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Inteligencia artificial, energía y la visión a medio y largo plazo

IMAGE: OpenAI's DALL·E, via ChatGPT

En una conferencia en Londres, Bill Gates invitó a ecologistas, gobiernos y reguladores a no exagerar con respecto al incremento de consumo provocado por la explosión de la popularidad de la inteligencia artificial generativa y los data centers que precisa para funcionar.

Indudablemente, el desarrollo de una tecnología que precisa de una capacidad de procesamiento enorme soportada por data centers cada vez más grandes da lugar a un fuerte incremento del consumo de electricidad, que algunos comparan con el consumo eléctrico total de un país pequeño como los Países Bajos. La propia Microsoft ha anunciado en su memoria corporativa que el desarrollo de de la inteligencia artificial generativa y su incorporación a prácticamente todo tipo de funcionalidades en sus productos ha dado lugar a un incremento del 30% en su consumo total de electricidad, y la ha obligado a retrasar sus objetivos de reducción de su huella de carbono.

Ahora bien, todos los que peinamos algunas canas en el entorno de la tecnología recordamos cómo, efectivamente, muchos se echaban las manos a la cabeza hace años con el incremento de consumo que suponían las consultas a buscadores como Google, con unas estimaciones que resultaron no solo ser completamente erróneas, sino que además, obviaban completamente los ahorros de energía muchísimo más importantes generados debido a la disponibilidad de esa información. ¿Somos capaces de imaginar cómo habría sido nuestra vida sin buscadores como Google, y la energía que habríamos consumido si hubiésemos tenido que ir a buscar a cada fuente toda esa información?

Pero más allá de las consideraciones con respecto a la eficiencia global, está el hecho de que la industria tecnológica es una de las más destacadas en sus compromisos climáticos, decididamente una de las que más energía sostenible utiliza. Y lo hace no solo por una cuestión de cumplir sus objetivos climáticos, sino por otra razón muy sencilla y fácil de entender: es la energía más barata, y sobre todo si la generas tú mismo. Esto, de hecho, afecta a las decisiones de localización de data centers: recientemente, Microsoft ha decidido ubicar varios de sus data centers en España, con una inversión total de 2,100 millones de dólares, debido fundamentalmente a consideraciones sobre las ventajas en precio de la electricidad generada en España con respecto a los países de su entorno cercano, debido al superávit previsto de energía renovable generada en el país.

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¿De qué hablamos entonces? En primer lugar, de una tecnología efectivamente ineficiente que precisa de muchísima capacidad de proceso para obtener resultados, pero susceptible de generar ahorros muy significativos en muchísimos procesos en el futuro. Pero además, de un incremento del consumo que tiende, por su ventaja en costes y por las características de las compañías que la utilizan, a dar lugar a un mayor desarrollo de infraestructuras dedicadas a la generación renovable. Pronto, vivir sin algoritmos de inteligencia artificial generativa implicados en un montón de tareas cotidianas será prácticamente como evocar el pasado.

¿Tiene sentido demonizar una tecnología como la IA porque genera un incremento del consumo energético a corto plazo, cuando sabemos que muchísimas cosas que hoy consumen energía se volverán más eficientes a medio y largo plazo, y que sin ninguna duda, nos dirigimos hacia entornos de hiperabundancia energética gracias al sobredimensionamiento de las renovables? A veces, para dar un salto hacia adelante, hay que dar algunos pasos hacia atrás.


This article is also available in English on my Medium page, «Yes, AI will need a lot of energy, but most of it will be renewables, and in the long-term it will more than pay off«

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