En una era en la que la rápida progresión de la inteligencia artificial (IA) generativa está remodelando las industrias y las sociedades, surge una preocupación peligrosamente crítica: el consumo de energía.
El crecimiento exponencial de la potencia informática necesaria para procesar las respuestas de la IA y entrenar grandes modelos está levantando ampollas. El ingeniero jefe de IA generativa de Meta, Sergey Edunov, propone una solución aparentemente modesta: la creación de solo dos reactores nucleares podría satisfacer la demanda energética de la IA generativa.
Esta perspectiva optimista responde a una antigua preocupación por el impacto medioambiental de la IA, sobre todo en términos de emisiones de carbono. Según un informe, el proceso de desarrollo de técnicas de aprendizaje profundo, un aspecto crucial del aprendizaje automático dentro de la IA, emite la considerable cantidad de 284 toneladas de dióxido de carbono equivalente (CO₂e). Para ponerlo en perspectiva, es comparable a la huella de carbono anual de 47 ciudadanos españoles.
Jordi Torres, catedrático de la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC) e investigador del Barcelona Supercomputing Center (BSC), reconoce que el entrenamiento de modelos de IA consume mucha energía. Sin embargo, subraya que, una vez entrenados, estos modelos son muy eficientes desde el punto de vista energético. Torres establece un paralelismo: «Una vez preparados, son muy eficientes: se pueden utilizar públicamente, como en el caso de los traductores automáticos, y también se pueden reutilizar para mejorar los productos resultantes.»
El quid de la cuestión reside en la dicotomía del consumo energético de la IA durante la fase de entrenamiento, pero relativamente económico una vez operativa. Esto nos lleva a una pregunta desafiante:
¿Cuántos reactores nucleares son realmente necesarios para saciar el voraz apetito de la IA generativa?
La afirmación de Sergey Edunov de que dos reactores nucleares podrían ser suficientes levanta cejas. La viabilidad y las implicaciones de una solución de este tipo exigen un examen detenido. Aunque la energía nuclear es conocida por su eficiencia y su baja huella de carbono, la seguridad, la eliminación de residuos y la percepción pública son temas que preocupan. Mucha gente suele asociar la palabra «nuclear» en sí misma con nada más que un peligro tóxico para las personas y el medio ambiente.
Además, la creciente ubicuidad de la IA en diversos sectores exige una estrategia energética global. Si la IA continúa su trayectoria de adopción generalizada, el panorama energético mundial debe evolucionar para adaptarse a sus demandas de forma sostenible.
La intersección de la IA y el impacto medioambiental nos lleva a explorar soluciones y políticas innovadoras. ¿Pueden aplicarse normativas que garanticen el desarrollo y la implantación responsables de la IA? ¿Hay espacio para fuentes de energía alternativas que impulsen la revolución de la IA sin comprometer nuestros compromisos medioambientales?
Mientras navegamos por el territorio desconocido de la influencia de la IA en nuestra infraestructura energética, las ideas de expertos como Jordi Torres y Sergey Edunov arrojan luz sobre las complejidades de la cuestión. No cabe duda de que el futuro de la IA encierra un potencial transformador, pero es crucial que recorramos este camino con una conciencia aguda de sus implicaciones medioambientales y busquemos soluciones que equilibren el progreso con la sostenibilidad.
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Fuentes:
La inteligencia artificial tiene un impacto ambiental mucho mayor del que se creía
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