Mucha electricidad, agua y CO2: el enorme costo ambiental de la Inteligencia Artificial

El crecimiento de la inteligencia artificial (IA) generativa despertó preocupaciones sobre su impacto en el medioambiente. Este tema será central en una cumbre internacional sobre tecnología que se realizará este mes en París. Diversos estudios revelaron cifras que reflejan la magnitud de su huella ecológica.

El uso de ChatGPT, desarrollado por la compañía OpenAI, requiere una cantidad significativa de electricidad. Según la Agencia Internacional de la Energía (AIE) cada consulta realizada en este chatbot consume 2,9 Wh, lo que equivale a diez veces el gasto energético de una búsqueda en Google.

OpenAI reporta alrededor de mil millones de consultas diarias, con trescientos millones de usuarios semanales. A nivel global, el uso de chatbots y otros modelos de IA generativa creció exponencialmente. En Francia, por ejemplo, cerca del 70% de los jóvenes entre 18 y 24 años emplean esta tecnología, según una encuesta del instituto IFOP.

El almacenamiento y procesamiento de datos de estos sistemas dependen de centros de datos con un alto consumo energético. En 2023, estos centros representaron el 1,4% del consumo eléctrico mundial, de acuerdo con un estudio de Deloitte.

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Se estima que esta cifra podría aumentar al 3% en 2030, lo que equivale aproximadamente a 1.000 TWh, similar al consumo anual de Francia y Alemania juntos. La AIE también proyecta un incremento del 75% en la demanda energética de estos centros entre 2022 y 2026, impulsada por la IA y las criptomonedas.

Un estudio de la firma Gartner advierte que, para 2027, el 40% de estos centros podrían enfrentar problemas de suministro eléctrico.

El entrenamiento de modelos de IA también contribuye significativamente a las emisiones de dióxido de carbono (CO2). Investigadores de la Universidad de Massachusetts Amherst estimaron en 2019 que entrenar un modelo de lenguaje avanzado genera alrededor de 300 toneladas de CO2, equivalente a 125 vuelos de ida y vuelta entre Nueva York y Pekín.

Un estudio de la Universidad de Oxford en 2021 determinó que una sola sesión de entrenamiento de GPT-3, el modelo base del ChatGPT, produce 224 toneladas de CO2.

La falta de regulaciones globales dificulta la medición precisa de estas emisiones, y expertos advierten sobre la escasez de información acerca de los procesos de fabricación de estos modelos y la infraestructura de los centros de datos.

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Consumo de agua y residuos electrónicos

El enfriamiento de los centros de datos es otro factor que contribuye al impacto ambiental de la IA. Un estudio de la Universidad de Riverside, en California, y de la Universidad de Arlington, en Texas, estimó que GPT-3 utiliza casi medio litro de agua por cada 10 a 50 respuestas generadas.

Esta creciente demanda de IA podría llevar al consumo de entre 4.200 y 6.600 millones de metros cúbicos de agua en 2027, lo que equivale a entre cuatro y seis veces el consumo anual de Dinamarca.

Además del uso intensivo de recursos energéticos e hídricos, la IA generativa también produce una gran cantidad de residuos electrónicos. En 2023, se generaron 2.600 toneladas de desechos como tarjetas gráficas, servidores y memorias, según un estudio de la revista Nature Computational Science.

De mantenerse esta tendencia, la cifra podría escalar hasta los 2,5 millones de toneladas en 2030, equivalente a la cantidad de 13.300 millones de teléfonos inteligentes. Asimismo, la fabricación de servidores y chips para IA requiere el uso de metales raros, cuya extracción se realiza mayormente en África mediante procesos contaminantes, según la Agencia de la Transición Ecológica de Francia.

NG