La demanda energética de la inteligencia artificial está fuera de control. Bienvenidos a la era de hiperconsumo de Internet.

En este momento, la inteligencia artificial generativa es imposible de ignorar en línea. Una síntesis generada por IA puede aparecer aleatoriamente en la parte superior de los resultados cada vez que realizas una búsqueda en Google. O es posible que te animen a probar la herramienta de IA de Meta mientras navegas en Facebook. Y ese emoji de brillo siempre presente continúa persiguiendo mis sueños.

Esta prisa por añadir IA a tantas interacciones en línea como sea posible se remonta al lanzamiento revolucionario de ChatGPT de OpenAI a finales de 2022. Pronto, Silicon Valley se obsesionó con la IA generativa y, casi dos años después, las herramientas de IA alimentadas por grandes modelos de lenguaje impregnan la experiencia del usuario en línea.

Un efecto secundario desafortunado de esta proliferación es que los procesos informáticos necesarios para ejecutar los sistemas de IA generativa son mucho más intensivos en recursos. Esto ha dado lugar a la llegada de la era de hiperconsumo de internet, un período definido por la propagación de un nuevo tipo de informática que demanda cantidades excesivas de electricidad y agua tanto para construir como para operar.

"En el trasfondo, estos algoritmos que necesitan ejecutarse para cualquier modelo de IA generativa son fundamentalmente muy, muy diferentes del tipo tradicional de Búsqueda de Google o correo electrónico", dice Sajjad Moazeni, investigador en ingeniería informática de la Universidad de Washington. "Para los servicios básicos, eran muy ligeros en cuanto a la cantidad de datos que necesitaban intercambiarse entre los procesadores". En comparación, Moazeni estima que las aplicaciones de IA generativa son aproximadamente de 100 a 1,000 veces más intensivas computacionalmente.

Las necesidades energéticas de la tecnología para entrenamiento e implementación ya no son un secreto a voces de la IA generativa, ya que experto tras experto el año pasado predijo aumentos en la demanda energética en centros de datos donde las empresas trabajan en aplicaciones de IA. Casi como si estuviera programado, Google recientemente dejó de considerarse neutral en carbono, y Microsoft podría pisotear sus objetivos de sostenibilidad en la carrera continua por construir las mejores y más grandes herramientas de IA.

"La huella de carbono y el consumo de energía serán proporcionales a la cantidad de cálculos que realices, porque básicamente estos centros de datos están siendo alimentados proporcionalmente a la cantidad de cálculos que realizan", dice Junchen Jiang, investigador de sistemas en red de la Universidad de Chicago. Cuanto mayor sea el modelo de IA, a menudo se requerirá más cálculo, y estos modelos fronterizos son enormemente gigantescos.

Aunque el consumo total de energía de Google se duplicó entre 2019 y 2023, Corina Standiford, una portavoz de la empresa, dijo que no sería justo afirmar que el consumo de energía de Google se disparó durante la carrera por la IA. "Reducir las emisiones de nuestros proveedores es extremadamente desafiante, lo que constituye el 75 por ciento de nuestra huella", dice en un correo electrónico. Los proveedores a los que culpa Google incluyen a los fabricantes de servidores, equipos de red y otra infraestructura técnica para los centros de datos, un proceso intensivo en energía que se requiere para crear partes físicas para los modelos de IA fronterizos.

A pesar de la tendencia al alza de las necesidades energéticas en los centros de datos, sigue siendo un pequeño porcentaje de la cantidad de energía que los humanos utilizan en general. Fengqi You, un investigador en ingeniería de sistemas energéticos en Cornell, menciona refinerías de petróleo, edificios y transporte como más impactantes en este momento. "Esos sectores utilizan mucha más energía en comparación con los centros de datos de IA en este momento", dice. Teniendo en cuenta eso, la huella de consumo de energía de la IA podría seguir creciendo en el futuro cercano, a medida que las herramientas de IA generativa se integran en más rincones de internet y son adoptadas por más usuarios en línea.

Además de los altos niveles de consumo de energía, los centros de datos que entrenan y operan modelos de IA generativa consumen millones de galones de agua.

"El agua disponible para las personas es muy limitada. Es solo el agua dulce superficial y subterránea. Esos centros de datos, simplemente están evaporando agua en el aire", dice Shaolei Ren, un investigador de IA responsable en UC Riverside y coautor de “Haciendo que la IA sea Menos ‘Sedienta’: Descubriendo y Abordando la Huella de Agua Secreta de los Modelos de IA”.

Aunque al principio pueda parecer similar, el impacto en el entorno local de las empresas que operan gigantescos centros de datos no es comparable al impacto de los residentes que pueden tomar múltiples baños de burbujas por semana o dejar correr el grifo mientras se cepillan los dientes. "Son diferentes a los usuarios residenciales normales. Cuando obtenemos el agua de la empresa de servicios, y luego devolvemos el agua al alcantarillado inmediatamente, simplemente estamos extrayendo agua, no estamos consumiendo agua”, dice Ren. “Un centro de datos toma el agua de esta empresa de servicios, y evaporan el agua en el cielo, en la atmósfera". Él dice que el agua consumida por los centros de datos puede no regresar a la superficie de la tierra hasta un año después.

Alistair Speirs, director senior de infraestructura global de Azure en Microsoft, dice en un correo electrónico que la IA está contribuyendo al crecimiento de los centros de datos, y señala cómo la transición a la computación en la nube también es un factor importante a considerar. “Esto puede hacer que el crecimiento parezca bastante rápido, cuando gran parte de ello está reemplazando hardware que anteriormente se operaba localmente", dice. Speirs afirma que Microsoft tiene como objetivo cumplir su meta de ser negativo en carbono, positivo en agua y cero residuos para fines de la década.

Fengqi You, el investigador de Cornell, también enfatiza la importancia de continuar la transición a fuentes de energía renovable, aunque cuestiona la eficacia de las empresas que se basan en planes de compensación de carbono como parte de sus esfuerzos de sostenibilidad. "Compensar es una solución temporal, que es mejor que nada, pero definitivamente no es una solución definitiva”, dice. Ren siente algo similar sobre los esfuerzos de reabastecimiento de agua: es mejor que no hacer nada, pero sigue siendo una medida insuficiente. Argumenta que se debería prestar más atención a la huella de agua de la cadena de suministro de grandes empresas, así como a su consumo directo.

Por supuesto, Google y Microsoft no son los únicos grandes contendientes en la carrera por la IA. Cuando se contactó por correo electrónico, Melanie Roe, portavoz de Meta, solicitó más información sobre esta historia, pero no respondió a más mensajes. OpenAI no respondió a las solicitudes de comentarios.

En lugar de ser una desgracia para el medio ambiente, las empresas tecnológicas a menudo presentan el desarrollo de la IA como parte de la solución climática y crucial para la innovación. En un esfuerzo por reducir el impacto inmediato de la IA, así como el costo, los investigadores y desarrolladores están investigando enfoques inventivos para reducir la energía necesaria para crear herramientas de IA al confiar en chips de hardware más eficientes. También están experimentando con el potencial de modelos de IA más pequeños que requieran menos cálculos.

Yendo más allá de las preocupaciones ambientales, estos centros de datos tienen el potencial de abrumar las redes eléctricas locales con sus necesidades energéticas. “En Washington, hay un centro de datos de Microsoft en Quincy”, dice Moazeni. “Sé que hay mucha preocupación de que la energía que están consumiendo básicamente esté absorbiendo toda la energía de esa área”. En todo el mundo, las granjas de servidores que entrenan y operan modelos de IA pueden competir con los residentes y negocios locales por energía, lo que posiblemente conduzca a cortes de electricidad durante los horarios pico.

Bobby Hollis, vicepresidente de energía en Microsoft, dice en un correo electrónico que la empresa trabaja con las autoridades y empresas de servicios públicos apropiadas para evitar impactar los servicios locales. Afirma que Microsoft construye infraestructura de apoyo para evitar reducciones en los servicios públicos para los residentes.

Los usuarios que intentan ser conscientes de su consumo de energía pueden encontrarse en apuros. Incluso si no buscas herramientas de IA generativa, puede ser difícil evitarlas debido a cómo ahora se incluyen como características predeterminadas en sistemas operativos, aplicaciones web y programas de software cotidianos. Ya sea que inicies sesión en un portal de trabajo en línea o simplemente uses Internet para conectarte con amigos, es casi imposible hacer clic sin ver múltiples chatbots que ofrecen resúmenes de información y prometen aumentos en la productividad.

Y aunque la IA ya se siente ubicua, continuará infiltrándose en más aspectos de nuestra vida en línea. A medida que lo haga, los límites superiores de su consumo de energía y consumo de agua están por verse.