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¿Qué se está haciendo para que los centros de datos sean más eficientes energéticamente hoy en día, dada la creciente demanda derivada del auge de la inteligencia artificial (IA)?

Paul B., Reston, Virginia

El mundo moderno vibra con datos, más de 2,5 quintillones de bytes generados cada día, lo que impulsa una red creciente de centros de datos que consumen entre el uno y el dos por ciento de la electricidad mundial. Estos centros funcionan las 24 horas del día y consumen decenas de miles de gigavatios-hora de energía al mes. A medida que la IA se expande, las demandas energéticas de la economía digital empujarán a las empresas tecnológicas a buscar soluciones más limpias y eficientes.

Un avance proviene de la Universidad de Waterloo, donde los investigadores desarrollaron «núcleos de código» ultraeficientes para acelerar el tráfico de Internet y reducir el consumo de energía. Los centros de datos dependen del sistema operativo Linux para enrutar la información. El informático Martin Karsten y el ingeniero de Fastly Joe Damato crearon aproximadamente 30 líneas de código que podrían reducir el consumo de energía hasta en un 30 %. Karsten estima que su adopción generalizada podría ahorrar una cantidad considerable de electricidad en todo el mundo, lo que afectaría a casi todas las solicitudes de servicios en línea.

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Las empresas también están replanteándose la forma en que se alimentan los centros de datos. La energía eólica y solar ofrecen energía limpia, pero su intermitencia complica las cosas. Google y Microsoft están invirtiendo en energía nuclear como fuente de energía estable y libre de carbono. A pesar de los elevados costes iniciales y la preocupación del público, la fiabilidad y las bajas emisiones de la energía nuclear la convierten en una opción cada vez más atractiva. La eficiencia del hardware también está mejorando. Los nuevos «superchips» de Nvidia pueden entrenar modelos de IA más rápidamente utilizando menos electricidad por tarea. Pero con más de 400 000 millones de transistores en un solo chip, estos procesadores generan un calor enorme, lo que crea otra carga medioambiental: el calor es un subproducto importante de los centros de datos, y eliminarlo requiere enormes cantidades de agua. Solo en 2022, Google y Microsoft consumieron un total de 32 000 millones de litros, en gran parte para la refrigeración. Para reducir la dependencia del agua, algunas empresas están probando sistemas de refrigeración líquida que hacen circular fluidos a base de aceite directamente sobre los componentes calientes, lo que ahorra agua y consume mucha menos energía que la refrigeración por aire.

La IA amplifica todas las presiones. Una sola consulta a un chatbot puede requerir hasta 10 veces la potencia de una búsqueda web estándar, y algunas estimaciones sugieren que modelos como GPT-3 pueden consumir un litro de agua por cada 40-100 respuestas. Los grandes modelos de IA consumen mucha energía. Al pasar a modelos más pequeños y eficientes, las empresas pueden reducir tanto los costes como el impacto medioambiental.

Entonces, ¿qué puede hacer la gente? Por un lado, utilizar menos datos. La eficiencia por sí sola a menudo aumenta el consumo en lugar de reducirlo. Reducir el tiempo de pantalla, limitar las consultas innecesarias a la IA y dar prioridad a las interacciones del mundo real pueden ayudar a frenar la demanda. En lugar de desplazarnos sin cesar por la pantalla, la respuesta más eficaz puede ser salir al aire libre, antes de que la energía que sustenta nuestros hábitos virtuales arrasen los paisajes que queremos proteger.

CONTACTOS

• IA y energía: ¿Reducirá la IA las emisiones o aumentará la demanda de energía? https://www.weforum.org/stories/2024/07/generative-ai-energy-emissions/.

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