El creciente uso de la inteligencia artificial (IA) ha disparado el consumo de energía eléctrica, lo que está generando preocupación sobre su impacto ambiental. Según investigaciones recientes, el proceso de entrenamiento de modelos de IA, como ChatGPT, ha consumido una cantidad de electricidad equivalente al consumo de una familia tipo durante 23 años. Este fenómeno se ha intensificado desde el lanzamiento de ChatGPT por OpenAI, el 30 de noviembre de 2022, que marcó el inicio de un aumento en la demanda de recursos energéticos.
De acuerdo con la Agencia Internacional de la Energía (IEA), los centros de procesamiento de unidades de gráficos (GPU), esenciales para entrenar estos modelos, absorbieron entre el 1% y el 1,3% de la electricidad mundial en 2022. Estos sistemas requieren un consumo de energía considerablemente mayor al de tecnologías previas, como los procesadores centrales (CPU) utilizados en tareas más tradicionales, como las búsquedas en Internet.
El consumo energético de la inteligencia artificial
En este contexto, Google, propietaria del modelo de IA Gemini, ha incrementado su consumo de energía un 16,2% en 2023, según datos de la propia empresa. Este aumento en el uso de energía se debe a que los sistemas de IA, que operan con GPUs más potentes que los CPUs de los motores de búsqueda tradicionales, requieren hasta tres veces más energía para realizar una consulta en plataformas como ChatGPT.
Por ejemplo, solo el entrenamiento de un modelo de IA como GPT-3, desarrollado por OpenAI, generó un consumo de energía comparable al de un hogar español durante 23 años, es decir, 78.437 kWh. Esto pone en evidencia el enorme coste energético que implica el desarrollo y mantenimiento de estas tecnologías.
El consumo de agua y los desechos generados por la IA
Además del consumo eléctrico, los centros de datos que alojan la infraestructura de IA también requieren grandes cantidades de agua para su funcionamiento. Según las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (UNEP), la infraestructura relacionada con la IA podría llegar a consumir hasta seis veces más agua que un país como Dinamarca para 2027. Esta agua se utiliza tanto en la producción de electricidad como en el proceso de refrigeración de los equipos, que deben ser pulverizados con agua para evitar el sobrecalentamiento.
Otro aspecto preocupante es la generación de desechos derivados de la producción de los componentes de los centros de datos. Estos centros producen equipos que, a menudo, contienen sustancias peligrosas como mercurio y plomo. Para fabricar una máquina de 2 kilos, se requieren 800 kilos de materias primas, lo que genera un alto volumen de residuos. Según un estudio de la Universidad de Cambridge y del Instituto de Medio Ambiente Urbano de la Academia China de Ciencias, la generación de residuos tecnológicos podría pasar de 2.600 toneladas en 2023 a 2,5 millones de toneladas en 2030. Esta cantidad es equivalente a desechar entre 2.100 y 13.300 millones de unidades de iPhone 15 Pro.
El futuro de la inteligencia artificial y sus consecuencias ambientales
El crecimiento exponencial de la inteligencia artificial no solo plantea desafíos tecnológicos, sino también una serie de implicaciones ambientales. A medida que la demanda de IA continúa aumentando, su impacto en el consumo de energía, agua y recursos naturales se vuelve cada vez más significativo. Los especialistas advierten que es urgente encontrar soluciones que minimicen el impacto ambiental de estas tecnologías, tanto en términos de consumo de recursos como de generación de residuos.
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