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El último informe medioambiental anual de Google revela el verdadero impacto que han tenido sus recientes incursiones en la inteligencia artificial en sus emisiones de gases de efecto invernadero. La expansión de sus centros de datos para respaldar los desarrollos de IA contribuyó a que la empresa produjera 14,3 millones de toneladas de dióxido de carbono equivalentes en 2023. Esto representa un aumento del 48% con respecto a la cifra equivalente de 2019 y un aumento del 13% desde 2022. “Este resultado se debió principalmente al aumento del consumo energético de los centros de datos y de las emisiones de la cadena de suministro”, escribieron los autores del informe. “A medida que integramos más la IA en nuestros productos, la reducción de las emisiones puede resultar un desafío debido a las crecientes demandas energéticas derivadas de la mayor intensidad de la computación de IA y las emisiones asociadas con los aumentos esperados en nuestra inversión en infraestructura técnica”. VER: Cómo Microsoft, Google Cloud, IBM y Dell están trabajando para reducir los daños climáticos de la IA Google afirma que no puede distinguir el componente de las emisiones generales de los centros de datos del que es responsable la IA En 2021, Google se comprometió a alcanzar emisiones netas cero en todas sus operaciones y cadena de valor para 2030. El informe afirma que este objetivo ahora se considera «extremadamente ambicioso» y «requerirá (a Google) navegar por una incertidumbre significativa». El informe continúa diciendo que el impacto ambiental de la IA es «complejo y difícil de predecir», por lo que la empresa solo puede publicar métricas de todo el centro de datos en su conjunto, lo que afecta al almacenamiento en la nube y otras operaciones. Esto significa que el daño ambiental infligido específicamente como resultado del entrenamiento y el uso de la IA en 2023 se mantiene en secreto por ahora. Dicho esto, en 2022, David Patterson, un ingeniero de Google, escribió en un blog: «Nuestros datos muestran que el entrenamiento y la inferencia de ML son solo el 10%-15% del uso total de energía de Google durante cada uno de los últimos tres años». Sin embargo, es probable que esta proporción haya aumentado desde entonces. VER: Todo lo que necesita saber sobre Greentech Por qué la IA es responsable del aumento de las emisiones de las empresas de tecnología Como la mayoría de sus competidores, Google ha introducido una serie de proyectos y funciones de IA durante el último año, incluidos Gemini, Gemma, Overviews y generación de imágenes en Search y herramientas de seguridad de IA. Los sistemas de IA, en particular los involucrados en el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje, demandan una potencia computacional sustancial. Esto se traduce en un mayor uso de electricidad y, en consecuencia, más emisiones de carbono que la actividad normal en línea. VER: Hoja de trucos de inteligencia artificial Según un estudio de Google y UC Berkeley, el entrenamiento de GPT-3 de OpenAI generó 552 toneladas métricas de carbono, el equivalente a conducir 112 automóviles de gasolina durante un año. Además, los estudios estiman que un sistema de IA generativa usa alrededor de 33 veces más energía que las máquinas que ejecutan software específico de tareas. El año pasado, el consumo total de electricidad del centro de datos de Google creció un 17%, y si bien no sabemos qué proporción de esto se debió a actividades relacionadas con la IA, la empresa admitió que «espera que esta tendencia continúe en el futuro». Google no es la primera de las grandes organizaciones tecnológicas en revelar que los avances en inteligencia artificial están pasando factura a sus emisiones y que están resultando difíciles de gestionar. En mayo, Microsoft anunció que sus emisiones habían aumentado un 29% con respecto a 2020, principalmente como resultado de la construcción de nuevos centros de datos. “Nuestros desafíos son en parte exclusivos de nuestra posición como proveedor líder de la nube que está ampliando sus centros de datos”, decía el informe de sostenibilidad medioambiental de Microsoft. Según documentos filtrados a los que tuvo acceso Business Insider en abril, Microsoft habría obtenido más de 500 MW de espacio adicional en centros de datos desde julio de 2023 y que su huella de GPU ahora admite “grupos de inteligencia artificial” activos en 98 ubicaciones a nivel mundial. Hace cuatro años, el presidente de Microsoft, Brad Smith, se refirió a la promesa de la empresa de convertirse en carbono negativo para 2030 como un “lanzamiento a la luna”. Sin embargo, en mayo, admitió que “la luna se ha movido” desde entonces y ahora está “más de cinco veces más lejos”, a través del podcast Zero de Bloomberg. Alex de Vries, fundador de la plataforma de análisis de tendencias digitales Digiconimist, que hace un seguimiento de la sostenibilidad de la IA, cree que los informes medioambientales de Google y Microsoft demuestran que los jefes tecnológicos no se toman la sostenibilidad tan en serio como el desarrollo de la IA. “En el papel podrían decirlo, pero la realidad es que actualmente están priorizando claramente el crecimiento por encima del cumplimiento de esos objetivos climáticos”, dijo a TechRepublic en un correo electrónico. “Google ya está luchando por satisfacer su creciente demanda de energía a partir de fuentes de energía renovables. La intensidad de carbono de cada MWh consumido por Google está aumentando rápidamente. A nivel mundial, solo tenemos un suministro limitado de fuentes de energía renovable disponibles y la trayectoria actual de la demanda de electricidad relacionada con la IA ya es demasiado alta. Algo tendrá que cambiar drásticamente para que esos objetivos climáticos sean alcanzables”. Las emisiones vertiginosas de Google también podrían tener un impacto en cadena en las empresas que utilizan sus productos de IA, que tienen sus propios objetivos y regulaciones ambientales que cumplir. “Si Google es parte de su cadena de valor, el aumento de las emisiones de Google también significa que sus emisiones de Alcance 3 están aumentando”, dijo de Vries a TechRepublic. Más noticias y consejos de Google Cómo gestiona Google las emisiones de su IA El informe medioambiental de Google destaca varias formas en las que la empresa gestiona las demandas energéticas de sus desarrollos de IA. Su última unidad de procesamiento Tensor, Trillium, es un 67 % más eficiente energéticamente que la quinta generación, mientras que sus centros de datos son 1,8 veces más eficientes energéticamente que los centros de datos empresariales típicos. Los centros de datos de Google también ofrecen ahora aproximadamente cuatro veces más potencia informática con la misma cantidad de energía eléctrica en comparación con hace cinco años. Eficacia media anual del uso de energía de los centros de datos de Google de 2010 a 2023. Como 1,58 es el promedio de la industria, las instalaciones de Google utilizaron aproximadamente 5,8 veces menos energía de sobrecarga por cada unidad de energía de los equipos de TI en 2023. Imagen: Google En marzo de 2024, en NVIDIA GTC, TechRepublic habló con Mark Lohmeyer, vicepresidente y director general de Infraestructura de computación e IA/ML en Google Cloud, sobre cómo sus TPU se están volviendo más eficientes. Dijo: “Si piensas en ejecutar una forma altamente eficiente de computación acelerada con nuestras propias TPU internas, aprovechamos la refrigeración líquida para esas TPU que les permite funcionar más rápido, pero también de una manera mucho más eficiente energéticamente y, como resultado, de una manera más rentable”. Google Cloud también utiliza software para gestionar el tiempo de actividad de forma sostenible. “Lo que no quieres tener es un montón de GPU o cualquier tipo de computación implementada usando energía pero que no produzca activamente, ya sabes, los resultados que estamos buscando”, dijo Lohmeyer a TechRepublic. “Y por eso impulsar altos niveles de utilización de la infraestructura también es clave para la sostenibilidad y la eficiencia energética”. El informe medioambiental de Google de 2024 dice que la empresa está gestionando el impacto medioambiental de la IA de tres formas: Optimización del modelo: Por ejemplo, aumentó la eficiencia de entrenamiento de su TPU de quinta generación en un 39% con técnicas que aceleran el entrenamiento, como la cuantificación, donde se reduce la precisión de los números utilizados para representar los parámetros del modelo para disminuir la carga computacional. Infraestructura eficiente: su TPU de cuarta generación fue 2,7 veces más eficiente energéticamente que la de tercera generación. En 2023, el programa de gestión del agua de Google compensó el 18% de su uso de agua, del cual gran parte se destina a enfriar los centros de datos. Reducción de emisiones: el año pasado, el 64% de la energía consumida por los centros de datos de Google provino de fuentes libres de carbono, que incluyen fuentes renovables y esquemas de captura de carbono. También implementó plataformas informáticas inteligentes en carbono y capacidades de respuesta a la demanda en sus centros de datos. Además, los productos de inteligencia artificial de Google se están diseñando para abordar el cambio climático en general, como el enrutamiento de bajo consumo de combustible en Google Maps, los modelos de predicción de inundaciones y la herramienta Green Light que ayuda a los ingenieros a optimizar el tiempo de los semáforos para reducir el tráfico de paradas y arranques y el consumo de combustible. La demanda de IA podría superar los objetivos de emisiones Google afirma que el consumo de electricidad de sus centros de datos, que impulsan sus actividades de IA, entre otras cosas, actualmente solo representa alrededor del 0,1% de la demanda mundial de electricidad. De hecho, según la Agencia Internacional de la Energía, los centros de datos y las redes de transmisión de datos son responsables del 1% de las emisiones relacionadas con la energía. Sin embargo, se espera que esta cifra aumente significativamente en los próximos años, y se proyecta que el consumo de electricidad de los centros de datos se duplicará entre 2022 y 2026. Según SemiAnalysis, los centros de datos consumirán alrededor del 4,5% de la demanda energética mundial en 2030. Se requieren cantidades considerables de energía para el entrenamiento y el funcionamiento de los modelos de IA en los centros de datos, pero la fabricación y el transporte de los chips y otro hardware también contribuyen. La AIE ha estimado que la IA específicamente utilizará 10 veces más electricidad en 2026 que en 2023, gracias al aumento de la demanda. VEA: La IA provoca un enigma fundamental sobre la energía y la refrigeración de los centros de datos en Australia Los centros de datos también necesitan enormes cantidades de agua para la refrigeración y más aún cuando ejecutan cálculos de IA que consumen mucha energía. Un estudio de la UC Riverside concluyó que la cantidad de agua extraída para actividades de IA podría alcanzar el equivalente a la mitad del consumo anual del Reino Unido para 2027. El aumento de la demanda de electricidad podría hacer que las empresas tecnológicas vuelvan a las energías no renovables Las empresas tecnológicas han sido durante mucho tiempo grandes inversores en energía renovable, y el último informe medioambiental de Google afirma que compró más de 25 TWh solo en 2023. Sin embargo, existe la preocupación de que la creciente demanda de energía como resultado de sus actividades de IA mantenga en funcionamiento plantas alimentadas por carbón y petróleo que de otro modo habrían sido desmanteladas. Por ejemplo, en diciembre, los supervisores del condado en el norte de Virginia aprobaron la construcción de hasta 37 centros de datos en solo 2000 acres, lo que llevó a propuestas para expandir el uso de energía de carbón.