Se espera que la inteligencia artificial (IA) añada más de 4 billones de dólares a la economía mundial.
Se prevé también que la IA impulse el consumo energético de los centros de datos hasta un crecimiento del 160 %, lo que supone un desafío medioambiental.
Los agentes del sector privado están empezando a crear formas de hacer que los centros de datos sean más eficientes, pero también debe trabajarse en el sector energético para garantizar que la expansión de los centros de datos no socave la transición energética.
Un mundo en el que nuestras necesidades energéticas se satisfagan sin dañar el planeta, y en el que la inteligencia artificial (IA) no solo impulse la productividad, sino que también reduzca las brechas sociales, no es un sueño lejano: es una necesidad y está a nuestro alcance.
El cambio climático está remodelando nuestro mundo de formas que no pueden ignorarse. Para proteger nuestro planeta y a las generaciones futuras, debemos acelerar a gran escala la transición energética, pasando de los combustibles fósiles a fuentes de energía sostenibles, renovables y de bajas emisiones de carbono. Lo que está en juego no podría ser más alto, y el momento de actuar es ahora.
Al mismo tiempo, tecnologías de IA revolucionarias, como la inteligencia artificial generativa, la IA agéntica y la inteligencia artificial general, tienen un enorme potencial para impulsar la próxima oleada de mejoras de productividad y equidad social, mejorando en última instancia la calidad de vida de las personas de todo el mundo. La IA promete grandes cambios, con un impacto positivo en la productividad laboral, el acceso a la atención sanitaria y a la educación, especialmente en las comunidades desfavorecidas, y mucho más. La IA se prevé que añada hasta 4,4 billones de dólares al año a la economía mundial, lo equivalente al PIB actual de Japón.
El coste energético de la innovación
Sin embargo, este potencial tiene un coste. La IA es un gigante hambriento de energía, destinado a provocar un aumento del 160 % en el consumo energético de los centros de datos. Sostener los inmensos requisitos computacionales tanto del entrenamiento como del despliegue de sus modelos exige una enorme cantidad de energía. La inferencia (el proceso de obtener resultados para múltiples usuarios a partir de modelos de IA) aumenta la carga y alimenta la demanda de los centros de datos. Si no se controla, la IA agravará la crisis energética a la que ya se enfrenta nuestro mundo.
¿Cómo podemos aprovechar la promesa de impacto de la IA y, al mismo tiempo, mantener o incluso acelerar la transición energética? Debemos poner en el centro el despliegue de cero emisiones netas. Aunque no es una transición de bajo coste, sí es viable. Garantizar una IA sostenible a lo largo del camino será tan esencial para el planeta como lo está demostrando ser para las personas que lo habitan. Para que la IA sea una parte significativa de nuestro futuro, debemos analizar cómo reinventar el futuro de forma responsable.
¿Cómo está creando el Foro Económico Mundial barreras de protección para la inteligencia artificial?
El Centro de Excelencia en IA conecta a líderes de distintos sectores para comprender la rápida evolución de la inteligencia artificial y sus implicaciones para las economías y las sociedades. Respalda un diálogo informado sobre las oportunidades, los riesgos y las compensaciones vinculados a la adopción de la IA.
A través de espacios de confianza e iniciativas de colaboración, el Centro permite a los socios construir una comprensión compartida y trabajar juntos en enfoques responsables para la innovación y el uso de la IA.
La ecuación sostenible para la transición energética
Para que las iniciativas de IA sean más sostenibles, debemos abordar ambos lados de la ecuación. Por el lado de la oferta, esto implica priorizar el uso de fuentes de energía limpias y construir infraestructuras energéticamente eficientes. Por el lado de la demanda, supone optimizar los sistemas de IA para que sean más eficientes desde el punto de vista energético.
En primer lugar, podemos priorizar el uso o el entrenamiento de modelos ejecutados por centros de datos eficientes y de cero emisiones netas, alimentados con fuentes de energía renovables y de bajas emisiones de carbono, como la nuclear. Pero ¿por qué detenerse ahí? Los líderes deben promover programas que permitan a sus organizaciones capturar carbono y almacenar sus emisiones.
Esto también requiere un enfoque completamente nuevo para las redes de centros de datos existentes. Tal como están, los centros de datos requieren grandes superficies, tienen enormes necesidades de consumo energético y se concentran en regiones específicas debido a sus exigencias de eficiencia en las redes.
Al avanzar hacia una red totalmente fotónica (APN), podemos conectar los centros de datos mediante fotónica que sustituye a la electrónica, lo que permite conexiones de datos directas para mejorar la eficiencia. Es como tomar un vuelo directo para los datos en lugar de múltiples escalas, lo que resulta ineficiente y consume mucho tiempo. El enfoque APN permite ubicar los centros de datos más cerca de las fuentes de energía renovable, reduciendo su impacto en la red eléctrica y en las ubicaciones de centros de datos de alta densidad.
El sector privado avanza para permitir e implementar el paso de la electrónica a la fotónica en los centros de datos. Por ejemplo, la tecnología de red óptica e inalámbrica innovadora de NTT, que consiste en una APN para permitir un procesamiento de datos 125 veces superior al de las redes actuales, posibilita una transmisión casi instantánea, con una latencia reducida 200 veces y un consumo energético ultrabajo para lograr una eficiencia 100 veces mayor en comparación con la actual.
A medida que la demanda de la IA sobre nuestros sistemas energéticos aumenta, especialmente con la próxima oleada de aplicaciones basadas en la inferencia, la infraestructura y los recursos se verán sometidos a una presión creciente, lo que refuerza la necesidad de enfoques sostenibles.
El lado de la demanda de la IA plantea su propio conjunto de retos y oportunidades. La arquitectura y la infraestructura de cómputo de IA eficientes, incluidas las impulsadas por la fotónica, serán clave. Esto puede apoyarse en modelos de lenguaje pequeños y medianos, específicos de cada sector y dominio, que ofrecen resultados de alta calidad pero consumen menos energía. También podemos y debemos centrarnos en tecnologías de refrigeración innovadoras, así como aprovechar los beneficios de eficiencia energética que pueden obtenerse especialmente en países con climas más fríos.
Pero no podemos gestionar lo que no medimos. Por eso necesitamos una estrategia de medición estandarizada para medir nuestra huella de carbono, así como el impacto del paso de los combustibles fósiles a las fuentes de energía renovables, a fin de evaluar las mejoras. También implica aplicar normas de eficiencia energética en todo el ciclo, desde la infraestructura, el desarrollo, el despliegue y el uso de la IA.
La IA debe ser responsable
La IA encierra un enorme potencial de progreso. Tiene el poder de igualar las condiciones, abriendo puertas a oportunidades que antes estaban fuera del alcance de muchos. Al mismo tiempo, la crisis ecológica a la que nos enfrentamos es más grave que nunca. Debemos aprovechar el poder de la IA con visión y acción audaz, y la responsabilidad debe estar en el centro de todo lo que hacemos.
Desde convertirse en catalizador de la transición energética, pasando por el uso ético de la energía, hasta la gobernanza de la IA, apenas estamos empezando a descubrir lo que la IA sostenible y responsable puede significar y significará para el mundo.
