Si bien, el uso de los recientes grandes avances tecnológicos está generando beneficios impresionantes a la humanidad, estos requieren para funcionar insumos significativos, a veces no previstos del todo. Tal es el caso de la energía necesaria para hacer funcionar a los dispositivos que generan la Inteligencia Artificial (IA). Al respecto un estimado colega nos comparte el presente artículo republicado el 10 de octubre de 2023 por Tech Xplore en referencia a lo publicado por Cell Press y traducido por nosotros para este mismo espacio. Veamos de quÉ se trata…

La inteligencia artificial (IA) promete ayudar a los programadores a codificar más rápido, a los conductores conducir de forma más segura y a hacer que las tareas diarias consuman menos tiempo, Pero en un comentario publicado el 10 de octubre en la revista Joule, el fundador de Digiconomist demuestra que la herramienta, cuando se adopte ampliamente, podría tener una gran huella energética, que en el futuro podría exceder las demandas de energía de algunos países.

"Si tenemos en cuenta la creciente demanda de servicios de IA, es muy probable que el consumo de energía relacionado con la IA aumente significativamente en los próximos años", afirma el autor Alex de Vries, Ph.D. Candidato en la Vrije Universiteit Amsterdam.

Desde 2022, la IA generativa, que puede producir texto, imágenes u otros datos, ha experimentado un rápido crecimiento, incluido ChatGPT de OpenAI. Entrenar estas herramientas de IA requiere alimentar a los modelos con una gran cantidad de datos, un proceso que consume mucha energía. Hugging Face, una empresa de desarrollo de inteligencia artificial con sede en Nueva York, informó que su herramienta de inteligencia artificial para generar texto multilingüe consumió alrededor de 433 megavatios-hora (MWH) durante el entrenamiento, suficiente para alimentar 40 hogares estadounidenses promedio durante un año.

La huella energética de la IA no termina con la formación. El análisis de De Vries muestra que cuando la herramienta se pone a trabajar ¾generando datos basados en indicadores¾ cada vez que la herramienta genera un texto o una imagen, también utiliza una cantidad significativa de potencia informática y, por tanto, de energía. Por ejemplo, el funcionamiento de ChatGPT podría costar 564 MWh de electricidad al día.

Mientras empresas de todo el mundo trabajan para mejorar la eficiencia del hardware y software de IA para que la herramienta consuma menos energía, de Vries dice que un aumento en la eficiencia de las máquinas a menudo aumenta la demanda. Al final, los avances tecnológicos conducirán a un aumento neto en el uso de recursos, un fenómeno conocido como la paradoja de Jevons.

"El resultado de hacer que estas herramientas sean más eficientes y accesibles puede ser que simplemente permitamos que más aplicaciones y más personas las utilicen", dice de Vries.

Google, por ejemplo, ha estado incorporando IA generativa en el servicio de correo electrónico de la empresa y está probando cómo potenciar su motor de búsqueda con IA. Actualmente, la empresa procesa hasta 9 mil millones de búsquedas al día. Basándose en los datos, de Vries estima que si cada búsqueda en Google utilizara IA, se necesitarían alrededor de 29,2 TWh de energía al año, lo que equivale al consumo anual de electricidad de Irlanda.

Es poco probable que este escenario extremo suceda en el corto plazo debido a los altos costos asociados con servidores de IA adicionales y los cuellos de botella en la cadena de suministro de servidores de IA, afirma de Vries. Pero se prevé que la producción de servidores de IA crezca rápidamente en el futuro próximo. Para 2027, el consumo mundial de electricidad relacionado con la IA podría aumentar entre 85 y 134 TWh al año según la proyección de la producción de servidores de IA.

La cantidad es comparable al consumo anual de electricidad de países como los Países Bajos, Argentina y Suecia. Además, las mejoras en la eficiencia de la IA también podrían permitir a los desarrolladores reutilizar algunos chips de procesamiento informático para su uso, lo que podría aumentar aún más el consumo de electricidad relacionado con la IA.

"El crecimiento potencial pone de relieve que debemos ser muy conscientes de para qué usamos la IA. Consume mucha energía, por lo que no queremos ponerla en todo tipo de cosas donde en realidad no la necesitamos", dice de Vries.