Los especialistas aseguran que el avance de la inteligencia artificial, el consumo energético se disparó debido a que la mayoría de la población solía utilizar el buscador de Google, que funciona con procesadores CPU, menos potentes que los GPU utilizados en los centros de IA.
Según recientes investigaciones, el entrenamiento y el avance de la inteligencia artificial ha consumido una cantidad de energía eléctrica equivalente al consumo de una familia tipo durante 23 años.
El 30 de noviembre de 2022, cuando OpenAI lanzó ChatGPT, la Agencia Internacional de la Energía (IEA) informó que este evento marcó el inicio de un aumento significativo en el consumo de recursos energéticos. Los centros de GPU consumieron entre el 1% y el 1,3% de la electricidad mundial en 2022.
Además, según datos de Google, propietaria del modelo de IA Gemini, la multinacional incrementó su consumo de energía en un 16,2% en 2023.
Esto significa que para obtener una respuesta de ChatGPT, las unidades de procesamiento de gráficos necesitan un consumo energético tres veces mayor que el de una búsqueda normal en Google, según datos del Instituto de la Ingeniería de España (IIE).
Por ejemplo, solo la energía consumida por el entrenamiento de un modelo como GPT-3 es comparable al consumo de un hogar español durante 23 años (78.437 kWh).
Por otro lado, los nuevos chatbots necesitan agua para funcionar, tanto para la producción de electricidad como para la refrigeración de los equipos. En los centros de datos, el ambiente se pulveriza para evitar el sobrecalentamiento de los equipos.
Las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (UNEP, por sus siglas en inglés) advierten que, a nivel global, la infraestructura relacionada con la IA podría consumir seis veces más agua que un país como Dinamarca hasta 2027.
No solo se debe considerar el consumo energético, sino también los desechos que producen. Estos centros de datos generan piezas que a menudo contienen sustancias peligrosas como el mercurio y el plomo. Fabricar una máquina de 2 kilos requiere 800 kilos de materias primas.
Una investigación de la Universidad de Cambridge y del Instituto de Medio Ambiente Urbano de la Academia China de Ciencias, publicada en Nature Computational Science, indica que la generación de residuos procedentes de la tecnología pasará de 2.600 toneladas en 2023 a 2,5 millones de toneladas en 2030, lo que equivale a desechar entre 2.100 y 13.300 millones de unidades de iPhone 15 Pro.
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