Graham Turner

A medida que la inteligencia artificial se expande a gran velocidad, su huella energética va aún más rápido, superando potencialmente a la minería de Bitcoin y amenazando los objetivos globales de sostenibilidad, y esto antes de que finalice el año…

A medida que avanza la IA, un nuevo estudio advierte que su consumo de energía pronto podría superar incluso a la minería de Bitcoin, lo que plantea preocupaciones urgentes de sostenibilidad.

Según una investigación de Alex de Vries-Gao, doctorando en el Instituto de Estudios Ambientales de la Universidad Vrije de Ámsterdam, la IA puede representar casi la mitad del uso global de electricidad de los centros de datos para fines de 2025, frente al 20% estimado en la actualidad.

El análisis de De Vries-Gao destaca un desafío crítico: las principales empresas de tecnología rara vez divulgan las demandas exactas de energía de la IA, lo que dificulta las evaluaciones precisas.

Trazando paralelismos con la minería de criptomonedas, advierte que la mentalidad de «lo más grande es mejor» de la industria tecnológica está impulsando un uso insostenible de la energía, y sus proyecciones sugieren que el hardware de la IA pronto podría consumir tanta electricidad como países enteros, rivalizando potencialmente con la demanda total de energía del Reino Unido para 2025.

El aumento en la adopción de la IA ha desencadenado una ola de construcción de nuevos centros de datos, particularmente en los EE.UU., donde se espera que la demanda de electricidad aumente un 25% para 2030 debido a la IA, los centros de datos tradicionales y la minería de Bitcoin.

Sin embargo, el impacto ambiental varía ampliamente. Por ejemplo, una consulta de IA procesada en Virginia Occidental, donde el carbón domina la red, genera casi el doble de emisiones que una en California, que depende más de las energías renovables.

Si bien empresas como Google y Microsoft informan sobre las emisiones generales, pocas desglosan la contribución específica de la IA. El método de triangulación de De Vries-Gao, que utiliza datos de producción de chips, informes corporativos y estimaciones de analistas, revela la asombrosa huella energética de la IA.

A pesar de las mejoras en la eficiencia, los expertos temen un efecto paradoja de Jevons: a medida que la IA se vuelva más poderosa, su uso de energía puede dispararse independientemente.

A medida que la inteligencia artificial avanza a una velocidad vertiginosa, sus voraces demandas de energía amenazan con eclipsar incluso el notorio consumo de la minería de Bitcoin. Si bien los centros de datos ahora representan más del 1,1% del uso mundial de electricidad, la revolución de la IA está elevando esta cifra, con consecuencias potencialmente nefastas para los objetivos climáticos y las redes eléctricas en todo el mundo.

Los números pintan un panorama preocupante. La investigación sugiere que la IA podría consumir la mitad de toda la energía del centro de datos para 2025, frente al 20% actual.

A este ritmo, la electricidad necesaria para ejecutar hardware de IA pronto podría igualar todo el consumo de países como el Reino Unido.

El costo ambiental ya es visible: las emisiones de Google han aumentado un 48% en cinco años, y Microsoft está luchando de manera similar para cumplir con los objetivos de sostenibilidad a medida que se multiplican las cargas de trabajo de IA.

Sin embargo, hay atisbos de progreso. La intensidad de carbono de las operaciones de los centros de datos está disminuyendo a medida que los gigantes tecnológicos cambian hacia las energías renovables: los hiperescaladores ahora obtienen el 91% de su energía de energía limpia.

Las ganancias de eficiencia también son reales, con puntajes promedio de efectividad en el uso de energía que mejoraron de 1.44 en 2019 a 1.38 en la actualidad. Pero estos avances corren el riesgo de verse abrumados por el crecimiento exponencial de la IA.

La Agencia Internacional de Energía predice que la demanda mundial de electricidad de los centros de datos podría duplicarse para 2026, alcanzando niveles comparables al consumo anual de Japón.

Los desafíos se multiplican cuando se considera la huella más amplia de la IA. La creciente demanda de hardware especializado impulsa la extracción de minerales raros como el litio y el cobalto.

Anuario del gas fósil en el Estado español 2023-2024: