El imparable apetito energético de la IA: una crisis inminente

La Inteligencia Artificial está a punto de transformar las industrias, pero hay una preocupación acuciante: sus necesidades energéticas . A medida que la IA se vuelve más avanzada y extendida, crece su apetito.

A medida que avanzamos hacia un futuro impulsado por la IA, es crucial enfrentar la dura realidad: sin una regulación estricta, nos estamos preparando para una crisis energética de proporciones sin precedentes. Imagine un mundo donde la IA no conoce límites y consume energía a un ritmo alarmante. En tal escenario, seríamos testigos de una presión colosal sobre nuestra ya frágil infraestructura energética.

Las consecuencias son frecuentes apagones y un aumento vertiginoso de las facturas de electricidad. La huella de carbono de la IA, si no se aborda, podría convertirse en una catástrofe medioambiental. Además, las empresas y los países que puedan aprovechar la IA sin restricciones superarán a los que no puedan, lo que generará una desigualdad económica a una escala sin precedentes.

En este artículo, profundizaré en las crecientes demandas energéticas de la IA, los desafíos que plantea y las posibles soluciones.

La IA como fuerza económica emergente

Hoy estamos entrando en una era en la que el pulso de la economía no se medirá por la mera fuerza del trabajo humano sino por la cantidad de inteligencia artificial en su núcleo. La IA tiene el potencial de remodelar el panorama de la productividad a medida que las empresas buscan mejorar la eficiencia de su fuerza laboral con IA y automatizar diversas tareas y roles.

De acuerdo a PwC , la posible contribución de la IA a la economía global para 2030 podría alcanzar la asombrosa cifra de 15,7 billones de dólares. Aproximadamente el 45% de las ganancias económicas provendrán de mejoras en los productos. La IA fomentará la demanda de los consumidores al diversificar los productos y mejorar la personalización y la asequibilidad.

Ya se han identificado más de 300 aplicaciones de IA, que van más allá del comercio a diversos dominios científicos. En física, por ejemplo, actualmente se emplean redes neuronales para desarrollar modelos y teorías novedosos. La IA destaca por descubrir patrones ocultos y correlaciones en los datos. El Departamento de Energía de EE.UU. ya ha Reconocido su potencial para acelerar los descubrimientos experimentales en física nuclear. Y en biotecnología, la IA acelera el descubrimiento de nuevas moléculas. A medida que los algoritmos continúan progresando, el alcance de sus aplicaciones se amplía aún más.

El amanecer de los datos sintéticos

Antes de sumergirnos en las nuevas capacidades de la IA, es importante distinguir entre sus dos fases operativas. Las cargas de trabajo de IA tradicionalmente abarcan etapas de entrenamiento e inferencia. Durante el entrenamiento, el modelo aprende de los datos de entrada ajustando sus parámetros internos mediante procesos iterativos. Esta etapa es computacionalmente intensiva y requiere mucho tiempo y requiere múltiples iteraciones para optimizar el rendimiento del modelo. Generalmente también requiere asistencia humana.

Por el contrario, la fase de inferencia ocurre después de que el modelo ha sido entrenado e implica usarlo para hacer predicciones o decisiones basadas en datos nuevos e invisibles. La inferencia suele ser más rápida y menos exigente desde el punto de vista computacional que el entrenamiento, ya que el modelo aplica el conocimiento aprendido para generar pronósticos sin ajustes adicionales de parámetros.

En teoría, el proceso de aprendizaje autónomo puede continuar indefinidamente. De acuerdo a Gartner , se prevé que los datos sintéticos superen los datos reales en los modelos de IA para 2030. Debido a esto, la IA pronto podrá entrenarse continuamente, emplear modelos para predicciones, acumular más datos y perfeccionar aún más los algoritmos. Cuanto más tiempo opera la IA, más precisos y exactos se vuelven sus resultados y más aplicaciones pueden cubrir los algoritmos.

Este cambio fundamental de los humanos a la IA subraya la importancia de un factor crítico: la energía.

El apetito de la IA por el poder

Actualmente, el consumo global de energía está influenciado por las limitaciones humanas. Por ejemplo, no necesitamos energía durante todo el día, ya que tenemos que dormir y descansar. Además, la IA cumple con los cronogramas de tiempo de inactividad, mantenimiento y actualizaciones. Sin embargo, a medida que la IA finalmente supere sus limitaciones, aprenda a entrenarse y comience a funcionar las 24 horas del día, sus demandas de energía podrían dispararse.

En 2018, un estudio de OpenAI reveló esa potencia computacional utilizada para el entrenamiento de IA se ha duplicado cada 3 o 4 meses desde 2012. No es de extrañar que las tareas de IA, particularmente el aprendizaje profundo, impliquen operaciones matemáticas complejas en vastos conjuntos de datos. Los modelos de IA de última generación también han ampliado su tamaño con miles de millones o billones de parámetros, intensificando el consumo de energía.

Las aplicaciones de IA a gran escala suelen ejecutarse en centros de datos, que albergan numerosos servidores y sistemas de refrigeración. Consumen una cantidad significativa de energía para el control de la temperatura y el funcionamiento del servidor. Estos centros de datos ya representan una parte sustancial del consumo mundial de electricidad, estimado a más del uno por ciento y creciendo. En promedio, una instalación de hiperescala consume entre 20 y 50 MW al año, lo que equivale a alimentar hasta 37.000 hogares.

Otra tarea que consume mucha energía es extraer dióxido de carbono (CO2) de la atmósfera para combatir el cambio climático. Entrenar un único modelo de IA puede emitir más de 626.000 libras de CO2 equivalente. Son aproximadamente cinco veces las emisiones de carbono de por vida de un automóvil promedio. La captura de CO2 exige importantes aportes de energía debido a su baja concentración en el aire y a sus propiedades físicas. Abordar estos requisitos energéticos se vuelve imperativo a medida que nos esforzamos por lograr emisiones netas cero y abordar la crisis climática.

El auge de las soluciones renovables

Entonces, ¿está preparada nuestra infraestructura actual para adaptarse a las crecientes necesidades de la IA? Lamentablemente, la respuesta es no. Nuestra red eléctrica está muy por detrás del ritmo de adaptación necesario. Esto requiere una búsqueda urgente de soluciones innovadoras, destacando la energía solar como una respuesta prometedora a este enigma energético.

La energía solar aprovecha el inmenso potencial energético de nuestro sol, un recurso renovable y prácticamente ilimitado. A medida que avanzamos hacia un futuro impulsado por la IA, las regiones con abundante luz solar experimentarán un aumento en la demanda de infraestructura solar. A nivel mundial, los proyectos eólicos y solares están destinados a contribuir a más de un tercio de la electricidad mundial para 2030.

Los fabricantes de paneles solares están preparados para prosperar en este nuevo panorama. La eficiencia de los paneles solares continúa mejorando gracias a los avances en la ciencia y la ingeniería de materiales. Las empresas de almacenamiento de energía especializadas en tecnologías avanzadas de baterías también desempeñarán un papel fundamental en la estabilización de la red energética. Sólo en EE.UU., las inversiones globales en almacenamiento de energía y redes eléctricas superado 337 mil millones de dólares en 2022.

Otro contendiente en la búsqueda de energía limpia y eficiente es la energía de fusión, con Energía de helio la empresa de investigación es un ejemplo. Sin embargo, para que la energía de fusión sea una fuente de energía práctica, todavía tenemos que producir combustibles como el deuterio y el helio-3. Este proceso presenta obstáculos únicos. El deuterio está disponible pero necesita temperaturas extremadamente altas para la reacción de fusión, mientras que el helio-3 es escaso en la Tierra y requiere minería lunar. Además, la energía de fusión debe abordar cuestiones económicas, regulatorias, de seguridad, escalabilidad y ambientales.

Si bien la energía de fusión tiene un enorme potencial, sigue siendo experimental y puede tardar varias décadas en generalizarse. En contraste con estas complejidades, la energía solar es una solución potencialmente sencilla. Ofrece un camino claro y escalable hacia la sostenibilidad, que requiere inversiones estratégicas en infraestructura solar. La simplicidad de la energía solar radica en su ubicuidad, ya que la luz solar está disponible prácticamente en todas partes sin necesidad de una gran minería o extracción.

A medida que la economía global avanza hacia la inteligencia artificial y las tecnologías de energía limpia, la demanda de tierras ricas en sol, fabricantes de paneles solares y empresas de almacenamiento de energía aumentará en los próximos años. Sin embargo, este crecimiento orgánico puede no ser suficiente para evitar un colapso energético.

Regular las necesidades de IA: una bomba de tiempo

Para garantizar un futuro sostenible en la era de la IA, debemos tomar medidas audaces para regular las necesidades energéticas de la IA. Consideremos el sistema de comercio de derechos de emisión de la UE, que obliga a los fabricantes, las compañías eléctricas y las aerolíneas a pagar por cada tonelada de dióxido de carbono que liberan. En febrero de 2023, el precio de los permisos de carbono en el mercado de carbono de la UE alcanzó un máximo histórico de 100 euros por tonelada de CO2. Cuanto mayor sea el costo, mayor será el incentivo para que las empresas inviertan en tecnologías bajas en carbono y hagan la transición a fuentes de energía más limpias.

De manera similar, deberíamos explorar la idea de imponer impuestos adicionales a las empresas con un consumo sustancial de energía de IA. Se podría exigir a las empresas que dependen en gran medida de la IA que inviertan en energías renovables como medio para compensar su huella ambiental. Así como las emisiones de carbono provocan sanciones financieras, el consumo de energía de la IA podría vincularse a inversiones obligatorias en infraestructura solar u otras iniciativas de energía alternativa.

Si bien es posible que las empresas no estén entusiasmadas con la perspectiva, nuestra sociedad tiene que priorizar la sostenibilidad a largo plazo sobre las ganancias a corto plazo. Las medidas proactivas para abordar este problema podrían contribuir significativamente a un futuro más ecológico y sostenible, al tiempo que apoyan el crecimiento de las industrias impulsadas por la IA.