El rápido crecimiento de la IA ha cambiado muchos sectores y ha dado lugar a nuevas tecnologías asombrosas, pero también conlleva un gran problema: un enorme aumento del consumo de energía. Este aumento del consumo de energía no es solo un problema tecnológico, sino una gran preocupación medioambiental que todos los que trabajamos en el campo de la IA debemos abordar. A medida que la IA sigue desarrollándose, no se trata sólo de crear modelos más inteligentes y resolver los problemas de más usuarios; se trata de asegurarse de que estos avances no dañen nuestro planeta. La cuestión no es sólo qué puede hacer la IA por nosotros, sino cómo podemos garantizar que sus avances sean sostenibles para el planeta.
El panorama actual
Gartner predice que, sin prácticas de IA sostenibles, en 2025 la IA consumirá más energía que la mano de obra humana, lo que contrarrestará significativamente las ganancias de carbono cero.
Según un informe reciente de la Comisión Federal Reguladora de la Energía, se espera que la demanda de centros de datos en EE.UU. alcance los 35 gigavatios en 2030, lo que equivale a suministrar energía a unos 26 millones de hogares. (Para contextualizar, 1 GW es energía suficiente para abastecer a unos 750.000 hogares).
En regiones como Salt Lake City, donde gigantescos consumidores de energía como Meta y Google están construyendo centros de datos, se ha producido un notable retorno al carbón, ya que se necesitan más centros de datos para soportar las cargas de trabajo de la IA. Se están abandonando los planes de jubilación anticipada de las centrales eléctricas de carbón, retrasando las fechas hasta 2042 y reduciendo los recursos energéticos limpios.
Se trata de un cambio preocupante que pone de relieve las complejas compensaciones entre el avance tecnológico y la sostenibilidad, especialmente porque la IA está en camino de impulsar un aumento del 160% en la demanda de energía de los centros de datos para 2030.
Aunque algunos gigantes tecnológicos como Google, Amazon y Microsoft se han comprometido a alimentar sus centros de datos con energías 100 % renovables para 2030, el panorama actual sigue dejando importantes huellas de carbono en las operaciones de IA.
Según datos públicos de Meta, uno de sus centros de datos en Iowa utiliza anualmente la cantidad de energía equivalente a 7 millones de ordenadores portátiles funcionando ocho horas al día.
Según un estudio de Hugging Face y la Universidad Carnegie Mellon, crear una imagen utilizando IA generativa consume tanta energía como cargar completamente tu smartphone.
Las consultas a ChatGPT consumen casi 10 veces más electricidad que una búsqueda en Google. Para una empresa emergente, entrenar sus modelos de IA en Estados Unidos consume unas 1.000 toneladas de CO2 al año, el equivalente a 1.000 viajes de París a Nueva York.
La IA necesita un gran avance energético. La industria está explorando soluciones como la fusión atómica para acelerar la transición energética y abandonar los combustibles fósiles, pero hasta que se produzca este avance energético, las personas y las empresas que trabajan en IA deben dar pasos individuales hacia el cambio.
Por qué la industria de la IA ha tardado en adoptar prácticas sostenibles
Las empresas dirigidas por la IA se enfrentan a retos en los ámbitos de la tecnología, la inversión financiera y la participación de las partes interesadas cuando intentan adoptar prácticas de IA sostenibles.
La transición a soluciones de IA sostenibles suele requerir importantes inversiones iniciales en tecnologías de eficiencia energética y fuentes de energía renovables. Según un estudio de IBM sobre sostenibilidad, aunque la mayoría de los ejecutivos (76%) está de acuerdo en que la sostenibilidad es fundamental para su negocio, casi la mitad (47%) tiene dificultades para financiar las inversiones en sostenibilidad.
Además, sólo el 31% de las organizaciones afirman integrar ampliamente los datos de sostenibilidad en sus mejoras operativas, lo que indica una brecha entre los objetivos de sostenibilidad y las medidas prácticas.
El cambio hacia centros de datos ecológicos y hardware sostenible no solo requiere capital, sino también una revisión estratégica de las infraestructuras existentes. Las empresas que construyen IA tienen que tomar decisiones complejas sobre la actualización a sistemas más eficientes al tiempo que gestionan los costes operativos corrientes.
Esto, sumado al rápido ritmo del cambio tecnológico, puede dificultar que las empresas mantengan el ritmo. Muchas empresas de IA que se encuentran en las primeras fases de desarrollo pueden dejar de dar prioridad a la sostenibilidad debido a las presiones inmediatas de la competencia, el desarrollo tecnológico y la búsqueda de un producto que encaje en el mercado.
Pero a medida que crece la demanda de IA, resulta esencial que las empresas integren la sostenibilidad en sus procesos de toma de decisiones para alcanzar objetivos medioambientales e impulsar la innovación.
Cómo podemos entre todos dar forma al futuro de la sostenibilidad de la IA
Toda la industria desempeña un papel a la hora de influir en un futuro más sostenible para la IA. La preparación, la adopción y el desarrollo de prácticas de IA ecológica dependen de la madurez del mercado y de la implicación de las partes interesadas.
Los inversores de capital riesgo pueden evaluar el impacto medioambiental de su cartera, solicitar declaraciones de impacto a las empresas y compartir las mejores prácticas de sostenibilidad para animar a más empresas a actuar.
Las empresas y pymes que utilizan IA pueden solicitar declaraciones de impacto ambiental a los proveedores para evaluar los esfuerzos y el compromiso de sostenibilidad.
Las empresas que desarrollan productos de IA pueden ser selectivas en cuanto al tipo de modelo de IA que utilizan. Estudios recientes demuestran que los modelos de IA especializados consumen menos energía que los modelos de IA de propósito general. Cuanto más frugal sea, más rápido podrá ejecutarse, mejorando la experiencia del usuario y reduciendo el consumo de energía.
Las empresas que desarrollan modelos de IA pueden asociarse con centros de datos ecológicos como Genesis Cloud para aprovechar las fuentes de energía renovables y minimizar el impacto medioambiental. Pueden pedir a los proveedores de la nube las puntuaciones de Eficiencia de Uso de la Energía (PUE) de sus centros de datos e incluso utilizar una herramienta de código abierto para medir su huella de carbono en la nube. Internamente, pueden desarrollar modelos de IA especializados más frugales para reducir las emisiones de carbono. Externamente, pueden publicar las emisiones de CO2 de sus modelos, como hizo Meta con Llama 3.1.
Los proveedores de la nube como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, Scaleway y Genesis pueden ayudar a reducir la huella de carbono de la IA desarrollando infraestructuras que maximicen la eficiencia energética y siendo transparentes. Esto implica compartir sus puntuaciones PUE, incluida la energía consumida para refrigerar el centro de datos y las emisiones de CO2 para construir el centro de datos, y ofrecer potencialmente opciones de precios ecológicos. Los centros de datos también pueden transmitir la demanda de chips energéticamente eficientes a los proveedores de hardware.
Los proveedores de hardware pueden desarrollar chips energéticamente eficientes, como NVIDIA, que afirma que su nuevo «superchip» puede multiplicar por 30 el rendimiento de las tareas de IA generativa y consumir 25 veces menos energía con nuevas técnicas de refrigeración del chip.
La financiación pública puede participar integrando evaluaciones de la huella de carbono en los procesos de toma de decisiones.
Los reguladores pueden evolucionar hacia la responsabilización de todos los actores del ecosistema de la IA.
Como industria, necesitamos adoptar un enfoque sistémico de responsabilidad compartida para reducir el impacto medioambiental de la IA en todos los niveles del ecosistema.
El cambio puede producirse ahora mismo
Mantenerse al día con el rápido ritmo actual de innovación en IA es crucial para que las empresas sigan siendo competitivas, pero con la maduración del mercado, la sostenibilidad debería desempeñar un papel más importante en el proceso de toma de decisiones.
Da el primer paso eligiendo un proveedor de IA que ya esté tomando medidas para reducir su consumo de energía: pregunta por sus números de impacto ambiental o si miden la huella de carbono de su empresa.
Nos corresponde a todos marcar el camino y abogar por un futuro más sostenible para la IA.
