La inteligencia artificial (IA) se convirtió en una de las herramientas tecnológicas más utilizadas del momento; sin embargo, está intensificando la crisis ambiental global con la creciente huella ecológica. Cada interacción con modelos avanzados de IA consume grandes cantidades de energía, requiere agua para su enfriamiento y contribuye a la generación de residuos electrónicos, aumentando significativamente su impacto ecológico.
El entrenamiento, la inferencia y el almacenamiento de datos en sistemas de IA demandan enormes cantidades de energía. Por ejemplo, una consulta en ChatGPT requiere hasta diez veces más electricidad que una búsqueda en Google. En plataformas de alto tráfico, como asistentes virtuales y motores de recomendación, el impacto energético se vuelve aún más crítico.
A su vez, entrenar modelos de aprendizaje profundo, como GPT-3, exige el uso intensivo de hardware especializado, como GPU y TPU, lo que dispara el consumo eléctrico. Hugging Face, por ejemplo, consumió 433 megavatios-hora (MWh) al entrenar un modelo multilingüe, suficiente para abastecer 40 hogares estadounidenses durante un año.
Además, los centros de datos que alojan estos modelos operan de forma continua, con un 40% de su consumo destinado a servidores y otro 40% a sistemas de refrigeración. Solo en el entrenamiento de GPT-3 se utilizaron 700.000 litros de agua para enfriar los servidores.
Una huella de carbono en aumento
Las grandes compañías tecnológicas están expandiendo su infraestructura de IA a nivel global, lo que disparó sus emisiones de carbono. En los últimos cinco años, las emisiones de Google aumentaron un 48%, mientras que las de Microsoft crecieron un 30% entre 2020 y 2023.
En 2022, la IA y el sector de criptomonedas consumieron 460 teravatios-hora (TWh), el 2% de la electricidad mundial, según la Agencia Internacional de la Energía. Se estima que para 2026 esta cifra podría duplicarse, alcanzando el equivalente al consumo total de Japón.
Si todas las búsquedas en Google incorporaran IA, se necesitarían 29,2 TWh al año, lo mismo que el consumo eléctrico anual de Irlanda. En el caso de Nvidia, cuyo hardware es clave para la IA, su consumo total podría oscilar entre 85 y 134 TWh anuales, similar al de Argentina.
Buscando soluciones sostenibles
El impacto ambiental de la IA depende en gran medida de la fuente de energía utilizada. Si se alimenta con electricidad generada a partir de combustibles fósiles, su huella de carbono se dispara.
Empresas como Google, Microsoft y Amazon prometieron reducir sus emisiones y operar con energías renovables para 2030 o 2040. Sin embargo, estos compromisos se hicieron antes de la expansión masiva de la IA, lo que genera incertidumbre sobre su viabilidad real. El desafío ahora es equilibrar el avance de la inteligencia artificial con prácticas sostenibles que minimicen su impacto en el planeta.
La IA y su huella ecológica
La inteligencia artificial (IA) tiene un impacto ambiental negativo, ya que consume mucha agua y electricidad, y genera emisiones de carbono. También produce desechos electrónicos y requiere materias primas que se extraen de forma insostenible.
Los impactos ambientales de la IA son:
- Emisiones de carbono: La IA genera emisiones de carbono al entrenar y usarla. Los centros de datos, que albergan los servidores de IA, son una de las principales fuentes del crecimiento de la huella ecológica.
- Consumo de agua: consume grandes cantidades de agua, que cada vez escasea más en muchos lugares.
- Desechos electrónicos: La fabricación de hardware de IA genera desechos electrónicos.
- Uso de materias primas: La fabricación de hardware de IA requiere materias primas, como minerales críticos y elementos raros, que a menudo se extraen de forma insostenible.
Sin embargo, la IA también puede ayudar a cuidar el medio ambiente, por ejemplo, en la prevención y mitigación de desastres naturales.
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