La inteligencia artificial (IA) está transformando rápidamente nuestra vida cotidiana, desde asistentes virtuales hasta sistemas avanzados de diagnóstico médico. Sin embargo, esta expansión viene acompañada de un desafío poco discutido: el alto consumo energético de los sistemas de IA. A medida que los modelos de IA se vuelven más sofisticados y grandes, como el caso de GPT-4, las demandas de energía para entrenar y operar estos modelos aumentan considerablemente, lo que tiene implicaciones tanto económicas como medioambientales. Modelos más eficientes, como DeepSeek, están impulsando el debate sobre cómo hacer que la IA sea más sostenible.
Para abordar este problema, existen dos tipos de acciones: asegurar que la energía utilizada provenga de fuentes renovables y optimizar la eficiencia de los sistemas de computación. Abordemos estas cuestiones.
El origen de la energía: ¿de dónde viene la electricidad que consume la IA?
Los centros de datos, que alojan los servidores necesarios para operar los modelos de IA, son algunos de los mayores consumidores de electricidad en el mundo. Según la International Energy Agency (IEA), los centros de datos representan aproximadamente el 1% del consumo mundial de electricidad, una cifra que sigue en aumento a medida que la IA y otros servicios digitales se expanden. Por ejemplo, Google y Microsoft han realizado esfuerzos notables para reducir su huella de carbono, operando con energía 100% renovable en sus centros de datos.
Pero, a pesar de estos avances, las energías renovables, como la solar y la eólica, plantean retos como la garantía de disponibilidad. Cuando no hay suficiente sol o viento, la producción de electricidad puede no ser suficiente para satisfacer la demanda de los centros de datos, lo que representa un riesgo para la fiabilidad del suministro energético.
Eficiencia energética: comparemos el consumo de IA con el consumo de nuestros vehículos
Para visualizar el impacto energético de los modelos de IA, podemos usar el símil del consumo de vehículos. GPT-4, un modelo avanzado de IA, es comparable a un SUV de alta gama, diésel o gasolina, que necesita una gran cantidad de combustible para recorrer distancias largas. En cambio, DeepSeek, un modelo más eficiente, sería como un auto compacto de bajo consumo, que recorre la misma distancia utilizando mucho menos combustible.
El consumo energético de GPT-3, el predecesor de GPT-4, se ha estimado en más de 300 MWh (megavatio-hora) durante su entrenamiento, lo suficiente para abastecer de electricidad a aproximadamente 30 hogares promedio durante un año completo. Para GPT-4, este número podría superar los 400 MWh, lo que representa un aumento significativo debido al tamaño y complejidad del modelo. En contraste, DeepSeek, con su diseño optimizado, requiere apenas 100 MWh, lo que significa que es hasta un 75% más eficiente en términos energéticos. No obstante, en términos de consumo, no es lo mismo un SUV de alta gama eléctrico, que un compacto a gasolina. Necesitamos conjugar eficacia y eficiencia.
¿Qué pasaría si fallara el suministro eléctrico?
El suministro constante de energía es esencial para el funcionamiento de los sistemas de IA. Si las fuentes de energía renovables no pueden mantener un flujo constante de electricidad, los centros de datos podrían verse afectados por cortes de energía. En sectores críticos como la salud, la interrupción de la IA podría ser desastrosa. Si un sistema de diagnóstico basado en IA en un hospital o un sistema de transporte autónomo dependiera de servidores que se caen debido a cortes de energía, los impactos serían graves.
Es por eso por lo que no solo es importante que las empresas de tecnología utilicen energías renovables, sino que también garanticen un suministro estable mediante el uso de sistemas de respaldo como baterías de gran capacidad o fuentes híbridas de energía que complementen las renovables.
Computación cuántica: ¿Una solución para el futuro?
La computación cuántica es una de las tecnologías emergentes más prometedoras que podría revolucionar la forma en que procesamos los datos en la inteligencia artificial. A diferencia de las computadoras tradicionales, que usan bits para representar información en valores de 0 y 1, los qubits de las computadoras cuánticas les permite procesar enormes cantidades de información con una eficiencia mucho mayor.
Esto tiene implicaciones directas para la eficiencia energética. Los modelos cuánticos podrían permitir el entrenamiento de modelos de IA en una fracción de la energía que requieren los sistemas tradicionales. Según algunos estudios, la computación cuántica podría reducir el consumo de energía para entrenar modelos complejos hasta en un 90%, ya que los algoritmos cuánticos son capaces de realizar ciertos cálculos de manera mucho más eficiente que los tradicionales.
Por ejemplo, IBM, uno de los pioneros en computación cuántica, ha demostrado que su plataforma cuántica puede realizar simulaciones complejas de materiales y moléculas de manera mucho más rápida y eficiente que las computadoras clásicas. Si esta tecnología se aplica a la IA, podríamos ver una reducción radical en la potencia de computación necesaria para entrenar y operar modelos de IA, lo que tendría un impacto directo en el consumo energético de la industria.
Es necesario un enfoque integral para un futuro sostenible
El reto del consumo energético de la inteligencia artificial no tiene una solución simple. Es necesario adoptar una estrategia integral que combine dos enfoques: garantizar que la energía utilizada provenga de fuentes renovables confiables y optimizar la eficiencia de los modelos de IA. Ejemplos como DeepSeek muestran que es posible mejorar la eficiencia energética sin sacrificar el rendimiento, lo que hace que la IA sea más sostenible. Sin embargo, el principal riesgo sigue siendo la garantía de suministro de energía.
El futuro de la inteligencia artificial depende de un equilibrio entre la mejora de la eficiencia de los modelos y el uso responsable de las fuentes de energía renovables, con la posibilidad de que la computación cuántica desempeñe un papel clave en la creación de una inteligencia artificial verdaderamente sostenible.
