En los últimos meses, no existe sector tecnológico que goce de la popularidad y el alcance que posee en la actualidad la inteligencia artificial. A raíz del auge de herramientas como Google Bard, ChatGPT y Midjourney, empresas de la talla de Microsoft, Amazon, Meta y Google han mostrado su creciente interés en exprimir las bondades de este sector. Sin embargo, más allá de las inversiones multimillonarias que algunos expertos ya consideran excesivas, se esconde un factor fundamental que deberían tener en cuenta los responsables a la hora de limitar el alcance de la IA: su excesivo gasto energético.
Tal y como recoge el portal Techspot en una reciente publicación, el investigador Alex de Vries (de la Universidad Libre de Ámsterdam) es el autor del ensayo “La creciente huella energética de la inteligencia artificial”. En él, de Vries analiza el impacto medioambiental de los sistemas de IA, haciendo hincapié en que estos consumen más durante la fase de entrenamiento que durante la posterior implementación. Como ejemplo, cita que dar soporte a ChatGPT conlleva un gasto de 564 MWh al día, una cifra muy por debajo de los 1.287 MWh diarios que necesito GPT-3 solo para completar su entrenamiento.
Un futuro preocupante para las reservas de energía mundiales
De esta forma, queda patente el excesivo gasto energético que demandan estas tecnologías, pero es aún más preocupante si tenemos en cuenta cómo podrían llegar a ser en el futuro. En el caso de que Google decida implementar una IA similar a ChatGPT en todas sus búsquedas, esta situación requeriría que NVIDIA cediese 512.821 servidores A100 HGX con un total de 4.102.569 GPU. Y, por si esto sonase a poco, el gasto energético anual se elevaría hasta los 29,2 TWh, una cifra similar a lo que emplean países como Irlanda para abastecer a toda su población.
En la actualidad, lo cierto es que alcanzar esta situación es poco probable, ya que ni NVIDIA posee de la capacidad suficiente para dar soporte a esos servidores ni Google parece dispuesta a gastar 100.000 millones de dólares en adquirirlos. Sin embargo, se estima que en 2027 NVIDIA podría llegar a distribuir 1,5 millones de servidores, una situación que elevaría el consumo anual hasta una cifra que oscile entre los 85,4 TWh y los 134,0 TWh. Y esto, dicho con otras palabras, llevaría a la inteligencia artificial a consumir la misma cantidad de energía que países como Argentina, Países Bajos o Suecia.
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