La IA utiliza enormes cantidades de electricidad y agua

La inteligencia artificial utiliza enormes cantidades de electricidad y agua para funcionar. Al ritmo actual, en 2025 consumirá más energía que toda la fuerza laboral humana.

Mayo 25, 2024 - 09:30
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La IA utiliza enormes cantidades de electricidad y agua

" Aún se está evaluando el impacto de la tecnología en el medio ambiente ", explica The Guardian en un análisis citado por Biziday . El auge de las criptomonedas en los últimos dos o tres años ha causado consternación sobre las consecuencias de la minería de bitcoins. Por lo tanto, a las computadoras se les encomendó la tarea de completar ecuaciones complicadas que, si se completaban con éxito, podrían crear una nueva entrada en la cadena de bloques.

La gente empezó a trabajar a escala industrial con chips de alta potencia llamados GPU (unidades de procesamiento de gráficos) que podían extraer más rápido que las computadoras normales. Cualquiera de las GPU consume más electricidad. Los periodistas de The Guardian explican que la "minería" de bitcoins utiliza más electricidad que Noruega y Ucrania juntas.

La inteligencia artificial, que está en auge, utiliza exactamente las mismas GPU, al menos tanto como la criptominería. Las herramientas de IA generativa también funcionan con GPU, que son capaces de manejar los miles de millones de cálculos necesarios por segundo para impulsar ChatGPT y Google Bard. Google utiliza su propia tecnología similar llamada TPU.

Sasha Luccioni, investigadora de ética de la IA en Hugging Face, una empresa estadounidense que desarrolla herramientas para crear aplicaciones utilizando el aprendizaje automático, cree que sería necesario intensificar el debate sobre el impacto de la IA en el medio ambiente: " Si queremos salvar el planeta Con la IA, es necesario tener en cuenta su huella en el medio ambiente ".

Pero las empresas detrás de las herramientas más populares que utilizan inteligencia artificial, así como las que venden los chips que las alimentan, no están dispuestas a compartir detalles sobre el consumo de energía.

Luccioni afirma que la inmaterialidad de la IA también impide que se contabilice adecuadamente su huella medioambiental. La gente es consciente del daño que causa al planeta cuando utiliza el coche, porque el daño se puede ver y oler. En la inteligencia artificial, los servidores o chips basados ​​en la nube no son visibles. Para muchos, los grandes volúmenes de agua que fluyen a través de tuberías dentro de los centros de datos para mantener frías las computadoras que alimentan las herramientas de inteligencia artificial son invisibles.

El entrenamiento GPT-3 utiliza 3,5 millones de litros de agua por uso del centro de datos, según un estudio académico, y eso cuando se utilizan centros de datos más eficientes en EE.UU. En los centros de datos de Microsoft en Asia, el consumo de agua se acercará a los 5 millones de litros.

Antes de la integración de GPT-4 en ChatGPT, los investigadores estimaron que el chatbot de IA generativa usaría hasta 500 ml de agua (una botella de agua de tamaño estándar) por cada 20 preguntas y respuestas correspondientes. Con el lanzamiento de GPT-4, ChatGPT probablemente tendrá aún más "sed", predicen los investigadores.

Calcular el consumo de energía y la huella de carbono resultante es más difícil. Los investigadores estimaron que el entrenamiento GPT-3, un predecesor del ChatGPT, consumió 1.287 MWh y produjo emisiones equivalentes a más de 550 toneladas de dióxido de carbono. Los datos sugieren que GPT-4 está entrenado en aproximadamente 570 veces más parámetros que GPT-3. Eso no significa que utilice 570 veces más energía, pero sí sugiere que el consumo de energía también es considerablemente mayor.

Parece poco probable sacrificar el desempeño para reducir el impacto ambiental. Algunos expertos creen que, a menos que haya un replanteamiento radical de cómo se desarrollan los sistemas de IA para medir su impacto en el medio ambiente, para 2025 el consumo de energía de las herramientas de IA será mayor que el de toda la fuerza laboral humana. Para 2030, la capacitación en aprendizaje automático y el almacenamiento de datos podrían representar el 3,5% del consumo total de electricidad mundial. Antes de la revolución de la IA, los centros de datos consumían el 1% de toda la demanda eléctrica mundial en un año.

Los productores de gas natural prevén un aumento significativo de la demanda durante la próxima década, a medida que el desarrollo de la inteligencia artificial conduzca a un aumento del consumo de electricidad que las fuentes renovables pueden tener dificultades para satisfacer por sí solas, informa CNBC .

Después de una década de estancamiento de la demanda de electricidad en Estados Unidos, se prevé que crezca hasta un 20% para 2030, según un análisis de Wells Fargo publicado en abril.

Las empresas de energía están tomando medidas para asegurar rápidamente la energía a medida que el desarrollo de la IA coincide con la expansión de la producción nacional de semiconductores y baterías, así como con la electrificación de la flota de vehículos del país.

Se espera que los centros de datos de IA por sí solos agreguen alrededor de 323 teravatios hora a la demanda de electricidad de EE. UU. para 2030, según Wells Fargo .

La demanda de energía estimada procedente únicamente de la IA es siete veces mayor que el consumo de electricidad anual actual de la ciudad de Nueva York de 48 teravatios hora.

Goldman Sachs estima que los centros de datos representarán el 8% del consumo total de electricidad de Estados Unidos para finales de la década.

El aumento de la demanda energética es un desafío para Amazon, Google, Microsoft y Meta.

Las empresas de tecnología se han comprometido a alimentar sus centros de datos con fuentes renovables para reducir las emisiones de carbono. Pero la energía solar y eólica puede ser inadecuada para cubrir la carga eléctrica porque dependen de un clima variable, según una nota de abril de la consultora Rystad Energy.

Fuente: Yogaezoteric

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