El coste energético de la Inteligencia Artificial: ¿A qué precio viene la innovación?

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La evolución de la inteligencia artificial (IA) ha sido y está siendo una gran revolución. Desde asistentes virtuales hasta herramientas de generación de contenido como ChatGPT o sistemas de creación de imágenes, la IA se ha convertido en la columna vertebral de la innovación digital. Sin embargo, su progreso no está exento de desafíos, y uno de los aspectos más debatidos es su coste energético.

¿Cuánta energía consume la IA?

El uso de la IA implica una demanda significativa de recursos computacionales y energéticos.

Según un nuevo estudio de la startup Hugging Face, el coste energético de generar una sola imagen con inteligencia artificial equivale al de cargar completamente un teléfono móvil, con las emisiones que eso conlleva.

El panorama cambia cuando se trata de generar textos. ChatGPT, la herramienta que ha revolucionado la forma en la que muchas empresas trabajan, es casi siete veces más eficiente en términos energéticos y solo representa un 16% de la carga de un teléfono móvil promedio.

El análisis, además, hace una clara diferenciación entre dos tipos de tareas que determinan la huella de carbono de cada interacción con la IA:

Por un lado, están las llamadas «tareas discriminativas», como la clasificación de texto o la detección de objetos en imágenes, que consumen menos energía que aquellas que generan nuevo contenido.

Por último, están aquellos modelos que hacen todo tipo de tareas, como es el caso de GPT-4 o Gemini, y que son los más demandantes en términos energéticos. Estos sistemas, aunque representan un gran avance tecnológico, también han despertado preocupación debido a su impacto ambiental.

El coste ambiental de la IA

A medida que la IA se integra cada vez más en las operaciones diarias de empresas y usuarios individuales, el impacto ambiental de esta tecnología se vuelve una preocupación más relevante. Los centros de datos que soportan estos sistemas consumen cantidades considerables de electricidad. De acuerdo con algunos estudios, se estima que el entrenamiento de un solo modelo de IA puede generar emisiones de carbono equivalentes a la vida útil de cinco automóviles de pasajeros.

¿Qué se puede hacer al respecto?

Abordar el coste energético de la IA es un desafío multidimensional que requiere esfuerzos tanto a nivel individual como empresarial. Desde el diseño de algoritmos más eficientes hasta el uso de fuentes de energía renovable para alimentar los centros de datos, existen iniciativas que pueden mitigar el impacto ambiental de la IA.

Las empresas también pueden optar por estrategias que maximicen la eficiencia energética, como compartir recursos de computación, emplear técnicas de aprendizaje más eficientes o invertir en hardware especializado que consuma menos energía.

El equilibrio entre innovación y sostenibilidad

En el camino hacia un futuro sostenible, encontrar el equilibrio entre el avance tecnológico y la responsabilidad ambiental será crucial.

La adopción de medidas para mitigar el coste energético de la IA no solo es una cuestión técnica, sino también una decisión ética y social. La colaboración entre la industria, los investigadores y los responsables políticos será fundamental para desarrollar soluciones que impulsen la innovación sin comprometer el futuro del planeta.

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