1.21 Gigawatts, esa es la energía necesaria para enviar a Marty McFly de vuelta al futuro. Semejante cantidad de energía era una locura para el Doc Brown que no tenía ni idea sobre cómo generarla para cargar el DeLorean un vehículo, que, si recuerdan bien, funcionaba con Plutonio, es decir, era un carro nuclear pero, eso que tiene qué ver con el Consumo de Energía de la IA? Ya le contamos!
Bueno quizás la solución de 1985 aplique a 2024 porque la Inteligencia Artificial consume energía y lo hace en tasas gigantescas.
Según Forbes (la revista en inglés, no la versión colombiana que solo saca frases de que a Pablo Cohelo le darían vergüenza), cada conversación que uno tiene con chat GPT consume el equivalente a una botella de agua en términos de energía. ¡Cada conversación!. Ahora, diario, Chat GPT consume consume medio Gigawatt de energía, lo que equivale al consumo de 180.000 casas en los Estados Unidos (que ya saben cómo consumen).
Y los números no paran de crecer, ya que para el año 2027 el consumo de energía de la IA, será de 85 a 134 TWh / año. Que locura, simplemente impresionante.
¿Qué hacer?
El problema seguirá creciendo, pues acá estamos hablando solo de IA, no hemos ni tocado todo lo que se gasta en Search, crypto y almacenamiento y procesamiento en la nube. Nada más para 2030, según un estudio de la Universidad de Standford, la IA será responsable del consumo de 3.5% del total de energía producida a nivel global.
Las opciones que aparecen en el horizonte parecen sacadas de una novela de ciencia ficción, pero a la vez aparentan ser el único camino viable para estas necesidades de procesamiento a gran escala que tenemos. Es así que surgen empresas cómo NuScale Power creadas para proveer plantas de energía nuclear de pequeña escala para empresas que hagan uso intensivo de la IA para sus negocios. Cada una de estas pequeñas plantas o SMR es capaz de generar 77 Megawatts de potencia de manera continua, claro, sin depender de carbón o cualquier combustible fósil.
Tengamos en cuenta que el típico Data Center consume cerca de 32 Megawatts de electricidad, si es de IA la cifra sube hasta los 80, así que, si la idea de NuScale llega a concretarse, tendríamos que construir miles de estos SMR.
Este es un problema serio, pues no solo se trata de la energía para funcionar si no del agua necesaria para enfriar los servidores, que, para el 2027 será de 6.6 millones de metros cúbicos, es decir la mitad del consumo anual del Reino Unido.
Hay otras empresas como Terra Power (de la que Bill Gates es inversor), que buscan usar reactores de sodio que además almacenen energía, OKLO que es una empresa en la que OPEN IA ha invertido mucho y tiene planes para construir su propia versión de SMR.
Todos estos datos muestran cómo nuestras tecnologías no solo crecen en usos; sino en consumo de vitales recursos. Piénselo un poco antes de preguntarle a Chat GPT por su horóscopo o que le resuma un libro que lleva meses en su biblioteca.
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Andrés Felipe Sánchez
