La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta esencial en el mundo moderno, transformando sectores como la salud, la educación y el entretenimiento. Sin embargo, este avance tecnológico tiene un coste considerable que no siempre es evidente: el consumo energético. A medida que la IA sigue creciendo, su demanda de energía plantea preguntas sobre su sostenibilidad y el impacto ambiental que conlleva.
El alto coste energético del entrenamiento de la IA
El funcionamiento de los modelos de inteligencia artificial requiere un proceso de «entrenamiento», en el cual se procesan cantidades masivas de datos. Para generar modelos precisos, las empresas necesitan infraestructura que incluye grandes centros de datos. Este entrenamiento consume una gran cantidad de energía. Por ejemplo, la empresa Hugging Face señala que el entrenamiento de uno de sus modelos multilingües consume más de 433 MWh de electricidad, suficiente para abastecer 40 hogares en un año.
Esta cifra es solo un ejemplo de cómo la demanda energética de la IA está en aumento. Google, una de las empresas más grandes en el ámbito tecnológico, procesa aproximadamente 9 mil millones de solicitudes diarias. Si todas estas operaciones se hicieran a través de IA, el consumo eléctrico anual sería superior a 29 TWh, equivalente al consumo anual de países como Irlanda.
Impacto en el medio ambiente
El crecimiento de los centros de datos asociados con la IA también tiene un impacto directo en las emisiones globales de carbono. Actualmente, se estima que los centros de datos son responsables del 1% de las emisiones de gases contaminantes en todo el mundo. A medida que la IA sigue expandiéndose, este porcentaje podría aumentar considerablemente, lo que pone de manifiesto la necesidad urgente de encontrar fuentes de energía más limpias y eficientes.
Uno de los desafíos es que la mayor parte de la energía utilizada por estos centros proviene de fuentes no renovables, como el carbón y el gas natural. Esto agrava el problema del calentamiento global y contradice las metas de sostenibilidad que muchas empresas tecnológicas han fijado.
¿Es posible un modelo más sostenible?
La pregunta de si es posible sostener el crecimiento de la IA sin comprometer el medio ambiente es crítica. A corto plazo, empresas como Google, Amazon y Meta han comenzado a explorar soluciones. Una de ellas es la inversión en energía nuclear, que aunque controvertida, puede ofrecer una fuente de energía estable para satisfacer las necesidades de estos centros de datos.
Al mismo tiempo, se están haciendo esfuerzos por aumentar la adopción de fuentes renovables. La Unión Europea, por ejemplo, ha establecido como meta que todos los centros de datos sean neutros en emisiones de carbono para el año 2030. Este tipo de regulaciones podrían impulsar a otras regiones a seguir un camino similar y reducir la huella de carbono de la IA.
Preguntas importantes sobre el futuro energético de la IA
La IA es comparable a cambios tecnológicos anteriores como la llegada de Internet o la transición de las máquinas de escribir a la ofimática. Aunque la IA mejora la productividad y ahorra tiempo, también genera un nuevo conjunto de problemas. La cantidad de energía que se necesita para entrenar modelos de IA es considerable. Por ejemplo, para que un centro de datos sea completamente autónomo usando energía solar, se necesitarían paneles que cubrieran el área de 160 campos de fútbol, lo cual plantea preguntas sobre la viabilidad de estas soluciones.
¿Estamos preparados para asumir este coste? Y si lo estamos, ¿es posible hacerlo de forma sostenible? Estas preguntas son fundamentales para el futuro de la IA y su integración con los objetivos de sostenibilidad global.
Utilizar en casa IA como Stable Diffusion puede hacer que nuestro ordenador consuma de 500 a 700W en el proceso, ¿no va a suponer eso un consumo alto al cabo del tiempo?
Inversiones y avances hacia una IA más verde
Para enfrentar el desafío del consumo energético, algunas empresas tecnológicas están invirtiendo en soluciones a largo plazo. Meta, por ejemplo, ha calculado que, para cubrir sus necesidades energéticas futuras, necesitaría dos reactores nucleares. Aunque esto puede parecer una solución radical, demuestra la escala del problema.
Sin embargo, el uso de energía nuclear no está exento de polémica. A pesar de que puede reducir las emisiones de carbono, conlleva otros riesgos, como la gestión de residuos radiactivos y los posibles accidentes. Por ello, muchas empresas también están explorando opciones renovables, como la energía solar y eólica, para alimentar sus centros de datos. La transición a un modelo basado en energías limpias, aunque prometedora, aún tiene un largo camino por recorrer.
¿Qué podemos esperar para el futuro?
A largo plazo, es probable que la IA continúe creciendo y, con ella, la demanda de energía. Las proyecciones actuales estiman que para 2027, el consumo energético mundial de la IA podría aumentar entre 85 y 134 TWh anuales. A medida que la tecnología se adopte más ampliamente, el reto será cómo equilibrar este crecimiento con un enfoque responsable y sostenible.
Regulaciones más estrictas, como la divulgación pública del consumo energético por parte de las empresas tecnológicas, podrían ser un paso en la dirección correcta. Asimismo, la inversión en nuevas tecnologías para reducir el consumo de energía en los procesos de IA será clave para limitar su impacto ambiental.
Equilibrar innovación y sostenibilidad
La inteligencia artificial ha transformado el mundo en muchos aspectos, pero su impacto en el consumo energético no puede ser ignorado. La tecnología ofrece enormes beneficios en términos de eficiencia y productividad, pero también plantea desafíos significativos. Es necesario adoptar un enfoque más sostenible que permita a la IA crecer sin comprometer los objetivos ambientales globales.
El equilibrio entre innovación y sostenibilidad será crucial en los próximos años. Las decisiones que se tomen hoy, tanto a nivel regulatorio como empresarial, determinarán si la IA puede coexistir con un planeta que también necesita cuidado y atención.
Preguntas frecuentes
El consumo energético de la inteligencia artificial se debe principalmente al proceso de entrenamiento de los modelos, que requiere grandes cantidades de datos y potentes centros de datos para procesarlos. Cada entrenamiento implica cálculos intensivos realizados en equipos que operan a alta capacidad, generando un gran gasto de electricidad. Este proceso se repite en múltiples aplicaciones de IA, lo que aumenta la demanda energética total. Los gigantes tecnológicos ya buscan alternativas para hacer este consumo más sostenible, como el uso de fuentes de energía renovable y optimización de hardware.
El impacto ambiental de la inteligencia artificial está vinculado a las emisiones de carbono generadas por los centros de datos que la operan, los cuales en su mayoría utilizan fuentes de energía no renovables. Los estudios indican que los centros de datos responsables del funcionamiento de IA representan una parte creciente de las emisiones globales de CO₂, lo que agrava problemas ambientales como el cambio climático. Esto ha llevado a empresas y gobiernos a considerar regulaciones y a incentivar el uso de energías más limpias y eficientes en estos centros.
La sostenibilidad del consumo energético de la IA es un reto significativo. Actualmente, se estudian opciones como la energía nuclear y fuentes renovables para sostener su demanda, pero la dependencia de energía es muy alta y podría aumentar en los próximos años. La transición a una IA sostenible implicaría optimizar los modelos de IA y la infraestructura, así como fomentar políticas de transparencia sobre el consumo energético y su impacto.
