🔌 Consumo energético de las IA: estimaciones reveladoras
Esta investigación, publicada en Environmental Research Letters, presenta una estimación de las consecuencias de carbono relacionadas con la difusión de la IA. Los autores evaluaron cómo una adopción generalizada modificaría la demanda de electricidad y las emisiones de dióxido de carbono del país.
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Según los cálculos, una penetración masiva de la IA añadiría aproximadamente 900 000 toneladas de CO2 al año a la atmósfera. Esta contribución, aunque significativa, sigue siendo moderada en comparación con el total estadounidense: un efecto cuantificable pero limitado.
En cuanto a las necesidades de energía, la expansión de estas tecnologías requeriría hasta 12 petajulios de electricidad adicionales cada año. Tal cantidad corresponde al consumo anual de aproximadamente 300 000 hogares estadounidenses.
Anthony R. Harding, coautor del trabajo, observa que estas emisiones anticipadas siguen siendo contenidas en comparación con otras actividades económicas, pero que no por ello son menos reales. Propone integrar desde ahora medidas de eficiencia energética en el diseño y despliegue de los sistemas de IA.
Entre las vías consideradas figuran la optimización de los algoritmos y el recurso a fuentes de energía menos contaminantes para contener la huella de carbono.
La rápida evolución de estas herramientas plantea no obstante interrogantes energéticos para las décadas futuras. Mejoras específicas de las infraestructuras y del software podrían permitir limitar el impacto ecológico al mismo tiempo que favorecen el desarrollo continuo de la IA.
El funcionamiento energéticamente intensivo de los centros de datos
Los centros de datos constituyen el corazón operativo de la inteligencia artificial, albergando los servidores dedicados a los cálculos intensivos. Su funcionamiento absorbe volúmenes elevados de electricidad, principalmente para alimentar los procesadores y mantener un enfriamiento adecuado.
Con el aumento de la potencia de la IA, las necesidades de capacidad de cálculo aumentan, incitando a la construcción de nuevas instalaciones. Esto conlleva una progresión del consumo de energía, a menudo de origen fósil, con un aumento de las emisiones de gases de efecto invernadero.
Los ingenieros trabajan en el diseño de algoritmos y hardware menos voraces energéticamente. Por ejemplo, los métodos de compresión de modelos permiten una reducción de la potencia de cálculo requerida sin alterar significativamente los resultados, haciendo que los sistemas sean globalmente más sobrios.
El uso de procesadores especializados, como las unidades de procesamiento tensorial, proporciona un mejor rendimiento por vatio consumido. Estas evoluciones del hardware también ayudan a optimizar la eficiencia energética.