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La informática verde (Green IT) en los últimos años no ha recibido tanta atención como antes. Esto se debe principalmente al auge de la IA. Pues esta tecnología requiere aún más recursos energéticos, pero al mismo tiempo podría formar parte de la solución para orientar la demanda y el consumo de energía hacia «caminos más sostenibles».

Fujitsu ya lanzó su propio programa de Green IT en 1988. La iniciativa Energy Star de la Agencia de Protección Ambiental de EE. UU. (EPA) impulsó en 1992 la idea de un uso más eficiente de los recursos en la tecnología de la información. Sin embargo, la idea no logró su verdadero impulso hasta finales de la década de 2000, con el descubrimiento de su dimensión económica y la constatación de que con sistemas informáticos más sostenibles era posible ahorrar energía y dinero. Este es, más allá del posible beneficio de imagen, el verdadero motor que impulsa a los hiperscalers a instalar centros de datos neutros en carbono. Este aspecto gana cada vez más relevancia con el creciente consumo en la era de la IA y la IA generativa (GenAI).

ChatGPT consume menos energía de lo que se pensaba

Microsoft, por ejemplo, acaba de reforzar su estrategia de IA con tres plantas solares en Estados Unidos, que deberán suministrar 389 megavatios de energía renovable, según informa IT-Boltwise. El gran objetivo es ser carbono negativo en 2030, es decir, eliminar de la atmósfera más equivalentes de CO₂ de los que se emiten mediante sus propias actividades. Parte del plan son la captura directa de aire (DAC), la reforestación y las instalaciones híbridas que combinan energía solar y eólica con almacenamiento en baterías. Así, a pesar del alto consumo energético de la IA, se pretende mantener a largo plazo la filosofía de la GreenIT.

Mientras tanto, al menos en el caso de un modelo de IA, hay un rayo de esperanza en cuanto al consumo energético. Según un estudio, ChatGPT consume menos electricidad de lo que se creía comúnmente. El instituto de investigación Epoch AI ha calculado que el consumo por consulta del modelo de lenguaje de OpenAI no es de 3 vatios-hora, sino únicamente de 0,3 vatios-hora. Según el analista Joshua You, las estimaciones anteriores se basaban en datos de hardware obsoletos.

El consumo energético total también incluye el entrenamiento

Esto no quiere decir, sin embargo, que el creciente consumo energético de la inteligencia artificial quede así descartado. Al menos hay dos aspectos que deben tenerse en cuenta:

1. El rendimiento informático y la operación de servidores requieren cantidades considerables de electricidad y otros recursos, como agua para la refrigeración. Por tanto, el consumo energético total y el impacto ambiental son claramente más altos.
2. El entrenamiento de los modelos lingüísticos es especialmente intensivo en cálculo y energía, ya que, según Epoch AI, comprende miles de millones de parámetros y suele durar varias semanas o meses. Para ello se emplean a menudo miles, si no decenas o cientos de miles, de GPUs, TPUs y NPUs (unidades de procesamiento gráfico, tensor o de redes neuronales) en paralelo, que consumen cantidades considerables de electricidad según su generación.

Por otro lado, la IA también tiene el potencial de repensar por completo la generación, el consumo y la eficiencia energética. Aún hoy, gran parte de la electricidad renovable producida en Alemania se pierde literalmente en el suelo, debido a la falta de infraestructuras de transmisión generalizadas y de opciones de almacenamiento. En el sector industrial ya existen primeros enfoques para combinar la IA y el IoT en AIoT, con el fin de poder leer y controlar mejor los recursos y consumos. Así pues, en materia de GreenIT, la IA es a la vez una maldición y posiblemente también una bendición.

Imagen del titular: Adobe Stock / Bundi

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