sin embargo, si el crecimiento de la IA se ralentiza, su impacto medioambiental podría ser "menor de lo temido", según la investigación.
Alex De Vries, doctorando de la Escuela de Negocios y Economía de la Universidad Libre de Amsterdam, dirigió el estudio. Sus proyecciones parten de determinadas condiciones, como el actual ritmo de crecimiento de la IA y la disponibilidad de chips.
Dado que Nvidia suministra alrededor de 95% del hardware de IA que necesita el sector, De Vries utilizó como referencia los datos de consumo energético de los chips de Nvidia.
Evaluando las entregas previstas por Nvidia para 2027, calculó que el consumo energético de la IA se situaría entre 85 y 134 teravatios-hora (TWh) anuales. En su punto álgido, este consumo es paralelo al de una nación pequeña.
Muchos, incluido el autor del estudio, consideran especulativas estas conclusiones, pero pruebas de Microsoft indicaron este año el gran consumo de agua asociado a sus centros de datos. A Según un estudio de 2019 que el entrenamiento de algunas redes neuronales podría liberar el CO2 equivalente a cinco coches durante toda su vida útil.
El creciente consumo de agua de Microsoft y Google puede estar relacionado con la ejecución de cargas de trabajo relacionadas con la IA que consumen muchos recursos, lo que añade credibilidad a las conclusiones de De Vries.
"Estaríamos hablando del tamaño de un país como Holanda en términos de consumo eléctrico. Estamos hablando de la mitad de nuestro consumo total de electricidad". declaró a BBC News.
Esto se añade a la energía consumida por los centros de datos, que ya se cree que supera las 1% del consumo mundial de electricidad, según el Agencia Internacional de la Energía (AIE).
De Vries subraya además las implicaciones del estudio al afirmar que la IA sólo debe utilizarse "donde sea realmente necesaria".
La creciente demanda de ordenadores centrados en la inteligencia artificial se traduce en un aumento de las necesidades de energía y agua, y aunque Nvidia está intentando reducir el consumo de energía de sus chips, la tecnología actual tiene un límite.
Danny Quinn, de DataVita destacó la disparidad en el consumo de energía entre los bastidores de servidores convencionales y los de IA, afirmando: "Un bastidor estándar lleno de kit normal supone unos 4kWh de energía, lo que equivale a una casa unifamiliar. Mientras que un rack con kit de IA sería unas 20 veces eso, es decir, unos 8kWh de energía".
¿Se "enfriará" la IA generativa en 2024?
El aumento de la demanda de energía y los problemas de monetización hacen que algunos pronostiquen que la IA generativa se enfrentará a un golpe de realidad en 2024.
Ben Wood, analista jefe de CCS Insight, subrayó que, aunque la IA promete profundas repercusiones sociales y económicas, la narrativa "exagerada" en torno a la IA generativa podría enfrentarse pronto a desafíos, especialmente para los desarrolladores más pequeños.
"Sólo el coste de desplegar y mantener la IA generativa es inmenso". Wood declaró a CNBC.
"Y está muy bien que estas grandes empresas lo hagan. Pero para muchas organizaciones, muchos desarrolladores, va a resultar demasiado caro".
Wood también señala que el dominio de Nvidia sobre la industria del hardware de IA plantea posibles cuellos de botella.
Grandes corporaciones como Amazon, Google y Meta trabajan ahora en chips específicos de IA para gestionar estas inmensas necesidades computacionales, lo que resulta fenomenalmente caro.
Para que la IA cumpla realmente las visiones futuristas, debemos sacar más energía y agua de algún sitio. Sin embargo, si la humanidad consigue pronto la fusión nuclear y la computación cuántica, la cosa cambia...
