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El auge de la inteligencia artificial (IA) ha revolucionado múltiples industrias, pero su impacto energético ha generado preocupación en un mundo que enfrenta serias crisis medioambientales. Durante 2024, se espera que las organizaciones adquieran una mayor conciencia y capacidad para gestionar los efectos de la IA, una tecnología cuyo consumo energético es considerablemente elevado.
Las consecuencias del cambio climático se hacen más evidentes cada día: temperaturas extremas, sequías persistentes, desastres naturales y un aumento continuo del nivel del mar. Este desequilibrio medioambiental, exacerbado por la contaminación, subraya la urgencia de adoptar acciones efectivas para mitigar estos efectos.
En este contexto, cada cumbre climática cobra importancia, estableciendo precedentes en términos de acuerdos y metas para alcanzar la neutralidad de carbono. A pesar del creciente compromiso de las empresas con estos objetivos, un informe de Net Zero Tracker revela que muy pocas cumplen con los criterios establecidos por las Naciones Unidas (ONU).
En la COP28, casi 200 países alcanzaron un consenso histórico para reducir el consumo global de combustibles fósiles, triplicar la capacidad de energías renovables para 2030 y acelerar la eliminación del uso de carbón. Aquí es donde las tecnologías, incluida la IA, podrían desempeñar un papel crucial. Sin embargo, surge la pregunta: ¿qué tan sostenible es la IA en términos de consumo energético?
El consumo energético de la IA: un desafío creciente
A pesar de los compromisos asumidos y las innovaciones en desarrollo, se proyecta que el consumo energético aumentará con la adopción masiva de la IA. Los grandes modelos de lenguaje (LLM), por ejemplo, requieren múltiples unidades de procesamiento gráfico (GPU), cada una de las cuales puede consumir entre 250 y 300 vatios de potencia por hora durante el entrenamiento de estos modelos. Este proceso, que involucra cientos de GPU trabajando durante varios días sin interrupción, contribuye significativamente al consumo energético.
La potencia informática necesaria para que la IA realice millones de cálculos, clasificaciones, análisis y respuestas es inmensa. A diferencia de otros avances informáticos, el entrenamiento y la ejecución de los LLM implica un costo energético continuo, incluso después de que el software ha sido creado o entrenado inicialmente. Esto genera ineficiencias y emisiones de gases de efecto invernadero, exacerbando el problema del cambio climático.
¿Es posible desarrollar sistemas de IA más eficientes energéticamente?
A pesar de representar solo una pequeña fracción del consumo energético total, la creciente popularidad de la IA anticipa un aumento significativo en su demanda energética. Para abordar este desafío de manera sostenible, es fundamental desarrollar infraestructuras tecnológicas más responsables desde el punto de vista energético. Esto incluye optimizar los modelos, implementar herramientas que rastreen y reduzcan la carga de trabajo computacional, y promover la trazabilidad del uso y las fuentes de energía de la IA.
El desarrollo de modelos más pequeños y especializados, diseñados para casos de uso específicos, representa un avance importante en la eficiencia energética. Estos modelos, al ser entrenados con conjuntos de datos más pequeños y precisos, consumen menos energía en comparación con los sistemas generales.
Una nueva era de redes energéticas impulsadas por IA
El doble filo de la IA, con su capacidad para innovar y su impacto energético, abre la puerta a una nueva era de redes energéticas y modelos de eficiencia. Estas redes tienen el potencial de reducir significativamente las necesidades energéticas globales para 2050, lo que a su vez podría contrarrestar las emisiones de carbono y mejorar la sostenibilidad ambiental.
Una de las innovaciones más prometedoras en este ámbito es la combinación de redes definidas por software con sistemas de energía eléctrica basados en microrredes de corriente continua (CC). Estos sistemas podrían mejorar la eficiencia energética, proporcionando mayor visibilidad, conocimientos y automatización.
El uso de tecnologías como Power over Ethernet (PoE), que suministra energía de CC a dispositivos a través de cableado Ethernet, también contribuye a la eficiencia al eliminar la necesidad de fuentes de alimentación independientes. Esta solución de bajo voltaje permite un control centralizado de la iluminación, cámaras, monitores y otros dispositivos, reduciendo los costos energéticos en edificios y hogares.
IA y sostenibilidad, un binomio necesario
Aunque la IA no es la panacea para todos los problemas energéticos, su capacidad para generar datos útiles puede ser clave para identificar y eliminar el consumo energético ineficiente. La integración de la IA con estrategias de eficiencia energética puede ser un catalizador para el desarrollo de capacidades innovadoras que, lejos de obstaculizar, impulsarán el camino hacia un futuro más sostenible.
