La creciente demanda de Inteligencia Artificial choca con la sostenibilidad medioambiental, y los expertos afirman que la energía del carbón podría mantenerse para mantener la demanda de electricidad.
Países de todo el mundo aspiran a una transición hacia la energía neta cero, invirtiendo en energía verde y reduciendo el consumo de combustibles fósiles.
Esto choca con la inmensa demanda de electricidad creada por la IA, sobre todo la generativa, que da servicio a millones de usuarios en todo el mundo.
Es un punto definitivo: incluso hace un par de años, los modelos de IA eran comparativamente pequeños y se limitaban a usos localizados.
Hoy en día, usted, yo y millones de personas hemos experimentado al menos con la IA. Unos 40% de adultos en EE.UU. y Europa, según algunas estimaciones, y 75% de menores de 18 años.
Las empresas de IA ven un futuro en el que sus productos estarán integrados en todo lo que hacemos y en todos los dispositivos que utilizamos. Como todas las tecnologías, necesita energía.
A documento reciente descubrió que el modelo BLOOM consumía 433 MWh para entrenarse, y el GPT-3 necesitó la friolera de 1287 MWh.
El ChatGPT de OpenAI necesita unos 564 MWh diarios para calcular las respuestas a las preguntas de los usuarios. Cada resultado individual representa un cálculo realizado a través de las extensas redes neuronales de OpenAI, cada una de las cuales requiere energía.
Pongámoslo en perspectiva: 1287 MWh podrían abastecer a entre 43.000 y 128.700 hogares medios durante un día, suponiendo un consumo medio diario de entre 10 y 30 kWh por hogar.
También podría alimentar más de 200.000.000 de bombillas LED durante una hora o conducir un vehículo eléctrico entre 4 y 5 millones de kilómetros.
Aunque este estudio y otros tienen sus limitaciones, los datos públicos de empresas de IA de código abierto como HuggingFace corroboran la magnitud de estas cifras.
Las implicaciones medioambientales de la IA van más allá del mero consumo de energía. Consumo de agua en los centros de datos de Microsoft subraya la naturaleza intensiva en recursos de las operaciones de IA. Un centro de datos de 15 megavatios puede consumir hasta 360.000 galones de agua al día.
La Agencia Internacional de la Energía (AIE) ha advertido del impacto más amplio de los centros de datos, que ya suponen más de 1.000 millones de euros al año. 1,3% del consumo mundial de electricidad. Esta cifra está a punto de aumentar a medida que crezca la demanda de IA y procesamiento de datos, lo que pondrá aún más a prueba la infraestructura energética mundial y aumentará la necesidad de prácticas más sostenibles en el sector de la IA.
El Boston Consulting Group calcula que, para finales de esta década, el consumo eléctrico de los centros de datos estadounidenses podría triplicarse con respecto a los niveles de 2022, hasta alcanzar los 390 teravatios hora, lo que supondría alrededor de 7,5% de la demanda eléctrica prevista en el país.
La UE también ha dicho que la demanda de energía de los centros de datos se duplicará de aquí a 2026. Sólo en Estados Unidos o China, los centros de datos podrían consumir en torno a 2030 el equivalente a la producción anual de entre 80 y 130 centrales eléctricas de carbón.
En el peor de los casos, el gráfico siguiente muestra que los centros de datos podrían consumir unos 8.000 TWh de electricidad en 2030, lo que equivale a 30% del consumo eléctrico mundial actual. Eso es el doble de lo que consume anualmente Estados Unidos.
Nos apresuramos a no caer en el sensacionalismo -recordemos que se trata de una estimación superior con cierto margen y que los centros de datos se utilizan para muchas otras cosas además de IA-, pero sigue siendo bastante chocante, incluso en el límite inferior de 1.100 TWh.
En su intervención en el Foro Económico Mundial, el propio Sam Altman, CEO de OpenAI, afirmó: "Necesitamos mucha más energía en el mundo de la que creíamos necesitar antes. Aún no apreciamos las necesidades energéticas de esta tecnología".
"La IA consumirá mucha más energía de la que se esperaba", prosigue, sugiriendo que fuentes de energía como la fusión nuclear o la energía solar más barata son vitales para el progreso de la IA.
Los centros de datos sobrecargan la red energética
En el corazón del norte de Virginia, una región conocida ahora como el "callejón de los centros de datos", el rápido crecimiento de la IA generativa está superando los límites de la generación de electricidad.
Los proveedores locales de energía incluso tuvieron que interrumpir las conexiones a nuevos centros de datos en un momento de 2022, ya que la demanda era simplemente demasiado alta. Debido a la resistencia de la comunidad, se archivaron las propuestas de utilizar generadores diésel durante los cortes de electricidad.
Bloomberg informa que en la zona de Kansas City, la construcción de un centro de datos y una fábrica de baterías para vehículos eléctricos requirió tanta energía que se pospusieron los planes de desmantelamiento de una central de carbón.
Ari Peskoe, de la Iniciativa de Derecho Eléctrico de la Facultad de Derecho de Harvard, advirtió de las posibles consecuencias nefastas si las empresas de servicios públicos no se adaptan: "Las nuevas cargas se retrasan, las fábricas no pueden entrar en funcionamiento, nuestro potencial de crecimiento económico disminuye", afirma.
"El peor escenario posible es que las empresas de servicios públicos no se adapten y mantengan en línea la vieja capacidad de combustibles fósiles y no evolucionen más allá de eso".
Rob Gramlich, de Grid Strategies, se hizo eco de estas preocupaciones, señalando a Bloomberg el riesgo de que se produzcan apagones si se retrasan las mejoras de las infraestructuras.
Los retos del sector de servicios públicos no se limitan a los centros de datos. La legislación y los incentivos recientes están estimulando la construcción de fábricas de semiconductores, vehículos eléctricos y baterías, lo que también contribuye al aumento de la demanda de electricidad.
Por ejemplo, Evergy, que presta servicio a la zona de Kansas City, retrasó la jubilación de una central de carbón de los años sesenta para hacer frente a la demanda de nuevos desarrollos, entre ellos un centro de datos de Meta Platforms y una fábrica de baterías para vehículos eléctricos de Panasonic.
A pesar de la preferencia de muchas empresas tecnológicas y fabricantes de tecnologías limpias por las energías renovables, la realidad dice otra cosa. Es difícil imaginar cómo se puede compensar este consumo de energía.
La situación no es exclusiva de Estados Unidos. A escala mundial, China, India, Reino Unido y la UE han alertado sobre la creciente demanda de electricidad de la IA.
¿Cómo pagaremos?
A medida que las tecnologías de IA se vuelven omnipresentes, su huella ecológica choca con las ambiciones globales de un futuro de cero emisiones netas. Incluso dejando a un lado los ambiciosos objetivos, las redes eléctricas no pueden sostener la trayectoria actual de la industria.
¿Se avecina un "invierno de la inteligencia artificial" en el que ésta se someterá a un largo proceso de perfeccionamiento y eficiencia antes de convertirse en más inteligente? ¿O los avances y las promesas de la industria mantendrán el desarrollo a flote?
IA bioinspirada, por ejemplo, es una prometedora frontera que busca armonizar la eficiencia de los sistemas naturales con la inteligencia computacional. La Tierra está habitada por miles de millones de organismos extremadamente avanzados "alimentados" por fuentes naturales como la comida y el Sol: ¿puede ser un modelo para la IA?
La respuesta es un sí provisional, ya que los chips neuromórficos de inteligencia artificial basados en funciones sinápticas son cada vez más viables. El reconocimiento del habla por IA se ha realizadas con células biológicas formados en "organoides", esencialmente "minicerebros".
Otros métodos para mitigar la fuga de recursos de la industria de la IA incluyen un "impuesto de IA".
Normalmente planteado como un método para mitigar las pérdidas de empleo relacionadas con la IA, un impuesto sobre la IA podría hacer que las entidades que se benefician de los avances de la IA contribuyeran a mitigar su impacto medioambiental.
Al final, es difícil predecir cómo gestionará el sector estas demandas y hasta qué punto los ciudadanos tendrán que asumir la carga.
