La inteligencia artificial (IA) se ha integrado en la vida cotidiana en tiempo récord. Desde la presentación de ChatGPT en noviembre de 2022, estas herramientas se han convertido en plataformas de uso masivo, al punto de figurar entre los sitios web más visitados del mundo. Sin embargo, detrás de cada respuesta generada por un chatbot hay un coste energético creciente que empieza a despertar preocupación.
Google presentó un dato inicial sobre su servicio Gemini: un mensaje de texto medio utiliza 0,24 vatios por hora, lo que equivale a mantener encendido un televisor durante menos de nueve segundos, según explicó Savannah Goodman, directora de los Laboratorios de Energía Avanzados de la compañia.
Cada interacción con la IA implica un complejo proceso de cómputo en los centros de datos. El Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL) estima que actualmente representan el 4,4% de toda la electricidad consumida en Estados Unidos. Y el panorama es aún más desafiante: para 2028, más de la mitad de la energía de los centros de datos se destinaría a la IA, lo que equivale al 22% de la demanda eléctrica doméstica.
Uno de los factores que explica esta tendencia es el aumento del tamaño de los modelos. Parthasarathy Ranganathan, vicepresidente e ingeniero de Google, indicó a Infobae que los parámetros de Gemini han pasado de millones a billones, duplicándose cada tres meses y medio. Este crecimiento exige también una mayor potencia de cómputo.
El otro factor es el uso masivo. Aunque una consulta individual consuma apenas entre 0,24 y 0,30 vatios por hora, mil millones de interacciones diarias suponen más de 109 gigavatios-hora anuales. Esa cifra equivale al suministro eléctrico de más de 10.000 hogares en un país desarrollado.
La huella de cada interacción
Un estudio publicado en MIT Technology Review detalla que una sesión promedio de 15 preguntas, acompañada de 10 solicitudes de imágenes y un video de cinco segundos, consume 2,9 kilovatios-hora. Esto equivale al gasto energético de recorrer 150 kilómetros en bicicleta eléctrica o encender un microondas por más de tres horas.
El entrenamiento de los modelos supone aún mayores demandas. Para preparar GPT-4, el modelo de OpenAI, se necesitaron más de 100 millones de euros y 50 gigavatios-hora de energía, suficiente para abastecer ciudades del tamaño de Sevilla o Ámsterdam durante varios días.
Eficiencia y transparencia
Google asegura que trabaja en mejorar la eficiencia. Goodman indicó que en los últimos 12 meses lograron reducir entre 33 y 44 veces la energía y la huella de carbono por consulta en Gemini. Además, su modelo de cálculo incluye no solo el consumo activo de la máquina, sino también factores como enfriamiento, uso de memoria y energía en infraestructura inactiva.
Sin embargo, especialistas consideran que los datos disponibles aún son insuficientes. Boris Gamazaychikov, jefe de sostenibilidad de IA en Salesforce, sostiene que el sector sigue siendo una “caja negra”. Sasha Luccioni, investigadora en Hugging Face, subraya la necesidad de presionar a las empresas para que revelen cifras completas y comparables.
Nuevas fuentes de energía
La demanda energética de la IA ya ha llevado a compañías como Microsoft y Meta a explorar la energía nuclear como opción más estable frente a la solar o eólica. “Los centros de datos necesitan electricidad constante, las 24 horas del día, los siete días de la semana”, explica Rahul Mewawalla, director de Mawson Infrastructure Group.
El debate sobre el consumo energético de la IA recién comienza. Mientras Google ha dado un primer paso hacia la transparencia, los investigadores coinciden en que falta mucho por esclarecer. Lo cierto es que, a medida que el uso de estas herramientas se expanda, también crecerá su impacto en la red eléctrica mundial.
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