Actualmente, el gran reto de la IA es disminuir el alto consumo energético asociado a su desarrollo y funcionamiento. A medida que los modelos de IA se vuelven más sofisticados y las aplicaciones se multiplican, la demanda de energía se dispara. A continuación, exploramos el impacto energético de la IA y las estrategias para lograr un futuro más sostenible.
La inteligencia artificial se basa en algoritmos complejos que requieren grandes cantidades de datos y potencia de cálculo para su entrenamiento y ejecución. Dichos algoritmos resultan entre 100 y 1.000 veces más intensivos desde el punto de vista computacional que servicios tradicionales, como los de búsquedas web. Este hecho implica que los equipos donde se alojan los algoritmos de IA consuman mucha más energía.
Si se mantiene el ritmo de crecimiento actual de la inteligencia artificial, se estima que el consumo de energía requerido para su funcionamiento se duplicará cada 100 días. Este aumento exponencial plantea serias preocupaciones sobre el impacto ambiental de la IA, especialmente en el contexto del cambio climático y la transición hacia fuentes de energía más limpias.
Los centros de datos: en el ojo del huracán de la sostenibilidad
Tradicionalmente, los centros de datos han actuado como centros de procesamiento y acopio de la información en la llamada nube web. Por ejemplo, la información de nuestros discos duros virtuales y la de nuestros correos electrónicos se almacenan físicamente en alguno o varios de estos centros. En tiempos recientes, los algoritmos de IA y los datos requeridos para su funcionamiento también se han ubicado en los centros de datos.
Los centros de datos consumen grandes cantidades de electricidad para alimentar sus servidores, sistemas de refrigeración y otros equipos de soporte. Se estima que dicho sector es responsable de aproximadamente el 2% del consumo mundial de electricidad. Una cifra que se prevé que aumente drásticamente en los próximos años, debido a la demanda generada por la inteligencia artificial.
Estrategias para superar el reto de la IA: hacerla más sostenible
Afortunadamente, existen diversas estrategias que pueden implementarse para abordar el reto de la IA: reducir su consumo energético y promover un desarrollo más sostenible.
La primera de ellas es la optimización de algoritmos y modelos para que requieran menos recursos computacionales y, por lo tanto, menor consumo energético. Esta es la estrategia seguida por DeepSeek, un modelo de lenguaje grande (LLM) desarrollado en China, que está revolucionando el mundo de la IA. Los datos iniciales indican que el entrenamiento de DeepSeek consume una fracción de la energía requerida por otros algoritmos similares.
Una segunda estrategia es desarrollar algoritmos de IA que puedan entrenarse con procesadores de menor capacidad (8 bits), que generalmente consumen menos energía que los de 32 o 64 bits. Además, esto permite que la IA pueda ser entrenada en dispositivos locales, lo que reduce la necesidad de transferencia de datos y el consumo energético asociado. De nuevo, DeepSeek es el primer modelo de IA importante que ha apostado por esta estrategia.
La tercera estrategia es bastante obvia: emplear energías renovables, como la solar o la eólica, para alimentar los centros de datos que alojan los sistemas de IA. Los centros de datos verdes pueden reducir drásticamente su huella de carbono mediante el empleo de energías limpias.
Por último, se ha propuesto desarrollar chips y procesadores específicamente orientados a las tareas demandadas por la IA. Estos tienen el potencial de mejorar la eficiencia energética de los sistemas dedicados a dichas tareas.
El futuro de la IA sostenible
Abordar el reto de la IA desde el punto de vista energético es complejo, pero no insuperable. Al adoptar un enfoque holístico que combina la optimización de algoritmos, el uso de infraestructuras eficientes y la promoción de la conciencia, podemos allanar el camino hacia un futuro en el que la IA sea una fuerza para el progreso sostenible.
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