La inteligencia artificial (IA) está transformando el mundo a pasos agigantados. Desde asistentes virtuales y traducción automática hasta diagnósticos médicos y conducción autónoma, la IA ha comenzado a ocupar un rol crucial en nuestras vidas cotidianas. Sin embargo, detrás de esta revolución tecnológica hay una pregunta que comienza a cobrar cada vez más relevancia: ¿cuánta energía consume la IA?
Este artículo explora el consumo energético de la IA, desde el entrenamiento de modelos hasta su uso diario, y las implicancias ambientales que esto conlleva.
1. ¿Qué es la inteligencia artificial y por qué consume energía?
La inteligencia artificial se refiere a la simulación de la inteligencia humana por medio de máquinas. Esto incluye tareas como aprendizaje, razonamiento, percepción y procesamiento del lenguaje natural. Pero para que una IA funcione, necesita ser entrenada con enormes cantidades de datos, un proceso que requiere una gran potencia computacional.
Esta potencia se obtiene principalmente a través de centros de datos equipados con unidades de procesamiento gráfico (GPU) o unidades de procesamiento tensorial (TPU), las cuales consumen una cantidad significativa de electricidad. Además, estos centros también necesitan sistemas de enfriamiento para evitar el sobrecalentamiento, lo que suma aún más al consumo energético total.
2. Entrenamiento vs. uso: ¿dónde se gasta más energía?
Entrenamiento de modelos
El entrenamiento de modelos de IA es, por lo general, la etapa más intensiva en términos energéticos. Por ejemplo, entrenar GPT-3, un modelo de lenguaje de OpenAI con 175 mil millones de parámetros, habría requerido unos 1.287 MWh (megavatios-hora) de electricidad, según estimaciones de expertos. Esta cantidad de energía es similar a la que consume una familia promedio en Estados Unidos durante más de 100 años.
Algunos investigadores de la Universidad de Massachusetts Amherst calcularon que entrenar un modelo de procesamiento de lenguaje natural grande puede emitir hasta 626,000 libras (284 toneladas) de CO₂, lo equivalente a las emisiones de cinco autos durante toda su vida útil.
Uso diario (inferencia)
Una vez entrenado, el modelo se implementa para tareas cotidianas como responder preguntas, traducir textos o generar imágenes. Esta fase, conocida como inferencia, también consume energía, aunque significativamente menos que el entrenamiento.
Sin embargo, debido a la cantidad de veces que se utilizan estos modelos en todo el mundo, el consumo acumulado no es despreciable. Por ejemplo, si millones de usuarios hacen preguntas diarias a un chatbot basado en IA, el impacto energético diario puede ser considerable.
3. ¿Cuánta energía consume una sola consulta a una IA?
Aunque puede variar según el modelo y la infraestructura usada, se estima que una sola interacción con un modelo como ChatGPT consume aproximadamente 0.02 a 0.1 kWh de electricidad.
Si tomamos como referencia el costo promedio de la electricidad en América Latina, esta cantidad es baja por consulta. Pero si se multiplican millones de veces al día, el impacto se acumula.
Por ejemplo:
- 100 millones de consultas diarias → podrían consumir entre 2 a 10 millones de kWh al día.
- Esto equivale al consumo diario de electricidad de una ciudad pequeña.
4. Comparación con otras industrias
Cuando se compara el consumo de energía de la IA con otras industrias, se obtiene una perspectiva interesante:
| Industria / Actividad | Consumo aproximado (anual) |
|---|---|
| Centros de datos globales | 200 TWh |
| Criptominería (Bitcoin) | 90 – 130 TWh |
| Industria de la aviación | 900 TWh |
| Entrenamiento de GPT-3 (una vez) | 1.3 MWh |
Aunque el entrenamiento de un modelo como GPT-3 representa una fracción mínima del consumo global, el problema surge con la escalabilidad. A medida que se crean modelos más grandes y más empresas adoptan soluciones de IA, el impacto colectivo se vuelve más importante.
5. ¿Qué factores afectan el consumo energético de la IA?
a) Tamaño del modelo
Modelos más grandes, con más parámetros, requieren más energía para entrenarse. GPT-4, por ejemplo, es considerablemente más pesado que GPT-3, lo que implica un entrenamiento más largo y costoso en términos energéticos.
b) Cantidad de datos
A mayor cantidad de datos, más tiempo y procesamiento se requiere para entrenar el modelo.
c) Infraestructura utilizada
El uso de TPUs optimizadas, el enfriamiento eficiente y la ubicación geográfica (para usar energía renovable) pueden reducir significativamente el consumo energético.
d) Frecuencia de uso
Aunque una sola consulta es ligera, la frecuencia con la que se utiliza un modelo puede representar un gasto energético acumulado muy elevado.
6. ¿Cuál es la huella de carbono de la inteligencia artificial?
La huella de carbono de la IA depende de la fuente de energía utilizada. Si se usa energía proveniente de combustibles fósiles, las emisiones son mucho más altas que si se usa energía solar, eólica o hidroeléctrica.
Por ejemplo, un modelo entrenado en un centro de datos alimentado con energía 100% renovable tendrá una huella de carbono mucho menor que uno entrenado en un centro dependiente del carbón.
Además, muchas empresas tecnológicas como Google, Microsoft y Amazon están comenzando a migrar hacia energía limpia para reducir el impacto ambiental de sus operaciones con IA.
7. ¿Se puede hacer la IA más eficiente?
Sí, existen varias estrategias que permiten reducir el consumo energético de la inteligencia artificial:
a) Modelos más pequeños y eficientes
- Algunos investigadores están desarrollando modelos “ligeros” que logran resultados similares a los de modelos grandes, pero con menos parámetros y menor necesidad de energía.
b) Uso de hardware especializado
- TPUs y GPUs optimizadas para IA permiten acelerar el entrenamiento y la inferencia con menos energía.
c) Entrenamiento distribuido
- Dividir el entrenamiento entre varios servidores puede aumentar la eficiencia energética.
d) Enfriamiento inteligente
- Técnicas como el uso de agua fría, refrigeración líquida o centros de datos subterráneos ayudan a disminuir el consumo asociado al enfriamiento.
8. Consideraciones éticas y sostenibilidad
El consumo energético de la IA también plantea dilemas éticos y sociales. En un mundo donde millones de personas no tienen acceso a electricidad, ¿es justificable gastar cientos de MWh para entrenar modelos de lenguaje?
Además, el crecimiento descontrolado del uso de IA puede comprometer los esfuerzos globales por reducir las emisiones de carbono.
Los desarrolladores y empresas tienen una responsabilidad ética de garantizar que la IA no solo sea útil y eficiente, sino también sostenible.
9. ¿Qué están haciendo las grandes empresas al respecto?
- Google ha afirmado que sus centros de datos operan con una eficiencia energética superior a la media y que trabajan para funcionar completamente con energía libre de carbono para 2030.
- Microsoft se ha comprometido a ser “carbon negative” para 2030, lo que implica eliminar más carbono del que emite.
- OpenAI, creadora de ChatGPT, también ha mostrado interés en desarrollar modelos más eficientes, aunque aún no publica todos los detalles sobre el consumo energético de sus modelos.
10. El futuro de la IA y su impacto energético
A medida que la inteligencia artificial sigue evolucionando, se vuelve esencial equilibrar el avance tecnológico con la sostenibilidad ambiental. No se trata de frenar el progreso, sino de hacerlo más inteligente, responsable y respetuoso con el planeta.
El desafío será crear IA que no solo piense como un humano, sino que también considere el impacto ambiental de sus decisiones.
La inteligencia artificial ofrece enormes beneficios para la humanidad, pero su crecimiento no es gratuito desde el punto de vista energético. Entrenar modelos de gran escala puede consumir tanta energía como una ciudad pequeña durante varios días, y su uso masivo también contribuye significativamente al consumo global.
Afortunadamente, hay formas de hacer la IA más eficiente y sostenible. Con esfuerzos coordinados entre empresas, gobiernos y sociedad civil, es posible construir un futuro donde la inteligencia artificial no solo sea poderosa, sino también verde y ética.