La Inteligencia Artificial (IA) ha experimentado un crecimiento exponencial en los últimos años, transformando diversas industrias y mejorando nuestras vidas. Sin embargo, uno de los aspectos menos discutidos de esta tecnología es su consumo energético y el impacto ambiental asociado. A medida que la IA se expande, también lo hace la cantidad de recursos computacionales necesarios para entrenar y operar modelos complejos. En este artículo, trataremos el tema del consumo energético de la IA, sus implicaciones ambientales y las posibles soluciones para reducir su impacto.
El Coste Energético de Entrenar Modelos de IA
El entrenamiento de modelos de IA, como los basados en redes neuronales profundas, requiere una gran cantidad de potencia de cálculo. Los modelos de lenguaje como GPT o las redes convolucionales para reconocimiento de imágenes son ejemplos que demandan recursos significativos. Los algoritmos de IA necesitan procesar grandes volúmenes de datos, lo cual conlleva al uso de hardware especializado, como unidades de procesamiento gráfico (GPUs) y, en algunos casos, unidades de procesamiento tensorial (TPUs). Estos componentes son altamente eficientes para las tareas de cálculo paralelo, pero también demandan una gran cantidad de energía.
Un ejemplo que ilustra este consumo es el entrenamiento de GPT-3, un modelo de lenguaje desarrollado por OpenAI con 175 mil millones de parámetros. Se estima que entrenar un modelo de estas dimensiones puede requerir varios cientos de megavatios-hora (MWh) de energía eléctrica, lo cual equivale al consumo energético anual de decenas de hogares en algunos países. De hecho, el entrenamiento de GPT-3 se ha estimado en aproximadamente 1.287 MWh, que se traduce en unas 626 toneladas de emisiones de CO2 si se utiliza energía proveniente de fuentes no renovables. Adicionalmente, el costo en términos de emisiones de carbono se vuelve considerable, especialmente si la electricidad utilizada proviene de fuentes no renovables.
Otro ejemplo significativo es el modelo BERT de Google, cuyo entrenamiento inicial requirió alrededor de 3.3 MWh de energía, equivalente a las emisiones de carbono generadas por un avión durante un vuelo de ida y vuelta entre Nueva York y San Francisco. En comparación, DistilBERT, una versión más ligera de BERT, requiere significativamente menos energía, alrededor de 0.4 MWh, lo que lo hace mucho más eficiente en términos energéticos. Estos datos reflejan la magnitud del consumo energético que requieren los modelos de IA avanzados y la importancia de abordar este problema.
Tabla Comparativa de Consumo Energético
A continuación, se presenta una tabla con ejemplos específicos de consumo energético y emisiones de carbono de algunos modelos populares de IA:
| Modelo de IA | Parámetros | Energía Consumida (MWh) | Emisiones de CO2 (Toneladas) | Equivalente en Hogares/Años |
|---|---|---|---|---|
| GPT-3 (OpenAI) | 175 mil millones | 1.287 | 626 | 120 hogares / 1 año |
| BERT (Google) | 340 millones | 3.3 | 1.5 | Vuelo NY-SF ida y vuelta |
| DistilBERT | 66 millones | 0.4 | 0.2 | 15 hogares / 1 mes |
| Alexa (Amazon) | N/A | 0.001-0.002 por consulta | Variable | N/A |
Estos ejemplos ilustran cómo el entrenamiento y el uso de modelos avanzados pueden tener un impacto significativo en términos de consumo de energía y emisiones de gases de efecto invernadero.
Consumo de Agua en Centros de Datos
Además del consumo energético, el consumo de agua es otro aspecto importante en la discusión del impacto ambiental de la IA. Los centros de datos requieren grandes cantidades de agua para mantener los sistemas de refrigeración que evitan el sobrecalentamiento del hardware. Este consumo de agua es particularmente relevante en regiones donde el recurso es limitado o está sujeto a estrés hídrico.
Por ejemplo, se estima que un centro de datos típico utiliza entre 3.79 y 18.93 millones de litros de agua por día para enfriar sus instalaciones, lo cual es comparable al consumo diario de agua de una ciudad de aproximadamente 30.000 a 50.000 personas. El centro de datos de Google en The Dalles, Oregón, utiliza aproximadamente 4.92 millones de litros de agua al día. Esta cantidad es comparable al consumo diario de agua de una ciudad pequeña. Los centros de datos en regiones secas o con recursos hídricos limitados presentan un desafío significativo, ya que compiten por recursos críticos con la comunidad local.
Otro caso es el centro de datos de Microsoft en Arizona, una región que ya sufre de estrés hídrico. Se ha estimado que estos centros pueden consumir hasta 18.17 millones de litros de agua al mes, lo cual resalta la necesidad de buscar alternativas más sostenibles para la refrigeración, como el uso de refrigeración por aire en lugar de agua en regiones donde este recurso es escaso.
El uso intensivo de agua en los centros de datos puede tener efectos adversos sobre el medio ambiente y las comunidades locales. Por lo tanto, es crucial que las compañías tecnológicas adopten enfoques más sostenibles para la gestión del agua y exploren tecnologías que permitan una refrigeración eficiente con un menor impacto hídrico.
Inferencia: El Consumo en la Vida útil del Modelo
El consumo energético de la IA no se limita al proceso de entrenamiento. Una vez entrenados, los modelos también requieren recursos para realizar inferencias, es decir, para generar respuestas, reconocer patrones o tomar decisiones. En plataformas con millones de usuarios, como servicios de traducción automática o asistentes virtuales, las peticiones a los servidores se multiplican, lo cual significa que el consumo energético durante la fase de inferencia puede llegar a ser tan importante como el del entrenamiento.
Por ejemplo, cada vez que interactuamos con un chatbot de IA o realizamos una búsqueda que emplea modelos avanzados, estamos desencadenando procesos que involucran múltiples cálculos intensivos. En el caso de Google, que procesa más de 3.5 mil millones de búsquedas diarias, la energía necesaria para manejar este volumen de consultas es colosal. Google ha invertido en mejorar la eficiencia de sus centros de datos y ha afirmado que, gracias a sus esfuerzos, hoy en día sus centros son hasta un 50% más eficientes en términos de consumo energético que el promedio de la industria. Sin embargo, el desafío de gestionar este consumo sigue siendo considerable.
Otro ejemplo relevante es el de Alexa, el asistente virtual de Amazon. Cada vez que un usuario realiza una consulta a Alexa, el modelo de IA que procesa dicha consulta se activa en servidores que requieren energía constante. Se ha estimado que los sistemas de reconocimiento de voz en la nube, como Alexa, Google Assistant o Siri, pueden consumir entre 1 y 2 Wh por cada consulta, lo cual puede parecer pequeño, pero se acumula rápidamente cuando se considera la cantidad de usuarios activos diarios.
Impacto Ambiental y Problemas Asociados
El impacto ambiental del consumo energético de la IA está vinculado principalmente a la huella de carbono generada por las infraestructuras de computación. En centros de datos, donde se alojan los servidores que procesan los algoritmos de IA, se utiliza una gran cantidad de energía no solo para el funcionamiento de los equipos, sino también para mantener una temperatura adecuada que evite el sobrecalentamiento. Este proceso de refrigeración incrementa aún más la demanda energética.
Por ejemplo, un centro de datos promedio puede consumir tanta electricidad como una pequeña ciudad. El centro de datos de Google en The Dalles, Oregón, es uno de los mayores consumidores de electricidad del estado, utilizando suficiente energía como para abastecer a más de 80.000 hogares. En 2021, los centros de datos a nivel mundial se estimó que consumieron aproximadamente 200 teravatios-hora (TWh) de electricidad, lo que representa cerca del 1% del consumo global de electricidad.
Si bien algunas compañías tecnológicas están comprometidas con el uso de energía renovable y la optimización de sus centros de datos, todavía queda mucho por hacer para minimizar el impacto ambiental de la IA. Un estudio reciente estimó que las emisiones asociadas al entrenamiento de algunos modelos de IA podrían ser comparables a las emisiones de un automóvil promedio durante toda su vida útil. Por ejemplo, las emisiones de CO2 generadas por el entrenamiento de un gran modelo de IA pueden ser equivalentes a las emisiones de cinco automóviles durante toda su vida útil, incluidos todos los procesos de fabricación y el consumo de combustible.
Estrategias para Reducir el Consumo Energético
Para enfrentar el desafío del consumo energético de la IA, se están explorando varias estrategias. Algunas de ellas incluyen:
- Optimización de Algoritmos: Desarrollar modelos más eficientes que requieran menos recursos computacionales para alcanzar resultados similares. Esto implica utilizar técnicas como la cuantización, la poda de redes neuronales y la transferencia de aprendizaje. Por ejemplo, la técnica de cuantización ha permitido reducir el tamaño y el consumo energético del modelo BERT sin sacrificar demasiado la precisión, logrando una reducción de hasta el 75% en la energía requerida.
- Uso de Hardware Especializado: El desarrollo de hardware específico para IA, como los TPUs, busca mejorar la eficiencia energética en comparación con las GPUs tradicionales. Google, por ejemplo, ha desarrollado sus propios TPUs, que son hasta dos veces más eficientes en términos de energía que las GPUs convencionales cuando se utilizan para el entrenamiento de redes neuronales.
- Entrenamiento Federado y Distribuido: Estas técnicas permiten distribuir el proceso de entrenamiento entre varios dispositivos, reduciendo la carga sobre un único centro de datos y optimizando el uso de recursos. Un ejemplo es el uso del aprendizaje federado en dispositivos móviles para modelos de predicción de texto, como Gboard de Google. En este caso, el entrenamiento ocurre localmente en los teléfonos de los usuarios, lo que reduce la necesidad de enviar grandes volúmenes de datos a un centro de datos centralizado.
- Energía Renovable: Muchas compañías tecnológicas están haciendo esfuerzos por alimentar sus centros de datos con energía renovable, lo cual podría reducir significativamente la huella de carbono de la IA. Microsoft, por ejemplo, ha invertido en proyectos de energía renovable y ha implementado sistemas para almacenar energía limpia, con el objetivo de hacer sus centros de datos completamente neutrales en carbono para 2030.
- Modelos Más Pequeños y Especializados: En lugar de utilizar grandes modelos generalistas, se podrían desarrollar modelos especializados que requieran menos recursos y estén optimizados para tareas específicas. Un ejemplo es DistilBERT, una versión más ligera de BERT que logra un rendimiento similar con menos de la mitad de los parámetros, reduciendo considerablemente el consumo energético.