La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de resolver algunos de los retos más complejos que afronta la humanidad, incluyendo el problema del cambio climático. Pero al mismo tiempo, la tecnología, especialmente la IA generativa, emplea una gran cantidad de capacidad informática y, por tanto, de electricidad. Esto representa un reto cada vez más importante de cara al futuro.

La capacidad informática necesaria para ejecutar los últimos modelos de IA se está duplicando cada cinco o seis meses y resulta razonable asumir que esta tendencia continuará a medida que aumente la demanda de tecnología. Los centros de datos ya consumen el 1,5% del suministro eléctrico a nivel mundial y, en la Unión Europea, el consumo de energía es responsable del 75% de las emisiones de gases de efecto invernadero causadas por el hombre. 

Un reciente estudio publicado por Gartner predice que Wpara 2030, la IA podría contribuir a reducir en un 5% a 10% las emisiones globales de gases de efecto invernadero". Sin embargo, Gartner también predice que, para ese mismo año, "la IA podría consumir hasta un 3,5% de la electricidad del planeta". 

El sector de la tecnología se enfrenta a un reto muy claro: encontrar soluciones para reducir la demanda energética de la IA para poder aprovechar todo el potencial de la tecnología en favor de la humanidad.

El consumo energético de la IA

La gran cantidad de energía que requiere la IA se debe a dos factores: se consume electricidad durante el entrenamiento de los modelos y también durante la inferencia, en la que se utilizan los datos en tiempo real para que el modelo de IA, ya entrenado, realice las tareas. Un estudio publicado en la revista Joule indica que la inferencia podría ser responsable de al menos el 60% del consumo energético de la IA generativa y que añadir capacidades de IA a las búsquedas web podría multiplicar por diez su consumo energético.

Además, al utilizar un modelo generativo se tiende a realizar un mayor número de consultas que cuando se utiliza un motor de búsqueda, debido al dialogo dinámico que se produce cuando los usuarios interactúan con la IA para refinar su búsqueda y obtener el resultado deseado. 

A medida que vayan surgiendo nuevos casos de uso para la IA generativa en torno al texto, imágenes y vídeo, también aumentará el número de grandes modelos que se entrenen, reentrenen y afinen a diario. El entrenamiento de los nuevos tipos de modelos de IA generativa requiere 200 veces más capacidad informática que las anteriores generaciones. Cada nueva generación de modelos requiere más capacidad informática para llevar a cabo sus inferencias y también consume más energía durante la fase de entrenamiento. Se trata de un ciclo constante que eleva continuamente las exigencias sobre la infraestructura necesaria.

En términos de hardware, las unidades de procesamiento gráfico (graphics processing unit, GPUs) empleadas para ejecutar la IA pueden llegar a consumir mucha más energía que una CPU tradicional. Las GPUs actuales utilizan hasta 700 vatios y una instalación normal cuenta con ocho GPUs por servidor. Por lo tanto, un servidor consume casi 6 kilovatios, frente al 1 kilovatio de los servidores tradicionales de dos sockets que utilizan las empresas para la virtualización. Por lo tanto, la gran pregunta es: ¿Cómo podemos hacer que este progreso sea más sostenible?

Encontrar respuestas

El primer paso es comprender que la sostenibilidad es un viaje continuo: no existe una única acción capaz de "arreglarlo todo" con respecto a la IA. Sin embargo, varios pasos pequeños pueden llegar a marcar una diferencia muy grande. El sector informático está recibiendo un mensaje muy alto y claro que exige crear productos mejores y que consuman menos recursos. Este mensaje proviene de los consumidores e inversores y, cada vez en mayor medida, también de los gobiernos. En el futuro, mantener un consumo energético eficiente será un requisito legal para las organizaciones que trabajen con IA. Las recientes enmiendas aplicadas a la ley de IA de la UE obligarán a los operadores a adoptar tecnología de vanguardia para reducir el consumo energético y mejorar la eficiencia de sus plataformas de IA. 

Si nos centramos en un enfoque tecnológico, esto puede lograrse de tres maneras: en primer lugar, mediante los chips empleados para generar la capacidad informática, en segundo lugar, a través de los ordenadores que se diseñan en base a esos chips y, en tercer lugar, mediante mejoras en los centros de datos. La sostenibilidad adopta cada vez un papel mayor como elemento diferenciador en la competitividad de los fabricantes tanto de chips como de PCs, y este papel no hará sino aumentar a medida que las empresas realicen esfuerzos por alcanzar sus objetivos en materia ESG. Según un estudio publicado en la revista Nature, en las próximas décadas, nuevos avances como chips analógicos podrían llegar a ofrecer una alternativa con alta eficiencia energética y perfecta para las redes neuronales. 

En los centros de datos, las tecnologías de refrigeración por aire afrontan dificultades para lidiar con las elevadas demandas energéticas de la IA, y los clientes están recurriendo a la refrigeración por líquido para minimizar su consumo. Los clientes pueden llegar a ahorrar hasta un 30-40% de electricidad al transferir el calor producido por la IA generativa al agua de manera eficiente. Los centros de datos impulsados por fuentes de energía renovable serán un elemento clave en la reducción de la huella de carbono de la IA. Por otra parte, los enfoques "a demanda" hacia la tecnología de IA también pueden contribuir a minimizar el desperdicio, al garantizar que las organizaciones puedan utilizar el hardware más innovador y sostenible sin necesidad de realizar grandes desembolsos iniciales de capital. 

IA para el bien común

Existe una cuestión en torno a la IA y sus demandas energéticas que es necesario abordar. En algunas situaciones, la IA se utiliza para el beneficio de la humanidad, por ejemplo, para mejorar la medicina o combatir el cambio climático, pero en otros casos se usa para el entretenimiento. Esto genera cuestiones en torno a si las demandas energéticas de los diferentes casos de uso deberían ser consideradas de manera diferente.

Es cierto que la IA tiene un potencial extraordinario para el bien y, de hecho, ya ha tenido un impacto significativo en muchas áreas. Contamos con docenas de ejemplos de cómo la IA tiene el potencial de mitigar los daños del cambio climático. Sin ir más lejos, la ONU ha declarado que no solamente está ayudando a predecir y comprender mejor los eventos meteorológicos extremos, sino que también está aportando ayuda directa a las comunidades que se ven impactadas por esos fenómenos.

Además, la IA puede ayudar a entender mejor el mundo que nos rodea, lo cual a su vez podría contribuir a reducir las emisiones de gases de efecto invernadero. En las ciudades inteligentes, la IA tiene el potencial de minimizar las emisiones al ahorrar minutos -o incluso horas- de uso de calefacción y aire acondicionado al aprender los hábitos de los ciudadanos y regular sus dispositivos de manera gradual según los horarios de uso.

La tecnología también puede ayudar a regular el tráfico urbano, para prevenir los embotellamientos y facilitar que una conducción de los vehículos más eficiente. La startup noruega Oceanbox.io está aprovechando la IA predictiva en su misión de comprender las profundidades oceánicas, lo cual ayudará a predecir el movimiento de las corrientes marinas. Esto contribuirá a combatir la dispersión de la contaminación y ayudará a las embarcaciones a reducir su consumo de combustible. 

La contribución de la IA a un mundo con cero emisiones netas

No cabe duda de que la IA consume mucha energía, pero se trata de un problema que podemos afrontar paso a paso empleando refrigeración por agua en lugar de aire, aprovechando fuentes de energía renovable para alimentar los centros de datos y haciendo uso de innovaciones en el diseño de chips y ordenadores.

En muchos aspectos, la IA también ofrece elementos positivos para la humanidad y se ha convertido en un elemento muy importante que ayuda al mundo a cumplir los objetivos de desarrollo sostenible de la ONU. La IA tiene el potencial de ayudarnos a comprender mejor y, por ende, a combatir las causas del cambio climático, reducir la desigualdad y conservar nuestros océanos y bosques. Empleada de manera responsable, la IA puede ir de la mano con nuestras metas de sostenibilidad. A medida que el mundo va aunando esfuerzos para avanzar hacia el objetivo de cero emisiones netas, esta tecnología desempeñará un papel cada vez mayor en este viaje.

***Noam Rosen es director de Informática de Alto Rendimiento e Inteligencia Artificial para la región EMEA en Lenovo.