La inteligencia artificial (IA) tiene el potencial de resolver algunos de los problemas más espinosos que enfrenta la humanidad, incluidos los desafíos del cambio climático. Pero al mismo tiempo, la tecnología -en particular, la generativa- AI – utiliza una gran cantidad de potencia computacional y, en consecuencia, una enorme cantidad de energía. Éste es un problema que no hará más que crecer.
La cantidad de potencia informática necesaria para los modelos de IA de vanguardia se duplica cada cinco o seis meses, y es razonable imaginar que seguirá aumentando a medida que aumente la demanda de esta tecnología. Los centros de datos ya consumen hasta el 1,5% del suministro eléctrico mundial, y el consumo de energía es responsable de alrededor del 75% de las emisiones de gases de efecto invernadero provocadas por el hombre en la UE.
Una investigación reciente de Gartner predice que, “para 2030, la IA podría ayudar a reducir las emisiones globales de GEI entre un 5% y un 10%”. Sin embargo, ese mismo año, Gartner predice que “la IA podría consumir hasta el 3,5% de la electricidad mundial”.
La industria tecnológica se enfrenta a un desafío claro: encontrar soluciones para frenar las demandas energéticas de la IA y así desbloquear todo el potencial de la tecnología para ayudar a la raza humana.
Cómo la IA consume energía
La potencia requerida por la IA se debe a dos factores: la energía se consume cuando se entrenan los modelos y durante la inferencia, donde los datos en vivo se ejecutan a través de un modelo de IA entrenado para resolver tareas. Una investigación publicada en la revista Joule sugiere que la inferencia puede representar al menos el 60% del consumo de energía de la IA generativa, y que agregar capacidades de IA a las búsquedas en la web puede multiplicar por diez las demandas de energía. También tiende a haber un mayor volumen de consultas cuando se utiliza un modelo generativo en comparación con un motor de búsqueda, debido al diálogo de ida y vuelta a medida que los usuarios intentan lograr el resultado deseado.
Director de EMEA, HPC e IA en Lenovo Infrastructure Solutions Group (ISG).
A medida que surjan nuevos casos de uso de la IA generativa en torno a texto, imágenes y vídeos, también habrá un aumento en el número de modelos grandes que se entrenan, reentrenan y ajustan a diario. La clase reciente de modelos de IA generativa requiere un aumento de más de 200 veces en la potencia informática para entrenarse en comparación con las generaciones anteriores. Cada nueva generación de modelos requiere más potencia informática para la inferencia y más energía para entrenar. Es un ciclo constante que continuamente agrega demanda a lo requerido. infraestructura.
En términos de hardware, las unidades de procesamiento de gráficos (GPU) utilizado para la IA puede consumir muchas veces más energía que un sistema de CPU tradicional. Las GPU actuales pueden consumir hasta 700 vatios y una instalación promedio requiere ocho GPU por servidor. Esto significa que un servidor podría consumir casi seis kilovatios, en comparación con un kilovatio para la unidad de servidor tradicional de dos sockets que las empresas utilizan para virtualización. Entonces, la gran pregunta es: ¿cómo podemos hacer que esto sea más sostenible?
Encontrar respuestas
El primer paso es comprender que la sostenibilidad es un viaje: no existe una acción singular que pueda «arreglarlo» cuando se trata de IA. Pero pequeños pasos pueden marcar una gran diferencia. Se está enviando a la industria informática un mensaje alto y claro para que cree mejores productos que utilicen menos recursos. Este llamado proviene de consumidores e inversores, pero también cada vez más de los gobiernos. Ser energéticamente eficiente será en el futuro un requisito legal para las organizaciones en el espacio de la IA. Las recientes enmiendas a la Ley de IA de la UE exigirán que los operadores adopten métodos de última generación para reducir el consumo de energía y mejorar la eficiencia de sus plataformas de IA.
Esto se puede lograr de tres maneras técnicas específicas: primero en los chips utilizados para generar la potencia computacional, segundo en el ordenadores construido para esos chips, y tercero en el centro de datos. La sostenibilidad se está convirtiendo cada vez más en un diferenciador competitivo tanto para los fabricantes de chips como para los de PC, y lo será aún más a medida que las empresas se esfuercen por alcanzar los objetivos ESG. En las próximas décadas, nuevos avances como los chips analógicos podrían ofrecer una alternativa energéticamente eficiente, perfecta para las redes neuronales, según una investigación de la revista Nature.
En el centro de datos, las tecnologías de refrigeración por aire más antiguas ya están luchando para hacer frente a las altas demandas de energía de la IA, y los clientes están recurriendo a la refrigeración líquida para minimizar el consumo de energía. Al transferir eficientemente el calor generado por la IA generativa al agua, los clientes pueden ahorrar hasta un 30-40 % en electricidad. Los centros de datos impulsados por fuentes de energía renovables serán clave para reducir la huella de carbono de la IA. Los enfoques «como servicio» de la tecnología de IA también pueden ayudar a minimizar el desperdicio y garantizar que las organizaciones utilicen el hardware más nuevo y sostenible, sin desembolsos de capital iniciales.
IA para siempre
Existe una compensación en torno a la IA y sus demandas energéticas que es necesario discutir. Algunos utilizan la IA en beneficio de la humanidad, mejorando la medicina o abordando el cambio climático, por ejemplo, mientras que otros la utilizan para generar entretenimiento. Esto plantea dudas sobre si deberíamos ver esas diferentes demandas de energía de manera diferente.
Es cierto que la IA tiene un enorme potencial para hacer el bien y ya está teniendo un impacto en muchas áreas. Hay docenas de ejemplos de cómo la IA tiene el potencial de mitigar los impactos del cambio climático, y la ONU señala que no solo está ayudando a pronosticar y comprender mejor el clima extremo, sino que también ofrece ayuda directa a las comunidades afectadas por este.
Además, la IA puede ofrecer una nueva comprensión del mundo que nos rodea, lo que a su vez podría ayudar a frenar las emisiones de gases de efecto invernadero. En las ciudades inteligentes, tiene potencial para minimizar las emisiones ahorrando minutos u horas de calefacción y aire acondicionado a escala urbana, aprendiendo los hábitos de las personas y reduciendo gradualmente la calefacción o el aire acondicionado una hora antes de que salgan de sus hogares. La tecnología también puede regular el tráfico en una ciudad, de modo que los vehículos conduzcan de manera eficiente y se eviten los atascos. La nueva empresa noruega Oceanbox.io está aprovechando la IA predictiva en su misión de comprender las profundidades del océano, pronosticando el movimiento de las corrientes, lo que puede ayudar a combatir la propagación de la contaminación y ayudar a los buques a reducir su uso de gasolina.
La contribución de la IA a un mundo neto cero
No hay duda de que la IA utiliza mucha energía, pero podemos abordar esto paso a paso: utilizando refrigeración por agua caliente en lugar de aire, aprovechando fuentes de energía renovables para impulsar los centros de datos y mediante innovaciones en el diseño de chips y computadoras.
En muchos sentidos, la IA también puede ofrecer beneficios positivos para la humanidad y convertirse en una fuerza poderosa para impulsar al mundo hacia los Objetivos de Desarrollo Sostenible de las Naciones Unidas. Tiene el potencial de ayudarnos a comprender mejor las causas del cambio climático y abordarlo, reducir la desigualdad y preservar nuestros océanos y bosques. Si se utiliza de forma responsable, la IA puede ir de la mano de los objetivos de sostenibilidad. A medida que el mundo se une para avanzar hacia las emisiones netas cero, la IA desempeñará un papel cada vez más importante.
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