La organización Bluefield Research considera en sus expectativas para el resto de la década que el consumo de agua en este tipo de instalaciones donde se desarrolla IA crecerá a una tasa anual compuesta de 5.6 por ciento de 2023 hasta el fin de la década, “convirtiéndose en una de las industrias de mayor crecimiento” en ese respecto.
Ciudad de México, 19 de noviembre (SinEmbargo).– La explosión de la Inteligencia Artificial (IA) en el mundo –desde la creación de imágenes híper realistas hasta su uso cotidiano e incluso el que no vemos, sobre todo relacionado con algoritmos para identificar patrones en la red– no ha ocurrido sin polémicas: fotografías de celebridades o políticos que resultan ser creadas artificialmente, así como su uso en la academia y en las aulas para hacer tareas, cumplir con documentos que al final resultan contener información inventada y otros. Ahora, a ese bagaje, se suma otro de gran importancia, sobre todo en el contexto del cambio climático y su aceleración: el consumo de agua que este tipo de tecnología usa para poder realizar sus actividades.
El consumo también se traduce en los litros de agua que se usan para refrigerar los servidores dedicados a alimentar los diferentes productos y sistemas de la IA. Investigadores de las universidades de Riverside y Arlington estimaron este año que el entrenamiento de GPT-3 en uno de los centros de datos de más avanzados de Microsoft –socio de OpenAI en el desarrollo de la inteligencia artificial– consumió de forma directa 700 mil litros de agua dulce limpia, “suficiente para producir 370 coches BMW o 320 vehículos eléctricos Tesla”.
Los centros de datos propios de Google en Estados Unidos, por su parte, consumieron 12 mil 700 millones de litros de agua dulce en 2021 en los procesos de refrigeración de sus equipos informáticos.
El uso de esta tecnología también tiene un gran consumo. A nivel de refrigeración, una sola conversación en de entre 20 y 50 preguntas con ChatGPT necesita unos 500 mililitros de agua (medio litro), según el estudio de las universidades californianas. Y si se atiende a la electricidad, una búsqueda de Google consume de media 0.0003 kWh, mientras que una consulta en ChatGPT entre 0.001 y 0.01 kWh, según el Instituto de la Ingeniería de España.
¿Una posible solución? Un diseño de chips más eficiente, una investigación en la eficiencia energética de la IA que además del hardware atienda también a la eficiencia en los algoritmos y las prácticas de entrenamiento de modelos, el empleo de sistemas de energía renovables y neutras en carbono, mejoras en la infraestructura de datos, y políticas de reciclaje de electrónicos y economía circular, son algunas de las cuestiones que habría que atender para reducir el consumo de recursos energéticos.
GIGANTES REPORTAN MAYORES CONSUMOS DE AGUA A PARTIR DE LA IA
En su reporte de 2022, Microsoft reconoció que su consumo global de agua creció un 34 por ciento de 2021 al siguiente año, y alcanzó los casi 1.7 mil millones de galones, es decir, unas 2 mil 500 albercas olímpicas. Además, Google también reportó un aumento de 20 por ciento de consumo de agua en el mismo periodo.
“Es justo decir que la mayoría de este crecimiento se debe a la IA”, aseguró a The Associated Press Shaolei Ren, uno de los investigadores de la Universidad de California en Riverside líderes en estudios que buscan calcular el impacto ambiental generado por productos como ChatGPT y otras inteligencias artificiales, incluido el estudio mencionado más arriba.
Microsoft se ha defendido y dice que sólo usa agua cuando sus instalaciones superan los 29.3 grados, y también se comprometió a mejorar sus procesos y cumplir con la Agenda 2030 de cero emisiones. Pero de acuerdo con AP, tan solo en julio de 2022, en el estado de Iowa, donde se ubican varios centros de datos de la compañía, se usaron 11.5 millones de galones de agua, es decir, un 6 por ciento del agua usada en el distrito de DeMoines, una de las ciudades principales del estado. Esto incluye las reservas que también abastecen de agua potable a los habitantes de la urbe.
“Para responder a los desafíos mundiales del agua, los modelos de IA pueden, y también deben, asumir la responsabilidad social y predicar con el ejemplo abordando su propia cuestión de la huella del agua”, reza el estudio encabezado por Ren. “Finalmente nosotros resaltamos la necesidad de abordar de manera integral la huella hídrica junto con la huella de carbono para permitir realmente una IA sostenible”, completaron.
La organización Bluefield Research considera en sus expectativas para el resto de la década que el consumo de agua en este tipo de instalaciones donde se desarrolla IA crecerá a una tasa anual compuesta de 5.6 por ciento de 2023 hasta 2030, “convirtiéndose en una de las industrias de mayor crecimiento” en ese respecto.
Además, el mismo informe indica que este tipo de instalaciones, con 728 establecimientos a lo largo del mundo, según sus estimados, alcanzara los mil para 2024: es decir, no solamente habrá más consumo en estos centros de desarrollo de IA sino que habrá más instalaciones. “La proliferación de instalaciones de centros de datos a grandes escalas presenta una oportunidad para los proveedores de soluciones de gestión del agua, particularmente a medida que su implementación se expande a geografías nuevas y con estrés hídrico”, señalan.
UNA CRISIS DENTRO DE UNA CRISIS
Todo esto ocurre mientras el cambio climático no hace otra cosa que acelerarse. Los ríos se están calentando y pierden oxígeno más rápidamente que los océanos, según un estudio dirigido por La universidad de Pensilvania (Penn State), en Estados Unidos. El trabajo, publicado en la revista Nature Climate Change en septiembre, muestra que de casi 800 ríos de Europa y Estados Unidos, el calentamiento se produjo en el 87 por ciento y la pérdida de oxígeno en el 70 por ciento.
El estudio también prevé que, en los próximos 70 años, los sistemas fluviales, especialmente en el sur de Estados Unidos, probablemente experimentarán períodos con niveles tan bajos de oxígeno que los ríos podrían “inducir la muerte aguda” de ciertas especies de peces y amenazar la diversidad acuática en general.
“Es una llamada de atención”, afirma Li Li, catedrático Isett de Ingeniería Civil y Medioambiental de la Universidad Estatal de Pensilvania y autor del artículo. “Sabemos que el calentamiento del clima ha provocado el calentamiento y la pérdida de oxígeno en los océanos, pero no esperábamos que esto ocurriera en ríos caudalosos y poco profundos”, señaló. Esto podría además tener graves implicaciones para la vida acuática y la vida de los seres humanos.
ALERTAN TAMBIÉN POR CONSUMO DE ENERGÍA
Pero, además, expertos han alertado por el consumo general de energía de las IA. “Teniendo en cuenta la creciente demanda de servicios de IA, es muy probable que el consumo de energía relacionado aumente significativamente en los próximos años”, afirma el fundador de la plataforma DigiEconomist, Alex de Vries, en un comentario publicado en la revista Joule en octubre.
Desde 2022, la IA generativa, que puede producir texto, imágenes u otros datos, ha experimentado un rápido crecimiento, incluido el ChatGPT de OpenAI. El entrenamiento de estas herramientas de IA requiere alimentar los modelos con una gran cantidad de datos, un proceso que consume mucha energía. Hugging Face, una empresa de desarrollo de IA con sede en Nueva York, informó de que su herramienta de IA multilingüe generadora de texto consumió unos 433 megavatios-hora (MWH) durante el entrenamiento, suficiente para abastecer de energía a 40 hogares estadounidenses medios durante un año.
Y la huella energética de la IA no termina con el entrenamiento. El análisis de De Vries, doctorando de la Universidad Libre de Ámsterdam, muestra que cuando la herramienta se pone a trabajar –generando datos basados en instrucciones–, cada vez que genera un texto o una imagen, también utiliza una cantidad significativa de potencia de cálculo y, por tanto, de energía. Por ejemplo, el funcionamiento de ChatGPT podría costar 564 MWh de electricidad al día.
Aunque empresas de todo el mundo trabajan en mejorar la eficiencia del hardware y el software de IA para que la herramienta consuma menos energía, de Vries afirma que un aumento de la eficiencia de las máquinas suele incrementar la demanda. Al final, los avances tecnológicos conducirán a un aumento neto del uso de recursos, un fenómeno conocido como la paradoja de Jevons.
Google, por ejemplo, ha incorporado la IA generativa a su servicio de correo electrónico y está probando a potenciar su motor de búsqueda con IA. Actualmente, la empresa procesa hasta 9 mil millones de búsquedas al día. Basándose en estos datos, de Vries calcula que si cada búsqueda de Google utilizara IA, necesitaría unos 29.2 TWh de energía al año, lo que equivale al consumo anual de electricidad de Irlanda.
Es poco probable que este escenario extremo se produzca a corto plazo debido a los elevados costes asociados a los servidores de IA adicionales y a 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 un futuro próximo. Para 2027, el consumo mundial de electricidad relacionada con la IA podría aumentar entre 85 y 134 TWh anuales, según la proyección de la producción de servidores de IA.
Esta 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 en IA, lo que podría aumentar aún más el consumo de electricidad relacionado con la IA.
