El consumo de IA está sobreestimado y debemos preocuparnos más por el aire acondicionado, según la IAE

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Herramientas como ChatGPT, sistemas de inteligencia artificial de aplicaciones como Photoshop o la generación de imágenes como Midjourney son ideales para algunos flujos de trabajo. Sin embargo, incluso las que son gratuitas, salen extremadamente caras. Se necesita muchísima potencia de cálculo para cumplir nuestras peticiones, algo que se traduce en una gran demanda de energía y agua para refrigerar los centros de datos.

Se estima que el uso de la IA va a disparar el consumo energético mundial (tanto que hay empresas como Google o Meta que van a usar energía nuclear para alimentar sus necesidades). Sin embargo, la Agencia Internacional de Energía tiene claro que estamos sobreestimando el consumo de la IA. El verdadero problema será el calentamiento global.

Qué dice la AIE. La propia Agencia Internacional de Energía se ha manifestado en repetidas ocasiones sobre el alto consumo de la IA —los centros de datos— y sobre cómo éste se multiplicará a corto plazo debido a ese aumento en la demanda de sistemas basados en inteligencia artificial. Sin embargo, también puede que se esté sobredimensionando la demanda de energía.

Según el último informe de perspectivas energéticas mundiales, la AIE afirmó que, aunque aumente la inversión en inteligencia artificial, el hardware será cada vez más eficiente (más tareas consumiendo menos energía) y, además, esa demanda energética de los centros de datos será menor que la de otras industrias. De hecho, mucho menor.

Aire acondicionado. Según los datos que maneja la AIE, los centros de datos para IA tendrán una demanda de energía hasta 2030 de unos 202,8 TWh, exactamente el esperado para los sistemas de desalinización (que también consumen muchísima energía para poder ofrecer agua potable), y muy por detrás de otras industrias como la del aire acondicionado o la de los autos eléctricos. Concretamente, se espera que el 3% del aumento de demanda que se espera para los centros de datos sea de sólo un tercio si se compara con el que se necesitará para enfriar estadías en 2030.

La estimación de consumo de aire acondicionado es de 676 TWh. Y sí, la demanda energética de los centros de datos también será inferior a los 473,2 TWh para calentar habitaciones en los meses fríos. La AIE comenta lo siguiente:

"A nivel global, los centros de datos representan una proporción relativamente pequeña del crecimiento total de la demanda de electricidad hasta 2030. Olas de calor más frecuentes e intensas de lo previsto o normas de rendimiento más estrictas aplicadas a nuevos electrodomésticos, especialmente los aires acondicionados, generan variaciones considerablemente mayores en la demanda proyectada de electricidad que un escenario optimista para los centros de datos. Las temperaturas globales en ascenso generarán más de 1.200 TWh de demanda adicional de energía para refrigeración en todo el mundo para 2035 en el STEPS, una cantidad superior al consumo eléctrico de todo el Medio Oriente en la actualidad".

No deja de ser un consumo elevado. Ahora bien, que el auge de la IA no vaya a ser catastrófico para la demanda de energía mundial no quiere decir que no sea muy alto. Tanto que la propia AIE ha convocado una cumbre mundial para discutir cómo enfrentarse al auge de la IA. Es algo que se celebrará el próximo 5 de diciembre en París y se reunirán los distintos protagonistas del sector.

Quizá el problema no —sólo— sea la energía. Por otro lado, y aunque está claro que la IA está consumiendo muchísimos recursos, también está generando algo: una enorme cantidad de residuos electrónicos. Se estima que el gasto en IA se multiplicó por ocho entre 2022 y 2023, con gran parte de ese dinero destinándose a la construcción y equipamiento de los centros de datos.

Además, uno de los puntos clave no sólo es la cantidad de sistemas de cálculo, sino su tecnología. Esto implica que las compañías están desechando equipo más antiguo a favor de la compra de las últimas GPU de fabricantes como Nvidia, lo que está generando una enorme cantidad de residuos.

Es complicado reutilizar una GPU que ha estado encendida 24/7 haciendo cálculos, pero hay quien apunta que ese equipo "viejo" para tareas exigentes se destine a otras que no son tan demandantes, como el alojamiento de sitios web, copias de seguridad o su donación a centros educativos.

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