La inteligencia artificial está consumiendo la demanda de energía en los centros de datos, y la situación seguirá empeorando.
Un nuevo análisis sobre el hardware de inteligencia artificial en producción y su uso busca estimar el gran volumen de electricidad que consume la IA.
La investigación publicada en la revista Joule revela que el consumo energético asociado a la inteligencia artificial (IA) representa hasta el 20% de la demanda global de energía en centros de datos. Este requerimiento energético podría duplicarse a final de año, alcanzando casi la mitad del suministro eléctrico total de los centros de datos a nivel mundial, excluyendo el consumo de energía utilizado para la minería de bitcoin.
El autor del estudio, Alex de Vries-Gao, fundador de Digiconomist, una empresa que analiza el impacto medioambiental de la tecnología, afirma que la evaluación del consumo energético de la IA ha ganado urgencia en los últimos años, en particular con la adopción masiva de modelos de lenguaje como ChatGPT, que requieren grandes cantidades de energía. Según sus hallazgos, la demanda de energía de IA superará a la de la minería de bitcoin para finales de este año. De Vries-Gao señala que los recursos que las grandes empresas tecnológicas como Google y Microsoft están invirtiendo en IA son significativamente superiores a los que han dedicado los mineros de bitcoin, lo que genera una preocupación creciente.
El desarrollo de la IA está influyendo en los objetivos de sostenibilidad de las grandes empresas tecnológicas. En sus informes de sostenibilidad, estas compañías han reconocido que la IA es un factor crucial en el aumento de su consumo energético. Por ejemplo, Google reportó que sus emisiones de gases de efecto invernadero se incrementaron un 48% desde 2019, lo que complica su meta de alcanzar la neutralidad de carbono para 2030.
Un reciente informe de la Agencia Internacional de Energía (AIE) reveló que los centros de datos representaron en 2024 el 1.5% del consumo energético global, aproximadamente 415 teravatios-hora, lo que es comparable con el consumo anual de energía de Arabia Saudita. Se anticipa que esta cifra aumente, ya que el consumo eléctrico de los centros de datos ha crecido cuatro veces más rápido que el consumo energético general en los últimos años, y la inversión en estos centros ha casi duplicado desde 2022 debido a la expansión para manejar la capacidad de la nueva IA. La AIE prevé que el consumo eléctrico de los centros de datos supere los 900 TWh para finales de la década.
A pesar de los datos disponibles, existen muchos interrogantes sobre la proporción exacta que la IA ocupa en el uso actual de electricidad por parte de los centros de datos. Estos centros alimentan diversas funciones, como servicios en la nube e infraestructura en línea, que no están necesariamente vinculadas a las actividades energéticas intensivas de la IA. Las empresas tecnológicas, por su parte, mantienen en gran parte en secreto el gasto energético de su software y hardware.
De Vries-Gao intenta comprender el consumo energético de la IA a partir de la cadena de suministro, analizando la producción de hardware para obtener una perspectiva más amplia. Según él, las altas demandas computacionales de la IA generan un "cuello de botella" en la cadena de suministro global, especialmente en lo que respecta a la Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), líder en la producción de hardware adecuado para estas necesidades. Utilizando estimaciones de analistas y detalles de producción, De Vries-Gao elaboró un cálculo que sugiere que, sin un incremento en la producción, la IA consumirá hasta 82 teravatios-hora de electricidad este año, una cifra similar al consumo eléctrico anual de un país como Suiza. Si la capacidad de producción de hardware para IA se duplica, como se ha proyectado, la demanda podría crecer a un ritmo similar, representando casi la mitad de la demanda total de centros de datos a finales de año.
Sin embargo, hay un gran número de incógnitas sobre el consumo energético de la IA. Como señala Sasha Luccioni, investigadora en IA y energía, la transparencia de las grandes empresas tecnológicas es fundamental para entender estos consumos. Ella destaca que la falta de información exacta obliga a los investigadores a hacer estimaciones que pueden no reflejar la realidad. En 2022, Google había informado que el aprendizaje automático representó entre el 10% y el 15% de su consumo total de energía entre 2019 y 2021, pero desde entonces no ha proporcionado información más detallada.
De Vries-Gao concluye que es esencial un análisis profundo de la cadena de suministro de semiconductores para poder hacer afirmaciones acertadas sobre la demanda energética de la IA. Si las grandes empresas tecnológicas compartieran datos similares a los publicados por Google hace tres años, tendríamos un indicador más claro sobre el uso de energía de la IA.
