Por si no lo sabe, ejecutar la IA requiere mucha más energía que otras formas de computación, pero mientras los líderes se reúnen para la cumbre climática global COP28 en Dubai, sabemos relativamente poco sobre el impacto neto de la Inteligencia Artificial (IA) en el cambio climático.
Pero ¿Por qué esto es importante?
Es importante señalar que la creciente adopción de la Inteligencia Artificial puede convertirla en uno de los mayores usos de la energía a nivel mundial, lo que ejercerá presión sobre los proveedores de IA para que midan y publiquen datos sobre el uso y las fuentes de energía.
Un progresivo conjunto de pruebas sugiere que el uso de la Inteligencia Artificial para mejorar los sistemas físicos (desde los procesos agrícolas hasta incluso las cadenas de suministro y los edificios) nos permitirá evitar cerca del 10% de las emisiones actuales.
Según se conoce, las Naciones Unidas y Microsoft anunciaron el pasado jueves un centro de datos climáticos impulsado por IA para rastrear el progreso en la reducción de emisiones porque, como dijo Brad Smith de Microsoft en un comunicado, “no se puede arreglar lo que no se puede medir”.
Cabe mencionar que en otras partes de la economía global de alto crecimiento y altas emisiones, incluida la aviación civil y el transporte marítimo comercial, han cedido a la presión para medir y disminuir sus emisiones de carbono, pero no existe tal plan sobre la mesa para la Inteligencia Artificial o los centros de datos en general.
El consumo general de energía de los centros de datos está creciendo
Según la Agencia Internacional de Energía, el consumo general de energía de los centros de datos está creciendo a pesar de los impresionantes avances en eficiencia; todo lo demás es motivo de controversia.
Aunque la computación en la nube y otros centros de datos usan cerca del 1% de la electricidad actual, el National Grid británico pronostica que los centros de datos consumirán poco menos del 6% de la electricidad del Reino Unido para 2030.
Microsoft, Google y Nvidia son mas optimistas
Según se pudo conocer, las cargas de trabajo de los centros de datos globales aumentaron 9 veces entre 2010 y 2020, según Microsoft, pero satisfacer esa demanda requirió solo un aumento del 10% en el uso de electricidad.
Los investigadores de Google señalan que algunos artículos sobrestimaron considerablemente el uso de energía del aprendizaje automático, y que el consumo de energía del aprendizaje automático pronto podría estabilizarse y luego disminuirse.
Por su parte, Nvidia, que vende el 95% de las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) uasadas para la IA, también ha indicado que las GPU son más eficientes energéticamente que otros tipos de chips. Las GPU que se enviarán en 2023 consumirán en conjunto apenas una milésima parte de la energía consumida en los Estados Unidos cada año.
La IA reduce los costos de refrigeración de los centros de datos
Ahora bien, se ha demostrado que la Inteligencia Artificial reduce los costos de refrigeración de los centros de datos en un 40%, y las grandes empresas tecnológicas son algunos de los principales inversores en energía limpia, comprometidas con sistemas de energía sin emisiones de carbono entre 2030 y 2040.
Uno de los primeros usos de la IA en el sector energético ha sido optimizar las predicciones sobre el clima y la oferta y demanda de energía.
Pero, ¿qué es lo que estamos viendo actualmente? La UE comenzará a exigir que todos los centros de datos del continente, excepto los más pequeños, informen sobre sus emisiones para cumplir con los nuevos requisitos corporativos de informes de sostenibilidad.
Por su parte, en California, las empresas con ingresos anuales superiores a mil millones de dólares tendrán que informar sus emisiones para 2026.
Finalmente hay que señalar que aunque las empresas están mejorando en el establecimiento de objetivos climáticos, la falta de transparencia en torno al uso de energía y la ausencia de requisitos de informes estandarizados por parte de los reguladores quiere decir que estaremos debatiendo el impacto climático de la IA en los próximos años.
