Cuánta Energía Consume Cada Pregunta a la IA: Menos Que Ver la Tele Durante Nueve Segundos
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una parte fundamental de nuestra vida diaria, revolucionando la forma en que trabajamos, aprendemos e interactuamos. Desde el lanzamiento de ChatGPT por OpenAI en noviembre de 2022, esta tecnología ha escalado posiciones entre los sitios web más visitados del mundo. Pero, ¿te has preguntado alguna vez cuánta energía consume cada pregunta a la IA?
El impacto energético detrás de cada pregunta a la IA
Google ha compartido datos interesantes: Savannah Goodman, directora de los Laboratorios de Energía Avanzados de la compañía, señala que un mensaje de texto promedio enviado a Gemini usa apenas 0,24 vatios por hora de energía, equivalente a encender la televisión menos de nueve segundos. Esta comparación permite dimensionar el consumo energético asociado a cada consulta.
No obstante, esta cifra podría ser optimista. Estudios adicionales sugieren que el consumo real puede ser mayor, ya que la comunidad científica aún considera los datos insuficientes para una evaluación precisa.
Cada respuesta rápida que obtienes es posible gracias a centros de datos que requieren enormes cantidades de energía. Según el Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL), la IA representa actualmente el 4.4% del consumo energético total de Estados Unidos, y este porcentaje continúa aumentando rápidamente.
Perspectivas futuras del consumo energético de la IA
El LBNL proyecta que para 2028 más de la mitad de la electricidad consumida en centros de datos se dedicará exclusivamente a la IA, representando el 22% de toda la demanda energética doméstica. Esto equivaldría a suministrar energía a una ciudad completa únicamente para mantener el funcionamiento de asistentes digitales y sistemas de IA.
El crecimiento exponencial se explica por la carrera tecnológica para desarrollar modelos cada vez más potentes. Parthasarathy Ranganathan, vicepresidente de Google y responsable de centros de datos, comenta que los modelos como Gemini han aumentado su tamaño desde millones hasta billones de parámetros, duplicándose aproximadamente cada tres meses y multiplicándose por diez cada año.
Además, el uso masivo por parte de millones de usuarios genera un impacto acumulado. Aunque cada pregunta consume entre 0,24 y 0,30 vatios por hora, mil millones de consultas diarias equivalen a más de 109 gigavatios-hora anuales, energía suficiente para alimentar alrededor de 10,400 hogares en un país desarrollado, o casi 15,000 hogares si las respuestas incluyen imágenes.
Consumo real y huella energética de las interacciones con la IA
Un informe de MIT Technology Review revela que una interacción típica con la IA, que puede incluir 15 preguntas, 10 solicitudes de imágenes y un video breve, consume cerca de 2,9 kilovatios-hora. Esta cantidad de energía es comparable a recorrer 150 kilómetros en bicicleta eléctrica o usar un microondas durante más de tres horas seguidas.
A pesar de estas cifras, Goodman aporta una cifra alentadora: en el último año se ha logrado reducir el consumo energético por consulta entre 33 y 44 veces, demostrando avances significativos en eficiencia y sostenibilidad.
La complejidad del consumo energético en la inteligencia artificial
Medir el consumo energético de modelos como Gemini implica considerar no solo la energía activa durante la consulta, sino también la consumida por infraestructuras pasivas, procesamiento, memorias y sistemas de enfriamiento que mantienen la operación constante de los centros de datos.
Por ejemplo, el entrenamiento del modelo GPT-4 requirió más de 50 gigavatios-hora y un presupuesto cercano a los 100 millones de euros, suficiente para alimentar ciudades como Sevilla o San Francisco durante tres días completos, evidenciando el alto costo energético detrás de la creación de estos sistemas.
Rentabilidad y demanda energética de las grandes plataformas de IA
Para las grandes empresas tecnológicas, la IA se ha convertido en un recurso esencial para generar ingresos a través de suscripciones, pagos por uso o integraciones comerciales, pero solo cuando el modelo se usa para responder consultas reales, concepto conocido como inferencia.
Lejos de sustituir plataformas con alto consumo energético como YouTube o Facebook, la IA se suma a ellas, posicionándose como la principal consumidora de energía en el ecosistema digital actual.
El papel de la energía nuclear en el futuro de la inteligencia artificial
Dado que las fuentes renovables como la solar y eólica son intermitentes, compañías como Meta y Microsoft apuestan por la energía nuclear para proveer una fuente constante y estable de energía, indispensable para que los centros de datos funcionen ininterrumpidamente.
Rahul Mewawalla destaca que la IA requiere energía constante y sin interrupciones para mantener su rendimiento óptimo.
Transparencia y responsabilidad en el consumo energético de la IA
Aunque conocer el impacto energético de la IA es fundamental para tomar decisiones responsables, muchas cifras permanecen opacas. Según Boris Gamazaychikov de Salesforce, el consumo es una “caja negra total”. Investigadores como Sasha Luccioni llaman a las empresas a compartir información real y precisa, más allá de estimaciones.
Google ha comenzado a hacer públicas algunas de sus métricas, estableciendo un estándar que otras compañías tecnológicas podrían seguir. Su cálculo de 0,24 vatios por hora por consulta se aproxima a la estimación de 0,3 vatios por hora para ChatGPT que ofrece Epoch AI.
Reflexión final: equilibrar innovación y sostenibilidad en la IA
La inteligencia artificial promete un futuro lleno de avances pero también nos invita a cuestionar nuestra huella energética y ambiental. Cada pregunta que hacemos tiene un coste energético pequeño, pero multiplicado por millones se convierte en un reto para la sostenibilidad global.
¿Cómo podemos balancear el desarrollo tecnológico con la protección del planeta? ¿Qué rol deben jugar gobiernos, empresas y usuarios para enfrentar este desafío? Te invitamos a compartir tu opinión y a difundir este artículo para crear conciencia sobre la energía que consume la inteligencia artificial.
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