Berliner Boersenzeitung - El impacto medioambiental de la IA generativa en cinco cifras

EUR -
AED 4.255061
AFN 72.437749
ALL 95.956849
AMD 435.731102
ANG 2.07404
AOA 1062.461825
ARS 1618.786656
AUD 1.662133
AWG 2.08553
AZN 1.970545
BAM 1.955931
BBD 2.327766
BDT 141.80951
BGN 1.980453
BHD 0.437424
BIF 3427.94468
BMD 1.158628
BND 1.478706
BOB 7.98657
BRL 6.063064
BSD 1.155782
BTN 108.01971
BWP 15.793127
BYN 3.441446
BYR 22709.102929
BZD 2.324466
CAD 1.593438
CDF 2633.560581
CHF 0.913196
CLF 0.026707
CLP 1054.548206
CNY 7.971937
CNH 7.985639
COP 4301.83403
CRC 539.038475
CUC 1.158628
CUP 30.703634
CVE 110.272871
CZK 24.468128
DJF 205.814691
DKK 7.471365
DOP 68.584895
DZD 153.320865
EGP 60.593618
ERN 17.379416
ETB 180.456481
FJD 2.57534
FKP 0.865553
GBP 0.863867
GEL 3.145661
GGP 0.865553
GHS 12.643902
GIP 0.865553
GMD 84.579549
GNF 10130.72311
GTQ 8.852632
GYD 241.797259
HKD 9.078056
HNL 30.591184
HRK 7.526678
HTG 151.380805
HUF 388.586376
IDR 19578.490882
ILS 3.611501
IMP 0.865553
INR 108.757196
IQD 1514.101539
IRR 1523653.357824
ISK 143.60027
JEP 0.865553
JMD 182.042994
JOD 0.821447
JPY 183.741555
KES 150.157288
KGS 101.321721
KHR 4631.330575
KMF 492.416852
KPW 1042.731501
KRW 1732.26501
KWD 0.355027
KYD 0.96316
KZT 557.059279
LAK 24842.773226
LBP 103502.98783
LKR 362.935906
LRD 211.505097
LSL 19.597599
LTL 3.421126
LVL 0.700842
LYD 7.398528
MAD 10.802871
MDL 20.214443
MGA 4810.343352
MKD 61.647804
MMK 2432.688258
MNT 4135.109099
MOP 9.325025
MRU 46.137293
MUR 53.877257
MVR 17.900528
MWK 2003.743023
MXN 20.667056
MYR 4.574842
MZN 74.048192
NAD 19.595823
NGN 1586.798282
NIO 42.533036
NOK 11.339952
NPR 172.831336
NZD 1.986317
OMR 0.445484
PAB 1.155782
PEN 4.02067
PGK 4.990356
PHP 69.461469
PKR 322.629729
PLN 4.261892
PYG 7552.539085
QAR 4.226402
RON 5.095063
RSD 117.386409
RUB 94.912791
RWF 1689.720609
SAR 4.349969
SBD 9.328943
SCR 16.834338
SDG 696.334962
SEK 10.854279
SGD 1.481311
SHP 0.869271
SLE 28.444146
SLL 24295.856107
SOS 660.547148
SRD 43.2591
STD 23981.254139
STN 24.501749
SVC 10.112635
SYP 128.581659
SZL 19.590398
THB 37.827456
TJS 11.043288
TMT 4.055197
TND 3.406043
TOP 2.789697
TRY 51.379574
TTD 7.845849
TWD 37.028347
TZS 3000.845232
UAH 50.747122
UGX 4363.311444
USD 1.158628
UYU 47.093361
UZS 14090.944974
VES 528.918591
VND 30528.681279
VUV 138.407611
WST 3.184922
XAF 656.003824
XAG 0.017067
XAU 0.000266
XCD 3.13125
XCG 2.082931
XDR 0.815858
XOF 656.003824
XPF 119.331742
YER 276.506125
ZAR 19.600916
ZMK 10429.037131
ZMW 22.392598
ZWL 373.077647
El impacto medioambiental de la IA generativa en cinco cifras
El impacto medioambiental de la IA generativa en cinco cifras / Foto: Pierre MOUTOT, Christophe THALABOT - AFP

El impacto medioambiental de la IA generativa en cinco cifras

El auge de la inteligencia artificial (IA) generativa va acompañado de una creciente inquietud por su impacto medioambiental, uno de los principales temas de una cumbre internacional sobre esta tecnología que se celebra este mes en París.

Tamaño del texto:

Estas cinco cifras son una muestra de ese impacto:

- Consume diez veces más que Google

Cada búsqueda en ChatGPT, el robot de conversación de OpenAI capaz de generar todo tipo de contenidos con una simple petición, consume 2,9 Wh de electricidad.

Esto representa un gasto diez veces superior al de una búsqueda en Google, según la Agencia Internacional de la Energía (AIE).

Actualmente, OpenAI reivindica 300 millones de usuarios semanales, con alrededor de 1.000 millones de peticiones enviadas diariamente.

Más allá de ChatGPT, que popularizó la IA generativa con su lanzamiento en 2022, existe un amplio abanico de robots conversacionales.

Solo en Francia, por ejemplo, casi el 70% de los jóvenes de entre 18 y 24 años declaran usar esta tecnología, según una encuesta del instituto de sondeos Ifop.

- 3% del consumo eléctrico en 2030

Los centros de datos, que almacenan la información y aportan las enormes capacidades de cálculo requeridas por la IA, son la base de esta tecnología.

En 2023, estas infraestructuras digitales representaron casi el 1,4% del consumo eléctrico mundial, según un estudio de Deloitte.

Ante el vertiginoso crecimiento de su uso, la cifra podría alcanzar el 3% del gasto global en 2030, unos 1.000 TWh, el consumo anual combinado de Francia y Alemania, afirma esta consultoría.

De su lado, la AIE prevé un aumento de más del 75% en la demanda de electricidad de estos centros entre 2022 y 2026, impulsado por la IA y las criptomonedas.

A este ritmo, un 40% de los centros de datos dedicados a la inteligencia artificial no recibirán suficiente suministro eléctrico en 2027, según un estudio de la firma estadounidense Gartner.

- 300 toneladas de CO2

Entrenar un gran modelo de lenguaje de IA genera cerca de 300 toneladas de CO2, el equivalente a 125 vuelos de ida y vuelta entre Nueva York y Pekín, estimaron investigadores de la universidad estadounidense Massachusetts Amherst en 2019.

Expertos de Oxford llegaron a una conclusión similar en 2021, calculando que una sola sesión de entrenamiento de GPT-3, el modelo de OpenAI que sostiene a ChatGPT, producía 224 toneladas de CO2.

Y para conseguir avances, las empresas deben entrenar a miles de modelos.

Sin embargo, resulta complicado evaluar con precisión las emisiones de gases de efecto invernadero provocadas por la IA generativa.

Expertos e instituciones internacionales denuncian que la información sobre las condiciones de fabricación de estos modelos y sobre los centros de datos es escasa, y que faltan reglas mundiales de medición.

- 6.600 millones de metros cúbicos de agua en 2027

El funcionamiento de los centros de datos precisa de sistemas de refrigeración que consumen una gran cantidad de agua.

Por ejemplo, GPT-3 consume casi medio litro de agua para generar entre 10 y 50 respuestas, según una estimación prudente de investigadores de la Universidad de California Riverside y la Universidad de Texas Arlington.

Su estudio publicado en 2023 calculaba que el crecimiento de la demanda de IA requerirá el consumo de entre 4.200 y 6.600 millones de metros cúbicos de agua en 2027, lo que representa entre cuatro y seis veces el consumo anual de Dinamarca.

- 2.600 toneladas de residuos electrónicos

Esta tecnología también generó 2.600 toneladas de residuos electrónicos en 2023, como tarjetas gráficas, servidores o tarjetas de memoria, según un estudio publicado en la revista científica Nature Computational Science.

La cifra podría crecer hasta los 2,5 millones de toneladas en 2030, una cantidad equivalente a 13.300 millones de celulares inteligentes, según este estudio.

Además, los servidores informáticos y los chips necesarios para desarrollar la IA implican el uso de metales raros, cuya extracción intensiva, especialmente en África, se lleva a cabo mediante procedimientos contaminantes, apunta la Agencia de la Transición Ecológica de Francia.

(L.Kaufmann--BBZ)