Hambrienta de energía, la Inteligencia Artificial plantea un desafío para el cambio climático

La Inteligencia Artificial (IA) está hambrienta de energía y saciar ese apetito puede implicar un alto costo para el cambio climático si no hay un enfoque de sostenibilidad adecuado.

Una consulta a ChatGPT consume 10 veces más energía que una búsqueda en Google. Producir una imagen con IA Generativa puede utilizar, en el peor de los casos, la misma energía que cargar 522 veces un teléfono inteligente.

El mundo atraviesa una crisis energética como nunca antes. Hay una mayor demanda de consumo, escasez de suministro y enormes aumentos en los precios. La aceleración de la IA genera aún más presión sobre una red ya de por sí sobrecargada.

Para su entrenamiento y operación, la Inteligencia Artificial necesita de centros de datos que cuenten con una infraestructura robusta y altamente confiable para gestionar las crecientes cargas de trabajo generadas por esta tecnología.

Los centros de datos consumieron 1,650 millones de gigajulios en 2022, lo equivalente al 2 por ciento de la demanda de electricidad mundial. Para 2026, la Agencia Internacional de Energía (AIE) proyecta que la IA impulsará aumentos de entre 35 a 128 por ciento en el consumo energético de los data centers.

Este nivel de consumo de energía sería igual a sumar el consumo energético anual de Suecia (en el extremo inferior) o de Alemania (en el extremo superior).

Si actualmente los centros de datos consumen el 2 por ciento de la energía global, esa proporción podría subir a 4 por ciento para 2030, según Goldman Sachs.

Puede parecer un incremento poco descabellado, pero satisfacer el apetito de energía de la IA puede implicar un alto costo para el medio ambiente, sobre todo si las fuentes de abastecimiento no son sostenibles.

Muestra de ello es que algunas de las grandes empresas tecnológicas, contrario a sus objetivos de alcanzar la neutralidad de carbono, han aumentado significativamente sus emisiones de gases de efecto invernadero (GEI).

Impacto ambiental de la IA

En 2023, Microsoft incrementó 30.9 por ciento sus emisiones de carbono indirectas respecto a 2020, debido a la construcción de más centros de datos y a los materiales de componentes de hardware como semiconductores, servidores y racks, de acuerdo con el más reciente informe de sostenibilidad de la compañía.

Google elevó 48 por ciento sus emisiones de GEI en 2023 en comparación con su año base, 2019. La empresa también atribuyó esta tendencia al mayor consumo de energía de los centros de datos.

Incluso, Google reconoció que podría ser muy complicado conseguir su meta de neutralidad de carbono para 2030, debido a “la incertidumbre en torno al impacto ambiental futuro de la IA, que es complejo y difícil de predecir”. 

Ambas compañías están impulsando ambiciosos planes de inversión y desarrollo de Inteligencia Artificial, en medio de una carrera desenfrenada por capturar esta oportunidad de negocio. A medida que avancen en esos planes, también será necesario que adapten sus enfoques de eficiencia energética.

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Si bien la voluntad de las empresas es fundamental para evitar que la IA se convierta en un desastre climático, también los Estados deben abordar esta problemática e implementar medidas orientadas a mitigar los riesgos ambientales y atender los efectos que esta tecnología tendrá sobre la red de energía.

Este 11 de noviembre, comenzó la Conferencia de las Naciones Unidas sobre el Cambio Climático de 2024, también llamada COP29, en Azerbaiyán. La IA debería ser uno de los grandes debates que se den en el encuentro, aprovechando la presencia de la industria tecnológica y los hacedores de política pública.

La agenda de la COP29 prevé la Declaración de una Acción Digital Verde, la cual buscaría promover la acción conjunta para acelerar la digitalización climáticamente positiva y la reducción de emisiones en el sector TIC.

En ese ámbito, la Unión Internacional de Telecomunicaciones (UIT), el brazo telco de las Naciones Unidas, pondrá sobre la mesa las crecientes preocupaciones en torno al consumo de energía y agua para la implementación de la IA.

Tomas Lamanauskas, subsecretario general de la UIT, aseguró que la COP29 buscará abordar un enfoque climático de la IA a largo plazo, con el fin de garantizar que esta tecnología sea lo más sostenible posible y, al mismo tiempo, se aprovechen sus beneficios.

“No se trata simplemente de apagar la IA y decir que intentaremos vivir sin ella”, afirmó Lamanauskas a Euronews en el marco del evento.

Oportunidad para las energías limpias

Si la IA está hambrienta de energía, lo importante es analizar qué la saciará y cómo. Claramente, los combustibles fósiles tendrían que quedar fuera de la ecuación. En su lugar, será necesario promover un mayor uso de las energías limpias y otras fuentes alternativas.

El contexto actual es una oportunidad para promover la generación de energías limpias y construir infraestructura más resiliente, mientras que la red eléctrica tradicional ha demostrado tambalearse.

Las empresas tecnológicas ya están aumentando el uso de energías limpias para sus centros de datos. La consultora IDC recomienda a los proveedores de centros de datos priorizar la inversión en fuentes de energía renovables para aumentar el suministro general y contribuir a los objetivos de sostenibilidad.

En especial, IDC considera que las energías solar y eólica ofrecen importantes ventajas ambientales y menor costo nivelado de electricidad, por lo que, al ubicar las instalaciones en la fuente de generación o cerca de ella, las compañías podrían disminuir los costos asociados a la construcción y las pérdidas de energía en la distribución.

Otras fuentes de energía que podrían responder mejor a los requerimientos para procesar y alojar los sistemas de IA abarcan la fisión nuclear avanzada y la energía geotérmica de próxima generación.

Según MIT Technology Review, la fisión nuclear avanzada se puede implementar rápidamente a pequeña escala y la energía geotérmica de próxima generación podría adoptarse en cualquier lugar y en cualquier momento. Ambas alternativas permitirían producir grandes cantidades de energía en espacios pequeños para satisfacer las demandas de la IA.

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Amazon, Microsoft y Google ya están apostando por la energía nuclear para alimentar sus centros de datos.

Recién en octubre de este año, Amazon anunció inversiones en pequeños reactores nucleares para sus data centers, y Google firmó un acuerdo con Kairos Power para utilizar reactores nucleares.

La energía nuclear se puede poner en funcionamiento a gran escala y además es una fuente de energía confiable y libre de carbono. Sin embargo, aún existe mucha resistencia sobre el uso de este tipo de energía debido a su vinculación con las armas nucleares.

Y más allá de las fuentes de energía, el crecimiento en la demanda pone en evidencia que también es indispensable promover la eficiencia energética de los centros de datos y sus equipos de hardware.

Por ejemplo, algunos investigadores consideran que es necesario hacer más cambios en las unidades de procesamiento gráfico (GPU, por sus siglas en inglés) para que sean más eficientes ante el movimiento masivo de datos de la IA.

Este enfoque considera que, si se logra desarrollar hardware y software que consuman menos energía, se reducirá a su vez el apetito de la Inteligencia Artificial por energía. Se habla entonces de construir una tecnología energéticamente más eficiente.

Los desarrolladores de tecnología han hecho importantes avances al respecto. Hoy un chip informático moderno relacionado con IA utiliza 99 por ciento menos de energía para realizar los mismos cálculos que un modelo de 2008.

Sin embargo, todavía existen áreas de mejora y el obstáculo para perfeccionar en rendimiento es que falta mayor transparencia por parte de los desarrolladores de IA para dar seguimiento al consumo energético de los modelos.

Mejora de eficiencia de chips informáticos relacionados con la IA, 2008-2023

IA puede impulsar sistemas energéticos limpios

Lo cierto es que, a pesar de las alertas, la Inteligencia Artificial también podría tener un efecto positivo en la lucha contra el cambio climático.

Algunas áreas en las que la IA podría ayudar, de acuerdo con el Foro Económico Mundial, incluyen el monitoreo del deshielo de icebergs en el océano, el mapeo de la deforestación, la anticipación de patrones meteorológicos, la mejora del reciclaje de residuos, así como en la preparación y prevención de los países ante desastres climáticos.

El desafío está en lograr el equilibrio entre ambas posibilidades.

Incluso, el sector energético puede utilizar la IA a su favor para aumentar la eficiencia y acelerar la innovación.

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La Agencia Internacional de Energía destaca que el uso de la IA podría ayudar a los sistemas de energía a predecir la oferta y la demanda, y tener más flexibilidad para hacer ajustes en función de los datos disponibles.

Un ejemplo de ello es un modelo desarrollado por Google y DeepMind, su subsidiaria de IA, para predecir la producción de energía eólica futura con hasta 36 horas de anticipación y más precisión. 

Al tener una mayor visibilidad, Google puede vender su energía por adelantado en vez de hacerlo en tiempo real, lo cual la hace más atractiva y genera más confianza entre los clientes y eleva el valor de su energía eólica.

Por otro lado, un informe del Departamento de Energía de Estados Unidos señala que la IA puede ser un catalizador del desarrollo de un sistema eléctrico 100 por ciento limpio.

De acuerdo con dicho estudio, el Aprendizaje Automático Generativo podría ayudar a mejorar la planificación de la red; la capacidad de la IA para procesar cantidades masivas de datos puede fortalecer la resiliencia de la red, ayudando a diagnosticar y evitar interrupciones en el suministro; mientras que esta tecnología también podría servir para identificar nuevos materiales para las tecnologías de energía limpia, como catalizadores mejorados para incrementar la producción de hidrógeno.

Si el sector energético y los gobiernos utilizan la IA a su favor, puede ser una herramienta poderosa para impulsar sistemas de energía limpia más resilientes, lo cual se plantea como una movida urgente frente a la crisis energética mundial.

Bajo un enfoque de mitigación de riesgos adecuado, la Inteligencia Artificial y la energía pueden ser una dupla poderosa a favor de la descarbonización.