El pasado mes de mayo Google presentó el servicio AI Overviews, capaz de responder automáticamente a las preguntas de los usuarios gracias a la inteligencia artificial generativa. En aquel momento, se habló sobre todo de los extraños errores cometidos por la IA: Google recomendó añadir pegamento a la pizza para hacerla más fibrosa, por ejemplo, una de las muchas manifestaciones de las llamadas “alucinaciones” típicas de estas herramientas. Pero hay otro aspecto preocupante en un sector que lleva años en continuo crecimiento: el consumo energético necesario para su funcionamiento.
Según un estudio del investigador Alex de Vries, de hecho, cada vez que Google genera una respuesta con AI Overviews consume alrededor de tres vatios hora, una cantidad de energía igual a la necesaria para una llamada telefónica de una hora (desde un teléfono fijo) o diez veces superior a lo que se necesita para una búsqueda tradicional en Google.
La IA generativa, sin embargo, no consume sólo cuando la utilizan los usuarios. De hecho, en la base de estas tecnologías existen grandes modelos de lenguaje (también llamados LLM), un tipo de inteligencia artificial que utiliza redes neuronales profundas para aprender a partir de grandes cantidades de documentos de diversos tipos cómo generar textos, imágenes y vídeos. Esta fase de formación de los LLM también es cara en términos de energía: según el sitio El bordeDe hecho, para “entrenar” GPT-3 (un modelo lingüístico OpenAI que entretanto ha sido reemplazado por GPT-4) se consumieron poco menos de 1300 megavatios hora de electricidad, “aproximadamente lo que consumen anualmente 130 hogares estadounidenses” ( o la energía necesaria para ver Netflix durante 1.625 millones de horas).
Estos modelos de lenguaje son capaces de producir varios tipos de contenido, y generar textos es la aplicación que consume menos energía. Según un estudio realizado por investigadores de la empresa de inteligencia artificial Hugging Face y la Universidad Carnegie Mellon, la producción de imágenes y, sobre todo, vídeos consume aún más energía. Según sus cálculos, en promedio, la generación de una sola imagen mediante IA consume suficiente energía para cargar un teléfono inteligente.
Las consecuencias de todo esto empiezan a sentirse en las redes eléctricas de algunos países, que deben gestionar un aumento significativo de la demanda por parte de las empresas tecnológicas. En particular en Virginia, Estados Unidos, donde se ubican decenas de centros de procesamiento de datos (también llamados centros de datos), elementos esenciales de la infraestructura de la red de Internet. Virginia tiene una estrecha relación con el sector (ARPANET, proyecto militar del que nació Internet, se creó aquí en 1969) y hoy en día todavía operan allí las principales empresas de computación en la nube, como Amazon Web Services, Google Cloud y Microsoft Azure. . Sin embargo, el número de centros de datos ha aumentado en los últimos años a tal punto que hoy el sector absorbe una quinta parte de la energía que consume el estado, según informa la revista jacobino.
En particular, Bloomberg contó el caso de DataBank, una empresa que construye y administra centros de procesamiento de datos. El aumento del consumo de energía registrado por la empresa fue instantáneo y notable: «Este es el problema de la inteligencia artificial», explicó James Mathes, director de DataBank, «necesita mucha energía, y en cuanto la tenemos, la necesitas correctamente». lejos.”
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Este tipo de picos de demanda no solo están ocurriendo en Virginia: el crecimiento de la demanda de electricidad de los centros de datos está superando la oferta disponible en muchas partes del mundo, lo que eleva los precios y el riesgo de apagones. En Suecia, se espera que la demanda de electricidad de los centros de datos se duplique de aquí a finales de esta década, y luego se duplique nuevamente para 2040; en el Reino Unido se espera un aumento del 500% para 2030, mientras que en Estados Unidos el sector está destinado a alcanzar el 8% del consumo total, nuevamente para 2030 (fue el 3% en 2022). Este es “el tipo de aumento en la demanda de electricidad que no se ha visto en una generación”, dijo Goldman Sachs.
John Ketchum, director ejecutivo de NextEra Energy, que produce energía solar y eólica, cree que la inteligencia artificial está sin duda detrás de este aumento de la demanda, dijo. Bloomberg. En particular, algunas de sus aplicaciones, incluidos los procesos de inferencia, con los que los modelos lingüísticos extraen conclusiones a partir de datos nuevos (y por tanto ausentes del material de formación inicial). Hoy en día, los centros de datos utilizan más energía en general que la mayoría de los países, incluida Italia: sólo 16 naciones, entre ellas China y Estados Unidos, consumen más.
Todo esto representa un problema para el sector de la IA, que ya se enfrenta a los primeros escepticismos sobre las aplicaciones reales de estas tecnologías y también tendrá que hacer frente a su impacto económico, energético y medioambiental. También porque la demanda de energía corre el riesgo de anular los numerosos avances realizados por el sector en los últimos años, en los que ha intentado hacer más sostenible el funcionamiento de los centros de datos. Google, por ejemplo, planea alimentar completamente sus centros de computación con energía procedente de fuentes renovables para 2030: el desarrollo de servicios como AI Overviews corre el riesgo de dificultar el cumplimiento de estos objetivos.
El sector también se caracteriza cada vez más por empresas más pequeñas y menos conocidas, a menudo nacidas a raíz del éxito de la IA generativa, que están demostrando ser muy inescrupulosas en lo que respecta a la fuente de energía utilizada. El El Correo de Washington habló de la red de alrededor de 2.700 centros de datos que operan sólo en Estados Unidos y que en muchos casos son propiedad de empresas más pequeñas que tienen un enfoque “agnóstico” respecto de la sostenibilidad y compran también energía procedente de combustibles fósiles. Las empresas tecnológicas prometieron que “la energía limpia sería un recurso mágico e infinito”, comentó Tamara Kneese, directora de la organización sin fines de lucro Data & Society, cuando en realidad “las centrales eléctricas de carbón se están revitalizando gracias al auge de la inteligencia artificial”.
Cada vez que un centro de datos entra en funcionamiento, las empresas de tecnología dicen que compran energía eólica, solar o geotérmica para compensar sus emisiones. Como él explicó El Correo de WashingtonSin embargo, algunos críticos comparan estos anuncios con el juego de los tres vasos, porque “las empresas operan en la misma red eléctrica que todos los demás, al tiempo que se atribuyen gran parte de la cantidad finita de energía limpia”. Un proceso que obliga a las empresas que prestan servicios energéticos a comprar energía procedente de combustibles fósiles para satisfacer la demanda colectiva.
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Por eso, además de invertir en nuevos chips y servidores más eficientes, algunas de las principales empresas tecnológicas esperan cambios energéticos radicales que aún están lejos. En 2018, Sam Altman, cofundador de OpenAI, invirtió 375 millones de dólares en Helion Energy, una startup que pretende construir una planta de fusión nuclear para 2028. La fusión, la misma reacción nuclear que alimenta las estrellas, es un objetivo perseguido durante muchas décadas por diversos científicos y empresas y que podrían representar una enorme fuente de energía enorme y limpia. Pero los expertos del sector se muestran muy escépticos tanto sobre el momento como sobre las posibilidades concretas de la puesta en marcha.
Altman considera que la fusión nuclear es esencial para el desarrollo de la IA: en una entrevista con CNBC Dijo que «si podemos reducir significativamente el coste de la inteligencia artificial y la energía, la calidad de vida de todos nosotros aumentará increíblemente». Microsoft, empresa que lleva mucho tiempo aliada de OpenAI, ya ha prometido que comprará energía a Helion Energy tan pronto como sea posible.
