El auge de la inteligencia artificial (IA) generativa está transformando el mundo, no solo de manera metafórica, sino también literal. Las grandes empresas tecnológicas, líderes en el desarrollo de esta tecnología, están experimentando un aumento dramático en su consumo de energía y agua, así como en sus emisiones de carbono. Aunque ninguna empresa ha declarado oficialmente que este aumento se debe a la IA, los datos indican un salto significativo en 2022, el año en que OpenAI lanzó ChatGPT e inauguró la carrera de la IA generativa.
Siete de las 10 mayores empresas del mundo por capitalización bursátil son tecnológicas, lo que subraya la relevancia de este sector. Las grandes industrias, por naturaleza, requieren grandes cantidades de recursos. Según Shaolei Ren, profesor asociado de ingeniería eléctrica y computacional en la Universidad de California, Riverside y experto en sostenibilidad de la IA, no es descabellado deducir que la IA es la causante de este incremento en la contaminación y el consumo de recursos.
Las últimas cifras disponibles de Google y Microsoft, las dos principales empresas que desarrollan esta tecnología, han mostrado aumentos significativos por segundo año consecutivo en tres áreas clave. Google, responsable del modelo Gemini, ha reportado en su informe medioambiental un incremento del 16.2% en el consumo energético en 2023 en comparación con el año anterior. Por su parte, Microsoft, propietario de Copilot y que ha proporcionado su infraestructura a OpenAI para desarrollar todas las versiones de ChatGPT y Dall-E, ha registrado un crecimiento del 28.7%.
Los procesadores GPU, utilizados en el entrenamiento de modelos de IA, son mucho más potentes que las CPU, que hasta ahora dominaban los centros de datos, y, por lo tanto, consumen más energía. El entrenamiento de grandes modelos de lenguaje requiere decenas de miles de GPU funcionando constantemente durante semanas o meses. Cada vez que un usuario escribe un ‘prompt’ (una orden) en su móvil u ordenador, la respuesta se calcula en un centro de datos. Esta actividad ha aumentado la demanda energética, hasta el punto de que algunas empresas están considerando desarrollar pequeñas centrales nucleares para garantizar un suministro suficiente y estable.
Los centros de datos, donde se procesa la IA y toda la actividad digital, son grandes edificios industriales llenos de filas y filas de ‘racks’, varios procesadores dispuestos en forma de armario o nevera. Todos estos procesadores y servidores, que almacenan nuestros datos y ejecutan programas en línea, funcionan día y noche. Este funcionamiento genera mucho calor; si no se controla la temperatura, el equipo puede estropearse.
En la refrigeración de los centros de datos se utiliza agua, que se pulveriza para enfriar el ambiente. El consumo de agua también ha aumentado en 2023, con incrementos del 13.8% y el 21%, respectivamente. Microsoft, por ejemplo, ha reportado haber utilizado casi 13.000 millones de litros de agua. Más de la mitad de ese volumen (unos 8.000 millones de litros) se evaporó o consumió, por lo que no se pudo reutilizar.
En cuanto a las emisiones de carbono, las de Google han aumentado un 13% y las de Microsoft, un 3.8% en el último año. Según Ren, la mayoría de la contaminación emitida por estas empresas está relacionada con su cadena de suministro. «El principal impulsor del aumento de las emisiones globales de carbono es el asociado a la fabricación de chips de IA y a la construcción de centros de datos», explica.
Desde Google a Microsoft, pasando por Meta o Amazon y Apple, todas las grandes tecnológicas están inmersas en programas para mejorar sus registros de emisiones de carbono y reducir la cantidad de agua utilizada. El objetivo de muchas de ellas es llegar a 2030 con una huella ambiental muy baja.
Ren y sus colegas han hecho algunas proyecciones basándose en los consumos actuales y en las tendencias del sector. La demanda global de la IA será responsable del uso de entre 4.2 y 6.6 billones de litros para 2027, el equivalente a la mitad de agua utilizada cada año en Reino Unido. Ese mismo año, la demanda energética de la IA será de entre 85 y 134 TWh.
«Si solo nos fijamos en las emisiones derivadas de su consumo energético y de agua directos, pueden lograr no tener emisiones ni gastar más agua de la que aportan para 2030, puede que incluso antes», concluye Ren. «Pero si atendemos a su huella real, es bastante improbable que consigan la neutralidad para 2030».
