Los chips de IA consumen mucha energía y agua en los centros de datos
La carrera por desarrollar inteligencia artificial más potente tiene un coste ambiental creciente. Los nuevos chips especializados, como las unidades de procesamiento gráfico, requieren cantidades enormes de electricidad para entrenar y ejecutar modelos complejos. Este consumo energético se concentra en grandes centros de datos que operan continuamente. La demanda no para de crecer, presionando las redes eléctricas y aumentando las emisiones de carbono si la energía no proviene de fuentes renovables.
El agua es un recurso crítico para refrigerar los servidores
Además de electricidad, estos centros necesitan grandes volúmenes de agua para sus sistemas de refrigeración. El agua evita que los equipos se sobrecalienten durante las operaciones intensivas. En regiones con estrés hídrico, este uso compite directamente con el consumo humano y agrícola. Algunas empresas informan sobre su uso de agua, pero la transparencia total no es una norma en la industria. El impacto local puede ser significativo, especialmente durante periodos de sequía.
La eficiencia y la transparencia son desafíos pendientes
Los fabricantes de chips buscan constantemente diseños que procesen más datos con menos energía. Sin embargo, las ganancias en eficiencia a menudo se ven superadas por la escala masiva de nuevos despliegues. Expertos señalan la necesidad de medir y reportar el uso de recursos de forma estandarizada. Sin datos claros, es difícil evaluar el verdadero costo ambiental y gestionar los recursos de manera sostenible a largo plazo.
Parece que para que la IA piense de forma fría, primero necesita cantidades ardientes de energía y luego un buen chorro de agua para bajar la fiebre.
