El reto de la inteligencia artificial: la red eléctrica

La inteligencia artificial está aumentando su popularidad día tras día, ya que se está convirtiendo en una tecnología imprescindible para muchos profesionales. Mientras que una multitud se centra en la ética de la IA y otros en su utilidad, el verdadero reto está en la red eléctrica.

Para que exista esta inteligencia artificial se necesita de una gran cantidad de energía. Si cada vez hay una mayor demanda de esta tecnología, también lo habrá de energía. Así, podemos llegar a una situación insostenible que haga peligrar la estabilidad energética del mundo.

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Una demanda de energía fuera de lo normal

El proceso es sencillo. Tú escribes tu petición en herramientas como ChatGPT y los servidores de un centro de datos te aportan una respuesta. ¿Cuál es el problema? Que los modelos de IA generativa como GPT-4 utilizan 33 veces más energía que otras máquinas con algoritmos tradicionales.

Ya existen estudios que advierten del coste a nivel ambiental de los grandes modelos de IA. No solo por la cantidad de energía que demandan, sino por las toneladas de carbono que emiten a la atmósfera.

¿Por qué la inteligencia artificial demanda tanta energía? Empresas como Meta, OpenAI o Google entrenan a sus grandes modelos de lenguaje como Llama 3, GPT-4o y Gemini 1.5 Ultra. Para este entrenamiento ponen en marcha cientos de miles de tarjetas gráficas o TPUs que consumen muchísima energía eléctrica.

En 2026, la misma energía que gasta Japón

El peor escenario posible en relación a la energía y la inteligencia artificial lo pintan las predicciones. Y es que es normal que cada día, más gente empiece a hacer consultas, poniendo a funcionar cada vez a más maquinaria.

En 2022, los centros de datos usaban una estimación de 460 TWh, pero, es que, para 2026 hay una proyección de 1.000 TWh. Este dato se acerca al consumo de electricidad de Japón, que cuenta con una población de 125 millones de personas.

Por otro lado, operadores de red eléctrica, como National Grid, calculan que los centros de datos multiplicarán por seis la demanda de electricidad en los próximos 10 años. Todo ello debido al uso de la inteligencia artificial.

Una posible alternativa: la energía nuclear

Las empresas tecnológicas están buscando alternativas a la energía eléctrica para no generar un problema a nivel mundial. Por ejemplo, en Microsoft están apostando por los reactores nucleares modulares, mientras que Sam Altman, CEO de OpenAI, comenzó su inversión en fusión nuclear.

¿Por qué la energía nuclear se erige como una opción alternativa a la energía eléctrica? Entre muchos aspectos, las plantas nucleares pueden producir grandes cantidades de electricidad sin interrupciones.

Por otro lado, la energía nuclear, aunque parezca contradictorio, produce muy pocas emisiones de gases de efecto invernadero. En la actualidad buscamos reducir la huella carbono para combatir el cambio climático, por lo que se convierte en una buena opción.

La energía nuclear supone un coste estable si la comparamos con otras fuentes de energía como los combustibles. Por último, esta energía reduce la dependencia de un país en relación a los combustibles fósiles.

Otras maneras de evitar el consumo de energía eléctrica

Existen nuevos modelos de lenguaje, más pequeños, como Phi-3 o Gemini Nano que se ejecutan directamente en nuestros dispositivos. De esta manera, consiguen solucionar una parte del problema.

De igual manera, la propia tecnología y los distintos hardwares están evolucionando, mejorando enormemente. Así, también ahorran energía. El problema radica en que estamos presenciando una carrera competitiva por hacerse con el trono de la inteligencia artificial, lo que hace que la actividad no pueda parar.

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