La otra cara de la IA: el impacto ambiental que crece mientras la tecnología avanza
Un nuevo estudio de la Agencia Internacional de Energía advierte que solo la mitad de la energía utilizada por la inteligencia artificial provendrá de fuentes renovables, lo que enciende alertas sobre su impacto en un contexto de crisis climática
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LA NACIONVictoria Mendizábal
Cuando ChatGPT te da una respuesta rápida o hace una imagen al estilo Ghibli en una cuestión de minutos, se despliega ante nuestros ojos el futuro de la tecnología. Pero detrás de esas innovaciones, late el consumo energético e hídrico que requieren los modelos de inteligencia artificial para funcionar de manera esperada, el cual, ante el desconocimiento de muchos, tiene implicaciones importantes.
Un reciente estudio de la Agencia Internacional de Energía (IEA, por sus siglas en inglés) confirmó que la demanda global de energía crecerá a un ritmo muy acelerado entre 2025 y 2027. Uno de los principales factores es la creación de centros de datos, mejor conocidos como el corazón de la inteligencia artificial. Desde 2009, la demanda energética no crecía a pasos agigantados; de hecho, los países desarrollados estaban muy estables en esta materia, a pesar de los avances en sus economías.
En detalle, según señaló el reporte, el consumo global de energía de los centros de datos se duplicará hacia 2030 y se igualará a la cantidad de energía que usa Japón hoy para todas las industrias y necesidades. La demanda de energía de estos centros crece a un ritmo del 15% anual entre 2024 y 2030, una tasa más de cuatro veces superior al crecimiento del consumo eléctrico del resto de los sectores económicos. Para el final de la década, representará un 3% del consumo global de energía, y las energías renovables cubrirán aproximadamente el 50% del incremento en la demanda para los centros.
Las regiones desarrolladas como Estados Unidos, China y Europa serán las que lideren el podio de la demanda de energía para centros de datos. De acuerdo con proyecciones del estudio, China y Estados Unidos representarán la responsabilidad de al menos el 80% del crecimiento de este consumo. Sin embargo, otros países en desarrollo de la región del sudeste asiático, como Singapur o Malasia, duplicarán su demanda debido a los incentivos para convertirse en hubs de desarrollo.
Pero la demanda energética también se requiere para la fabricación de chips. Estefanía González del Fierro, subdirectora de Campañas de Greenpeace Andino, confirmó a LA NACION que, según un nuevo estudio de Greenpeace East Asia, la fabricación de chips de inteligencia artificial se disparó en más de 350% a nivel mundial y para 2030 aumentará 170 veces más con respecto a 2023. Consecuentemente, las emisiones globales derivadas del consumo de electricidad relacionada a la fabricación de chips de IA aumentará un 357% en 2024. “Es vital lograr un 100% de energía renovable en toda la cadena de suministro de inteligencia artificial”, confesó.
Y no solo la energía es víctima de esta revolución tecnológica. El agua también se encuentra en esta ecuación. El consumo hídrico es necesario en los centros de datos para que los procesadores no se sobrecalienten. Específicamente, el agua circula por tubos, absorbe el calor de los servidores y lo lleva a torres de enfriamiento al aire libre, donde se evapora. Gran parte del agua usada se pierde, pero otra gran parte vuelve al sistema y se reutiliza.
Para ponerlo en perspectiva un estudio de la Universidad de California y la Universidad de Texas encontró que por cada 10 a 50 consultas simples, modelos como ChatGPT-3 gastan 500 mililitros de agua. Y esto es específicamente preocupante ya que, según una investigación de The Guardian, las grandes empresas tecnológicas como Microsoft, Amazon y Google están construyendo centros de datos en zonas donde no abunda este recurso.
“Todo debe analizarse en el contexto de una crisis climática global. El aumento de las temperaturas, la escasez de agua en regiones vulnerables y la necesidad urgente de reducir las emisiones de carbono hacen que este modelo de crecimiento sin regulación se vuelva insostenible”, explicó a LA NACION Belén Ortega, especialista en inteligencia artificial y automatización. “Si no se gestiona adecuadamente, el avance de la IA podría agravar las desigualdades en el acceso a recursos y contribuir al deterioro ambiental, en lugar de ser una aliada para resolver los desafíos del cambio climático”, continuó.
Entre las acciones urgentes, destacó la necesidad de avanzar hacia una migración obligatoria a fuentes de energía renovable en los centros de datos. No obstante, la incorporación de las energías renovables no es tan fácil como se dice. Muchos centros de datos siguen dependiendo de fuentes no renovables debido a la infraestructura energética actual. Además, para avanzar a la escala que la tecnología exige, la sostenibilidad queda en la sombra, agregado al hecho de que son más caras y requieren de una inversión mucho mayor. “Las compañías suelen postergarlo si no existe una exigencia concreta por parte del Estado o los consumidores”, dijo Ortega.
En consecuencia, los Estados deberían implementar incentivos fiscales y marcos regulatorios que alienten a las empresas a invertir en soluciones sostenibles. Entre ellas se incluyen sistemas de enfriamiento por aire libre o la exploración de tecnologías emergentes como la computación cuántica. Sobre esto último, Gonzáles del Fierro aseguró que deberían establecerse regulaciones que puedan evitar la presión excesiva sobre recursos hídricos que se genera por la demanda de centros de datos destinados a la inteligencia aritificial. “Crear reglas claras y fortalecer los controles sobre estas nuevas tecnologías es vital para impulsar el desarrollo y al mismo tiempo mitigar los riesgos ambientales”, manifestó.
A su vez Ortega planteó exigir a las grandes tecnológicas que informen su huella ambiental con auditorías independientes y objetivos claros de reducción. Por último, remarcó la importancia de optimizar los modelos algorítmicos. El desarrollo de arquitecturas de IA más eficientes, con menos parámetros y menor necesidad de cómputo, es clave para reducir el impacto ambiental del entrenamiento de modelos. Así, mencionó iniciativas como TinyML o los modelos comprimidos, que permiten reducir el consumo energético hasta en un 90% sin comprometer el rendimiento.
“El desarrollo de la inteligencia artificial debe alinearse con los principios de responsabilidad ambiental”, reflexionó. “No se trata de frenar la innovación, sino de garantizar que el futuro tecnológico que construimos sea compatible con la vida en el planeta”, agregó. De hecho, su mirada, aunque presenta un ojo crítico, es consciente de los beneficios que puede traer la inteligencia artificial, en especial para el manejo de la crisis climática.
En este sentido, el reporte de la IEA confirmó que la inteligencia artificial puede transformar el sector energético al optimizar la operación de redes eléctricas, mejorar la integración de energías renovables, reducir fallas y pérdidas en la transmisión, y flexibilizar el consumo en edificios e industrias. Además, permite ahorrar energía en el transporte mediante la gestión inteligente del tráfico y el mantenimiento predictivo, y acelera la innovación tecnológica en baterías, materiales y captura de carbono, contribuyendo así a reducir emisiones y hacer más sostenible todo el sistema energético.
En relación con el manejo del agua, la inteligencia artificial puede mejorar la eficiencia en el uso del agua en centros de datos mediante ajustes dinámicos en los sistemas de refrigeración, usando datos en tiempo real y algoritmos predictivos. “Estamos frente a una oportunidad histórica: elegir un camino de desarrollo tecnológico que no esté en contra del planeta, sino a su favor”, manifestó Ortega. “El futuro de la tecnología puede ser verde, ético y humano. Y está en nuestras manos construirlo”, expresó.
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