Detección de incendios forestales con inteligencia artificial
Un número creciente de departamentos de bomberos de todo el país están recurriendo a la inteligencia artificial para ayudar a detectar y responder a los incendios forestales con mayor rapidez.
Cada vez que haces una pregunta ChatGPT , para generar una imagen o dejar que la inteligencia artificial resuma tu correo electrónico, algo grande está ocurriendo entre bastidores. No en tu dispositivo, sino en extensos centros de datos llenos de servidores, GPU y sistemas de refrigeración que requieren cantidades ingentes de electricidad.
El auge moderno de la IA está llevando a nuestra red eléctrica a sus límites. Sólo ChatGPT procesa aproximadamente 1.000 millones de consultas al día, cada una de las cuales requiere recursos del centro de datos muy superiores a los que hay en tu dispositivo.
De hecho, la energía necesaria para apoyar la inteligencia artificial está aumentando tan rápidamente que ya ha retrasado la jubilación de varias centrales de carbón en EE.UU., y se esperan más retrasos. Algunos expertos advierten de que la carrera armamentística de la IA está superando a la infraestructura destinada a apoyarla. Otros sostienen que podría desencadenar una innovación en energía limpia que debería haberse producido hace tiempo.
La IA no sólo está remodelando las aplicaciones y los motores de búsqueda. También está cambiando la forma en que construimos, alimentamos y regulamos el mundo digital. La carrera por ampliar las capacidades de la IA se está acelerando más de lo que la mayoría de las infraestructuras pueden soportar, y la energía se está convirtiendo en el próximo gran cuello de botella.
He aquí un vistazo a cómo la IA está cambiando la ecuación energética, y lo que podría significar para nuestro futuro climático.
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ChatGPT en un ordenador (Kurt "CyberGuy" Knutsson)
Por qué la IA consume tanta energía y qué impulsa la demanda
Ejecutar inteligencia artificial a escala requiere una enorme potencia de cálculo. A diferencia de la actividad tradicional en Internet, que consiste principalmente en extraer información almacenada, las herramientas de IA realizan un procesamiento intensivo en tiempo real. Ya sea entrenando modelos lingüísticos masivos o respondiendo a las peticiones de los usuarios, los sistemas de IA dependen de hardware especializado como las GPU (unidad de procesamiento gráfico), que consumen mucha más potencia que los servidores heredados. Las GPU están diseñadas para manejar muchos cálculos en paralelo, lo que es perfecto para las cargas de trabajo con muchas matrices que impulsan los sistemas de IA generativa y aprendizaje profundo.
Para que te hagas una idea de la escala: una GPU Nvidia H100, utilizada habitualmente en el entrenamiento de IA, consume por sí sola hasta 700 vatios. Entrenar un único modelo de IA de gran tamaño como GPT-4 puede requerir miles de estas GPU funcionando continuamente durante semanas. Multiplícalo por docenas de modelos y cientos de centros de datos, y las cifras aumentan rápidamente. Un rack tradicional de un centro de datos puede consumir unos 8 kilovatios (kW) de energía. Un rack optimizado para IA que utilice GPU puede demandar entre 45 y 55 kW o más. Multiplica eso por todo un edificio o campus de bastidores, y la diferencia es asombrosa.
¿QUÉ ES LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL (AI)?
Refrigerar todo ese hardware añade otra capa de demanda energética. Evitar que los servidores de IA se sobrecalienten representa entre el 30 y el 55% del consumo total de energía de un centro de datos. Los métodos avanzados de refrigeración, como la inmersión en líquido, están ayudando, pero su ampliación a todo el sector llevará tiempo.
En el lado positivo, los investigadores de IA están desarrollando formas más eficientes de ejecutar estos sistemas. Un enfoque prometedor es la arquitectura de modelo de "mezcla de expertos", que activa sólo una parte del modelo completo para cada tarea. Este método puede reducir significativamente la cantidad de energía necesaria sin sacrificar el rendimiento.
¿De cuánta potencia estamos hablando?
En 2023, los centros de datos mundiales consumieron unos 500 teravatios-hora (TWh) de electricidad. Esto es suficiente para abastecer a todos los hogares de California, Texas y Florida juntos durante todo un año. Para 2030, la cifra podría triplicarse, con la IA como principal impulsora.
Para ponerlo en perspectiva, un hogar medio consume unos 30 kilovatios-hora al día. Un teravatio-hora es mil millones de veces mayor que un kilovatio-hora. Eso significa que 1 TWh podría suministrar energía a 33 millones de hogares durante un día.
Centro de datos (Kurt "CyberGuy" Knutsson)
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La demanda de energía de la IA está superando a la red eléctrica
La demanda de IA está creciendo más deprisa de lo que la red energética puede adaptarse. En EE.UU., se espera que el consumo eléctrico de los centros de datos supere los 600 TWh en 2030, triplicando los niveles actuales. Satisfacer esa demanda requiere el equivalente a añadir 14 grandes centrales eléctricas a la red. Los grandes centros de datos de IA pueden necesitar cada uno entre 100 y 500 megavatios (MW), y las instalaciones más grandes podrían superar pronto 1 gigavatio (GW), que es más o menos lo que consume una central nuclear o un pequeño estado de EE UU. Un centro de datos de 1 GW podría consumir más energía que toda la ciudad de San Francisco. Multiplícalo por unas cuantas docenas de campus en todo el país, y empezarás a ver lo rápido que se acumula esta demanda.
Para seguir el ritmo, las empresas de servicios públicos de todo el país están retrasando la retirada de centrales de carbón, ampliando la infraestructura de gas natural y dando carpetazo a los proyectos de energía limpia. En estados como Utah, Georgia y Wisconsin, los reguladores energéticos han aprobado nuevas inversiones en combustibles fósiles directamente relacionadas con el crecimiento de los centros de datos. En 2035, los centros de datos podrían representar el 8,6% de toda la demanda de electricidad de EE.UU., frente al 3,5% actual.
A pesar de las promesas públicas de apoyar la sostenibilidad, las empresas tecnológicas están impulsando inadvertidamente un resurgimiento de los combustibles fósiles. Para el ciudadano medio, este cambio podría aumentar el coste de la electricidad, forzar el suministro energético regional y complicar los objetivos estatales de energía limpia.
Instalación de red eléctrica (Kurt "CyberGuy" Knutsson)
¿Pueden las grandes tecnológicas cumplir sus promesas de energía verde?
Los gigantes tecnológicos Microsoft, Google, Amazon y Meta afirman que están trabajando para conseguir un futuro de emisiones netas cero. En términos sencillos, esto significa equilibrar la cantidad de gases de efecto invernadero que emiten con la cantidad que eliminan o compensan, reduciendo idealmente a cero su contribución neta al cambio climático.
Estas empresas compran grandes cantidades de energía renovable para compensar su consumo e invierten en soluciones energéticas de nueva generación. Por ejemplo, Microsoft tiene un contrato con la start-up de fusión Helion para suministrar electricidad limpia en 2028.
Sin embargo, los críticos sostienen que estas compras de energía limpia no reflejan la realidad sobre el terreno. Como la red es compartida, aunque una empresa tecnológica compre energía solar o eólica sobre el papel, los combustibles fósiles suelen llenar el vacío de todos los demás.
Algunos investigadores afirman que este modelo es más beneficioso para la contabilidad de las empresas que para el progreso climático. Aunque las cifras parezcan limpias en un informe corporativo de emisiones, la energía real que alimenta la red sigue incluyendo carbón y gas. Microsoft, Google y Amazon se han comprometido a alimentar sus centros de datos con energía 100% renovable, pero como la red es compartida, los combustibles fósiles suelen llenar el vacío cuando las renovables no están disponibles.
Algunos críticos sostienen que los compromisos voluntarios por sí solos no bastan. A diferencia de las industrias tradicionales, no existe un marco normativo normalizado que obligue a las empresas tecnológicas a revelar el uso detallado de energía de las operaciones de IA. Esta falta de transparencia dificulta el seguimiento de si los compromisos ecológicos se traducen en acciones significativas, especialmente a medida que la carga de trabajo se traslada a contratistas externos o a operaciones en el extranjero.
Un parque eólico (Kurt "CyberGuy" Knutsson)
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El futuro de la energía limpia para la IA y sus límites
Para satisfacer las crecientes necesidades energéticas sin empeorar las emisiones, las empresas tecnológicas están invirtiendo en proyectos energéticos avanzados. Entre ellos se incluyen pequeños reactores nucleares construidos directamente junto a los centros de datos, sistemas geotérmicos profundos y fusión nuclear.
Aunque prometedoras, estas tecnologías se enfrentan a enormes obstáculos técnicos y normativos. La fusión, por ejemplo, nunca ha alcanzado el punto de equilibrio comercial, lo que significa que aún no ha producido más energía de la que consume. Incluso los expertos más optimistas afirman que es posible que no veamos una fusión escalable antes de la década de 2030.
Más allá de las barreras técnicas, a mucha gente le preocupa la seguridad, el coste y la gestión de residuos a largo plazo de los nuevos sistemas nucleares. Aunque sus defensores argumentan que estos diseños son más seguros y eficientes, el escepticismo público sigue siendo un obstáculo real. La resistencia de la comunidad también es un factor. En algunas regiones, las propuestas de microrreactores nucleares o perforaciones geotérmicas han sufrido retrasos debido a la preocupación por la seguridad, el ruido y los daños medioambientales. Construir nuevos centros de datos y la infraestructura energética asociada puede llevar hasta siete años, debido a los problemas de permisos, adquisición de terrenos y construcción.
Google ha activado recientemente un proyecto geotérmico en Nevada, pero sólo genera energía suficiente para unos pocos miles de hogares. La siguiente fase podría alimentar un solo centro de datos en 2028. Mientras tanto, empresas como Amazon y Microsoft siguen construyendo centros que consumen más energía que ciudades enteras.
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Will IA ayudará o perjudicará al medio ambiente?
Este es el debate central. Los defensores argumentan que la IA podría, en última instancia, ayudar a acelerar el progreso climático optimizando las redes energéticas, modelando los patrones de emisiones e inventando mejores tecnologías limpias. Tanto Microsoft como Google han citado estos usos en sus declaraciones públicas. Pero los críticos advierten que la trayectoria actual es insostenible. Sin grandes avances o marcos políticos más estrictos, el coste energético de la IA puede superar los beneficios climáticos. Una previsión reciente estimaba que la IA podría añadir 1,7 gigatoneladas de dióxido de carbono a las emisiones mundiales entre 2025 y 2030, aproximadamente un 4% más que la totalidad de las emisiones anuales de EEUU.
El uso del agua, la demanda de minerales raros y los conflictos por el uso del suelo son también preocupaciones emergentes a medida que se amplía la infraestructura de la IA. Los grandes centros de datos suelen necesitar millones de litros de agua al año para su refrigeración, lo que puede sobrecargar las reservas locales de agua. La demanda de minerales críticos como el litio, el cobalto y los elementos de tierras raras -utilizados en servidores, sistemas de refrigeración y electrónica de potencia- crea una presión adicional sobre las cadenas de suministro y las operaciones mineras. En algunas zonas, las comunidades se oponen a la recalificación de terrenos para el desarrollo tecnológico a gran escala.
La rápida renovación del hardware también se suma a la carga medioambiental. A medida que los sistemas de IA evolucionan rápidamente, las GPU y los aceleradores más antiguos se sustituyen con mayor frecuencia, lo que genera una importante cantidad de residuos electrónicos. Sin programas sólidos de reciclaje, muchos de estos equipos acaban en vertederos o se exportan a países en vías de desarrollo.
La cuestión no es sólo si la IA puede volverse más limpia con el tiempo. Se trata de si podemos ampliar la infraestructura necesaria para apoyarla sin recurrir a los combustibles fósiles. Para superar este reto será necesaria una colaboración más estrecha entre las empresas tecnológicas, las empresas de servicios públicos y los responsables políticos. Algunos expertos advierten de que la IA podría ayudar a combatir el cambio climático o empeorarlo, y el resultado depende totalmente de cómo elijamos alimentar el futuro de la informática.
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Conclusiones clave de Kurt
La IA está revolucionando nuestra forma de trabajar, pero también está transformando nuestra forma de utilizar la energía. Los centros de datos que alimentan los sistemas de IA se están convirtiendo en algunos de los mayores consumidores de electricidad del mundo. Las empresas tecnológicas apuestan a lo grande por soluciones futuristas, pero la realidad es que muchas centrales de combustibles fósiles permanecen conectadas más tiempo sólo para satisfacer la creciente demanda de energía de la IA. Que la IA acabe ayudando o perjudicando al clima puede depender de la rapidez con que los avances en energía limpia se pongan al día y de la honestidad con que midamos el progreso.
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