Los últimos cinco años, Google ha reportado un aumento del 48% en sus emisiones de carbono, atribuible en gran medida al uso intensivo de IA.
Los modelos generativos de IA, esenciales para aplicaciones como asistentes virtuales y análisis de datos complejos, requieren enormes capacidades de cálculo para su entrenamiento, lo que incrementa significativamente el consumo de energía.
En los últimos cinco años, Google ha reportado un aumento del 48% en sus emisiones de carbono, atribuible en gran medida al uso intensivo de inteligencia artificial. Este fenómeno destaca uno de los principales desafíos del desarrollo tecnológico rápido: el alto consumo de energía de las infraestructuras dedicadas a la IA.
Los modelos generativos de IA necesitan servidores potentes, que consumen grandes cantidades de electricidad tanto para operar como para mantenerse refrigerados. Según la Agencia Internacional de la Energía (AIE), aproximadamente el 40% de la electricidad de los centros de datos se destina a alimentar servidores, y otro 40% se utiliza para la refrigeración.
Un estudio reciente revela que una sola consulta a una IA generativa consume diez veces más energía que una búsqueda típica en Google. Desde 2022, compañías como Amazon, Google y Microsoft han expandido masivamente sus centros de datos, lo que ha incrementado el consumo de energía y las emisiones asociadas.
Antes del auge de la IA, los centros de datos representaban aproximadamente el 1% del consumo mundial de electricidad. Con la adición de la demanda de energía por IA y el sector de las criptomonedas, se estima que estos centros consumieron cerca de 460 TWh en 2022, equivalentes al 2% de la producción global de electricidad. Este número podría duplicarse para 2026, alcanzando los 1,000 TWh, comparable al consumo eléctrico anual de Japón.
Alex de Vries, economista de la Universidad Libre de Ámsterdam, proyecta que los servidores utilizados exclusivamente para IA podrían consumir entre 85.4 y 134 TWh anualmente, comparable al consumo energético de Argentina. Las ventas récord de procesadores Nvidia, esenciales para la IA, sugieren que estas estimaciones podrían ser conservadoras.
Ante esta creciente demanda energética, empresas como Digital Realty están adaptando sus infraestructuras para manejar servidores de IA más potentes, que requieren sistemas de enfriamiento más avanzados y eficientes. A pesar de los esfuerzos de Google, Amazon y Microsoft por aumentar el uso de energías renovables en sus operaciones, sus objetivos de neutralidad de carbono son desafiantes frente al crecimiento exponencial de la IA.
Google se ha fijado la meta de alcanzar la neutralidad de carbono en todas sus operaciones para 2030, mientras que Microsoft apunta a un balance de carbono negativo para la misma fecha. Sin embargo, el rápido desarrollo de la IA plantea dudas sobre la viabilidad de alcanzar estas metas en el contexto de un consumo energético en constante expansión.
