La IAE advierte: el consumo energético de la IA está sobreestimado, preocupa más el aire acondicionado

Sistemas de inteligencia artificial como ChatGPT, Photoshop y generadores de imágenes como Midjourney han revolucionado ciertos flujos de trabajo. Sin embargo, aunque algunos de estos servicios son gratuitos, su ejecución es costosa debido a la elevada potencia de cálculo requerida, lo que incrementa la demanda de energía y agua para enfriar los centros de datos.

Existen estimaciones que indican que el uso de la IA podría incrementar significativamente el consumo energético global, tanto que compañías como Google o Meta están considerando la energía nuclear como fuente para cubrir sus necesidades. No obstante, la Agencia Internacional de Energía (IAE) sugiere que se está sobrestimando el impacto de la IA en cuanto a consumo energético, siendo el calentamiento global una preocupación más apremiante.

Consumo superior al de muchos países. La inteligencia artificial no es nueva, pero nunca había sido tan accesible ni demandada como ahora. Previamente, los algoritmos ayudaban a optimizar procesos, pero la llegada de la IA generativa ha multiplicado por diez el consumo energético. En 2023, gigantes como Microsoft y Google reportaron cada uno un consumo de 24 TWh de energía.

Este dato puede parecer abstracto, pero ambas empresas, por separado, consumen más energía que un centenar de países. De hecho, se ha comentado que su consumo es comparable al de países como Libia o Azerbaiyán.

La opinión de la AIE. La Agencia Internacional de Energía ha señalado en diversas ocasiones el considerable consumo de la IA —particularmente en los centros de datos— y prevé que esta demanda se incrementará a corto plazo debido a la creciente exigencia de sistemas basados en inteligencia artificial. Aun así, podría ser que estemos exagerando estas previsiones.

En su último informe sobre perspectivas energéticas mundiales, la AIE expresó que, aunque la inversión en inteligencia artificial aumente, el hardware será más eficiente (realizando más tareas con menor consumo de energía) y, además, la demanda energética de los centros de datos será menor en comparación con otras industrias.

Enfriamiento. Basado en datos de la AIE, los centros de datos para IA demandarán alrededor de 202,8 TWh de energía hasta 2030, una cantidad comparable a la de los sistemas de desalinización y considerablemente menor a la de industrias como el aire acondicionado o los coches eléctricos. En concreto, se estima que solo el 3% del incremento en demanda energética para centros de datos es un tercio del requerido para enfriar espacios en 2030.

El consumo estimado para aire acondicionado es de 676 TWh, superando incluso los 473,2 TWh requeridos para calefaccionar durante meses fríos. La AIE indica:

«A nivel mundial, los centros de datos representan una pequeña fracción del crecimiento total de la demanda de electricidad hasta 2030. Las olas de calor más frecuentes e intensas de lo esperado o normativas estrictas para nuevos electrodomésticos, especialmente aires acondicionados, producen mayores variaciones en la proyección de demanda eléctrica que un escenario optimista para centros de datos. Las temperaturas en ascenso incrementarán la demanda de energía para refrigeración en más de 1.200 TWh a nivel mundial para 2035 en el STEPS, una cifra superior al consumo eléctrico actual de todo el Medio Oriente».

Esto es una unidad de computación de un centro de datos. Está refrigerada por agua y su consumo es considerable

El alto consumo sigue siendo un desafío. Aunque el crecimiento de la IA no represente una catástrofe para la demanda energética global, su consumo sigue siendo significativo. Por ello, la AIE ha organizado una cumbre mundial para discutir cómo abordar este incremento de demanda, que se celebrará el próximo 5 de diciembre en París, contando con la presencia de líderes del sector.

Tal vez el problema no sea solo el consumo de energía. A pesar de que la IA consume gran cantidad de recursos, también genera algo problemático: vastos residuos electrónicos. Se estima que la inversión en IA se multiplicó por ocho entre 2022 y 2023, con gran parte destinada a construir y equipar centros de datos.

Uno de los factores clave no es solo la cantidad de sistemas de cálculo, sino su tecnología. Esto ha llevado a las empresas a descartar equipos más antiguos en favor de las últimas GPUs de fabricantes como Nvidia, generando una suma importante de desechos.

Reutilizar una GPU que ha funcionado 24/7 es complejo, pero algunos sugieren reciclar estos equipos «antiguos» para tareas menos exigentes, como alojamiento web, copias de seguridad o donación a centros educativos.

Imágenes | Xataka, Garcellor