Los críticos han sido planteando preocupaciones sobre el consumo de energía de los modelos de IA generativa que alimentan a chatbots como ChatGPT y Bard. Pero hemos estado aquí antes, de acuerdo a a un Nuevo informe de la Fundación para la Innovación y la Tecnología de la Información (ITIF), un grupo de expertos sin fines de lucro. Cerca del pico del boom de las puntocom en la década de 1990, una Artículo de Forbes Lamentó que “en algún lugar de Estados Unidos se quema un trozo de carbón cada vez que se pide un libro en línea”.
Los autores de ese artículo proyectaron que dentro de una década, la mitad de la red eléctrica estaría impulsando la economía de Internet. fuera, ni siquiera estaban cerca. La Agencia Internacional de Energía (AIE) estima que los centros de datos y las redes de transmisión de datos actuales “representan cada uno entre el 1 y el 1,5 % del consumo mundial” uso de electricidad”.
Los modelos de IA generativa requieren enormes cantidades de potencia informática para crear nuevo contenido. Sin embargo, al igual que con las tecnologías pasadas, muchas de las primeras afirmaciones sobre el consumo de energía por la IA han probado ser “inflados y engañosos”, señala el informe del ITIF.
Entonces, ¿qué es diferente esta vez? La IA puede mitigar el cambio climático, según los autores.
El desafío de estimar el consumo de energía de la IA
Es difícil crear estimaciones precisas del uso de energía y las emisiones de carbono de los sistemas de IA a lo largo de su vida útil porque estos cálculos dependen de muchos factores, incluyendo detalles sobre chips, sistemas de refrigeración, diseño de centros de datos y fuentes de energía.
La mayoría de los modelos de IA más grandes requieren más energía que los más pequeños. Por ejemplo, el consumo de energía de Google ha aumentado, particularmente a partir de sus datos. centros, a medida que su negocio ha crecido. Los centros de datos del gigante tecnológico utilizaron alrededor de 3 teravatios-hora más de electricidad en 2022 que el año anterior. Pero si bien el uso general de energía de Google ha aumentado, la proporción destinada al aprendizaje automático se ha mantenido constante: entre el 10% y el 15%.
Además, los requisitos de energía para la inferencia en los modelos de IA (el proceso de alimentar datos a un modelo entrenado para que pueda hacer una predicción o resolver una tarea—en general han disminuido con cada lanzamiento de nuevo chip, según el informe ITIF.
La IA aborda el cambio climático
El informe detalla cómo la IA puede ayudar a reducir el consumo de energía en varias industrias, incluido el transporte, la agricultura y la energía. La tecnología puede interpretar complejos datos climáticos provenientes de sensores y satélites, como los cambios en el nivel del mar y las precipitaciones, para crear mejores pronósticos y abordar los riesgos del cambio climático. Los agricultores también han utilizado durante mucho tiempo la IA para la agricultura de precisión, reduciendo su uso de fertilizantes y agua.
Por su parte, las empresas y los gobiernos utilizan la IA para operar edificios, carreteras y vías fluviales de manera más eficiente. En California, por ejemplo, el gobierno lo ha implementado para detectar y responder rápidamente a incendios forestales, lo que reduce las emisiones de carbono de los incendios. Mientras tanto, los proveedores de logística utilizan IA para optimizar rutas de entrega, reduciendo el consumo de combustible.
El informe ITIF concluye que cualquier actividad que utilice energía tiene un impacto ambiental y la IA no es una excepción. Pero no existen “mercados únicos” fallos asociados con el consumo de energía de la tecnología que tendrían un impacto mayor que los usos alternativos. Por ejemplo, un kilovatio -hora usada para la IA no es diferente a la que se usa para ver TV o cocinar palomitas de maíz en el microondas.
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