Los centros de datos consumen enormes cantidades de electricidad, y las previsiones indican que el consumo energético se duplicará entre 2024 y 2027.
Procesar la inteligencia artificial (IA) localmente en los dispositivos, en lugar de hacerlo en centros de datos en la nube, puede reducir el consumo energético entre 100 y 1.000 veces por tarea.
Un sistema de comercio de créditos energéticos podría incentivar a las empresas a adoptar una IA eficiente desde el punto de vista energético.
Ha llegado la era de los dispositivos informáticos impulsados por inteligencia artificial (IA), muy similar a las revoluciones que trajeron los ordenadores personales y los dispositivos móviles. Cada una ha tenido efectos innegables y duraderos en la sociedad.
La evolución de la informática siguió tres fases clave:
Mejor integración del diseño, menor consumo energético y reducción del coste de los chips.
Producción masiva de chips y mayor capacidad de procesamiento, que hicieron que la tecnología estuviera ampliamente disponible.
Las aplicaciones transformadoras remodelan las industrias y dan inicio a una nueva era.
La IA sigue ahora esta misma trayectoria, y los rápidos avances en los chips de IA impulsan una nueva ola tecnológica.
La creciente demanda energética de la IA
El consumo energético de los chips de IA se ha disparado, sobre todo en los centros de datos, que requieren enormes recursos energéticos para procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Los centros de datos impulsados por IA, que funcionan principalmente con unidades de procesamiento gráfico (GPU), consumen ahora más electricidad que países enteros, como Sudáfrica e Indonesia.
Las previsiones indican que este consumo energético más que se duplicará: pasará de 260 teravatios hora en 2024 a 500 teravatios hora en 2027. Por ejemplo, una sola consulta en ChatGPT de OpenAI consume 2,9 Wh de electricidad, aproximadamente 10 veces más que una búsqueda en Google.
Esta enorme demanda energética ha suscitado preocupación por el medio ambiente y ha puesto de relieve la necesidad de adoptar prácticas industriales sostenibles. El sector manufacturero por sí solo representa más del 40 % del consumo energético mundial, por lo que es un ámbito prioritario para mejorar la eficiencia energética.
Los gobiernos están tomando medidas. Por ejemplo, Singapur ha introducido normativas que limitan la capacidad de los centros de datos debido a la escasez de energía. Actualmente, el país cuenta con más de 70 centros de datos, que representan el 60 % de la capacidad total de centros de datos del Sudeste Asiático. Entre 2019 y 2022 dejó de conceder nuevas autorizaciones, y las solicitudes que se estaban examinando quedaron sujetas a restricciones de capacidad.
Los líderes del sector de la IA reconocen este desafío. En la reunión anual del Foro Económico Mundial de 2024, celebrada en Davos (Suiza), el director ejecutivo de OpenAI, Sam Altman, afirmó: «Es necesario lograr un avance decisivo en el ámbito energético para la inteligencia artificial del futuro, que consumirá mucha más energía de la que la gente esperaba».
Para promover una IA eficiente desde el punto de vista energético, un «sistema mundial de comercio de créditos energéticos» podría ofrecer incentivos financieros a las empresas que adopten soluciones de IA de bajo consumo.
Tecnología y políticas: un enfoque doble para una IA sostenible
La IA es esencial para el futuro: automatiza tareas repetitivas e impulsa el progreso. Sin embargo, para que se adopte ampliamente en todos los sectores, es necesario reducir drásticamente su consumo energético.
Para lograr una IA sostenible, se necesita tanto perfeccionar la tecnología —un proceso que ya está en marcha— como formular políticas creativas y ambiciosas.
La tecnología: el paso a la IA en el dispositivo
Empresas emergentes como Groq, DeepSeek y DeepX están a la vanguardia del desarrollo de tecnologías de IA eficientes desde el punto de vista energético que podrían dar forma a una sociedad superinteligente impulsada por la IA.
La optimización del software puede ayudar a reducir el consumo energético de los servidores, pero la IA en el dispositivo —en la que el procesamiento de IA se realiza directamente en el dispositivo, en lugar de en un centro de datos en la nube— es la solución más prometedora a este desafío.
Actualmente, los sistemas de IA dependen en gran medida de la computación en la nube, que consume mucha energía para transmitir datos entre los dispositivos periféricos y los centros de datos. Además, las GPU de alto rendimiento y las unidades centrales de procesamiento (CPU) de los centros de datos requieren mucha energía.
En cambio, la IA en el dispositivo procesa los datos localmente y elimina la necesidad de transmitirlos, una actividad que consume mucha energía. Los chips de IA diseñados para el procesamiento en el dispositivo priorizan la eficiencia energética por encima de la potencia de cálculo bruta, lo que reduce entre 100 y 1.000 veces el consumo energético por tarea de IA en comparación con la IA basada en la nube.
Por consiguiente, la IA en el dispositivo se perfila como una tecnología revolucionaria que maximiza la adopción de la IA y, al mismo tiempo, minimiza el impacto ambiental. Los gobiernos deben actuar con rapidez y crear políticas que aceleren su adopción.
Las políticas: un sistema de comercio de créditos energéticos
Para promover una IA eficiente desde el punto de vista energético, un «sistema mundial de comercio de créditos energéticos» podría ofrecer incentivos financieros a las empresas que adopten soluciones de IA de bajo consumo. En este sistema, las empresas que implementen IA para ahorrar energía podrían intercambiar créditos de consumo energético, obtener beneficios financieros y reducir su huella ambiental.
DEEPX presentó esta innovación en la reunión anual del Foro Económico Mundial de 2024, celebrada en Dalian (China).
En el sector de los vehículos eléctricos (VE) existe un precedente similar. En la década de 2010, las subvenciones gubernamentales y los incentivos fiscales impulsaron la rápida adopción de los VE, lo que propició el desarrollo de la tecnología de las baterías y de la infraestructura de recarga.
Los créditos energéticos para la IA podrían desempeñar un papel similar en la gestión del consumo energético de los modelos de IA y contribuir a garantizar un futuro sostenible.
La era de la IA ha llegado para quedarse, pero su éxito depende de que la tecnología de IA sea eficiente desde el punto de vista energético. Los gobiernos, las empresas y los innovadores deben trabajar juntos para garantizar que el rápido crecimiento de la IA no tenga un coste insostenible.
Con las políticas y tecnologías adecuadas, podemos crear un futuro impulsado por la IA que beneficie a la sociedad y al planeta.
