costo ambiental de la Inteligencia Artificial
Consumo energético
Los centros de datos que alojan modelos de IA requieren enormes cantidades de energía. Se estima que representan cerca del 3% del consumo energético global, y esta cifra podría aumentar significativamente antes de 2030. Modelos avanzados como GPT-4 y Gemini demandan hardware especializado, como GPUs y TPUs, que incrementan el consumo eléctrico.
Uso intensivo de agua
El agua es esencial para enfriar los servidores que procesan grandes volúmenes de información. Un centro de datos puede llegar a usar hasta 1,5 millones de litros de agua al día solo para mantener sus sistemas refrigerados. Un ejemplo de esto fue la moda de transformar fotos al estilo Ghibli con IA, que generó 215 millones de solicitudes y consumió 215 millones de litros de agua en el proceso.
Emisión de CO2
El entrenamiento de modelos de IA genera una huella de carbono considerable. Por ejemplo, el entrenamiento de GPT-3 consumió 700.000 litros de agua y una cantidad de energía equivalente al consumo anual de 40 hogares estadounidenses. Además, las emisiones de carbono de empresas tecnológicas han aumentado: en los últimos cinco años, las emisiones de Google crecieron un 48%, mientras que las de Microsoft aumentaron un 30% entre 2020 y 2023.
Alternativas sostenibles
Para mitigar este impacto, algunas empresas están explorando soluciones como el uso de energías renovables y la optimización de algoritmos para reducir el consumo energético. Sin embargo, la expansión masiva de la IA plantea incertidumbres sobre la viabilidad de estos compromisos.
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La IA consume mucha energía porque necesita procesar grandes cantidades de datos en centros de datos. Esto genera contaminación y contribuye al cambio climático.
ResponderEliminarSin embargo, algunas empresas buscan hacerla más eficiente y usar energía renovable. Además, la IA también puede ayudar a cuidar el ambiente, por ejemplo, optimizando recursos y monitoreando ecosistemas.
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