La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una fuerza omnipresente, transformando industrias y cambiando la forma en que interactuamos con la tecnología. Sin embargo, detrás de su aparente eficiencia y utilidad, se esconde un costo ambiental significativo y creciente.
En este artículo, exploraremos el lado poco verde de la IA, analizando el impacto ambiental oculto de su proliferación y la voraz demanda de energía que está generando.
Más energía, menos eficiencia
La IA está impulsando una expansión de la demanda de energía en todo el mundo. Desde el entrenamiento de modelos de IA hasta el funcionamiento de centros de datos y la fabricación de chips especializados, cada etapa del ciclo de vida de la IA requiere cantidades masivas de energía.
Según estudios recientes, solo la producción de un chip de IA puede consumir hasta 15 veces más energía que la fabricación de un chip estándar.
Ejecutar modelos de IA en los centros de datos, que alojan miles de estos chips, representa una carga energética considerable. Esto contribuye aún más a la huella ambiental de la tecnología, un problema se agrava por la rápida aceleración de la adopción de la IA en todas las industrias.
Desde la atención médica hasta la agricultura, la IA se está integrando en una variedad de aplicaciones que requieren un procesamiento intensivo de datos y un consumo energético considerable.
A medida que más empresas y organizaciones recurren a la IA para mejorar su eficiencia y competitividad, la demanda de energía asociada sigue aumentando exponencialmente.
Tensiones por el excesivo consumo de recursos
Esta voraz demanda de energía plantea serias preocupaciones ambientales y climáticas. La generación de energía para alimentar la infraestructura de la IA a menudo implica la quema de combustibles fósiles, agravando el problema de la contaminación atmosférica y la calidad del aire.
Por esa razón, el aumento en el consumo de energía contribuye directamente a las emisiones de gases de efecto invernadero, exacerbando el cambio climático y sus impactos asociados, como olas de calor extremo, sequías y fenómenos meteorológicos extremos.
Por otra parte, la infraestructura necesaria para soportar la IA, como los centros de datos y las instalaciones de fabricación de chips, requiere grandes cantidades de agua para la refrigeración y otros procesos.
Esto plantea preocupaciones adicionales en regiones donde el suministro de agua ya es escaso o está amenazado por el cambio climático y la sobreexplotación de recursos hídricos.
En lugares como América Latina, donde la proliferación de centros de datos está en aumento, las comunidades locales ya están experimentando tensiones sobre el acceso al agua y otros recursos naturales.
¿Serán suficientes las renovables?
Según las últimas previsiones de la Agencia Internacional de la Energía (AIE), se espera que el consumo eléctrico de los centros de datos, la inteligencia artificial y las criptomonedas se duplique para 2026.
Esto resalta frente a un incremento más moderado y uniforme en la demanda global, esto en medio de la revolución de la electrificación y a pesar del impulso económico de naciones como India, China y otros países del sudeste asiático
La AIE también anticipa que la generación de energía renovable superará a la del carbón, la fuente de energía más contaminante y uno de los principales factores del cambio climático, convirtiéndose en la mayor fuente mundial de electricidad.
Para finales del año 2023, se contabilizaban más de 8.000 centros de datos distribuidos globalmente. De estos, un tercio se ubicaba en Estados Unidos, mientras que Europa albergaba el 16% y China aproximadamente el 10%.
Una tendencia creciente es la instalación de centros de datos en economías emergentes, como México, India y Brasil, aprovechando los precios bajos en electricidad. Algunas voces en la industria recuerdan que el pool energético en estos países no es tan “verde” como en Europa.
La basura electrónica que nos espera
Los desechos electrónicos, también conocidos como e-waste, son uno de los flujos de residuos de más rápido crecimiento en el mundo. Para 2030, se espera que la producción anual de residuos electrónicos alcance una asombrosa cifra de 75 millones de toneladas métricas.
La IA está acelerando la innovación en servidores, especialmente en el diseño de chips. Así que buena parte de esta ola de residuos electrónicos está siendo generado por la inteligencia artificial, con equipos que en pocos años son considerados obsoletos.
Los últimos modelos, como el Nvidia H100, se producen muy por debajo de su demanda, y es tal la escasez que incluso se utilizan como garantía de deuda y se ofrecen en alquiler.
Se estima que la basura electrónica anual contiene aproximadamente 60 mil millones de dólares en materiales brutos como oro, paladio, plata y cobre. Sin embargo, solo el 17 por ciento de los residuos electrónicos a nivel mundial se recolecta y recicla adecuadamente cada año.
Falta de transparencia y poca conciencia pública del problema
La falta de conciencia pública sobre el costo ambiental de la IA es un problema adicional. A menudo, la tecnología se percibe como limpia y eficiente, sin embargo, su impacto ambiental real rara vez se discute o se tiene en cuenta en la toma de decisiones.
Esta falta de transparencia y rendición de cuentas dificulta la implementación de soluciones efectivas y sostenibles para mitigar el impacto ambiental de la IA.
Entonces, ¿cuáles son las posibles soluciones para abordar el lado poco verde de la IA? En primer lugar, es crucial aumentar la conciencia pública sobre el costo ambiental oculto de la tecnología.
Las empresas de tecnología y los responsables políticos deben ser transparentes sobre el impacto ambiental real de sus productos y servicios de IA. Adicionalmente, se necesitan medidas regulatorias más estrictas para fomentar prácticas más sostenibles en toda la industria.
Desde fuentes de energía renovable hasta tecnologías de refrigeración más eficientes, existen muchas oportunidades para reducir la huella ambiental de la IA y promover un desarrollo tecnológico más sostenible y equitativo.
Solo mediante un esfuerzo conjunto y coordinado podemos garantizar que la IA avance de manera responsable y sostenible, minimizando su impacto en el medio ambiente y maximizando sus beneficios para la sociedad en su conjunto.