Buscan empresas tecnológicas fuentes de energía ante alta demanda de la IA
Aunque el gasto energético de la Inteligencia Artificial (IA) es una incógnita, las empresas tecnológicas ya buscan alternativas para satisfacer la demanda que se espera que se acreciente conforme avanza dicha tecnología. Amazon Web Services (AWS) y otras empresas están invirtiendo en energía nuclear, mientras que Google invertirá en energía solar en Taiwán.
Por un lado, la gigante de servicios en la nube, Amazon Web Services, está cerca de firmar un acuerdo para obtener electricidad directamente de una planta nuclear en la Costa Este de Estados Unidos, operada por Constellation Energy, según lo reporta el periódico estadounidense The Wall Street Journal. Además, la empresa adquirió recientemente un centro de datos alimentado con energía nuclear en Pensilvania por 650 millones de dólares.
Los centros de datos alimentados con energía nuclear podrían acelerar la incorporación de centros de datos necesarios en la carrera global de la IA, debido a que Amazon no es el único jugador apostando por esta energía. Los propietarios de alrededor de un tercio de las plantas de energía nuclear en Estados Unidos están negociando con empresas tecnológicas para suministrar electricidad a los nuevos centros de datos necesarios para satisfacer las demandas crecientes del auge de la inteligencia artificial.
Por su parte, Google ha optado por invertir en energía solar para afrontar sus necesidades energéticas, en una asociación con BlackRock, empresa que ofrece una amplia gama de servicios de inversión, gestión de riesgos y asesoramiento financiero a clientes institucionales.
La empresa invertirá en el desarrollador solar taiwanés New Green Power para añadir 1 gigavatio de capacidad solar en Taiwán. La inversión potenciará la energía limpia en la red eléctrica local de Taiwán, pero también suministrará energía a los centros de datos y la región de la nube de Google en Taiwán. Además, parte de esta energía limpia se ofrecerá a los proveedores y fabricantes de chips de Google en la región.
El problema con ambas alternativas, es el gasto energético de la IA, que aunque se desconoce con exactitud, es bastante demandante. Tal como lo afirma The Verge, los modelos de IA que impulsan desde resúmenes de correos electrónicos hasta chatbots conversacionales generan una factura importante en términos de megavatios por hora.
Aunque es complicado poner una cifra debido a que las empresas tecnológicas no proporcionan esta información, ya que algunas no la cuantifican, y debido a que los modelos de aprendizaje automático son extremadamente variables y pueden configurarse de formas que alteren drásticamente su consumo energético, el consumo de energía podría ser mayor debido al constante aumento en el tamaño de los modelos de IA, ya que modelos más grandes requieren más energía.
Un punto clave es la diferencia entre el entrenamiento inicial de un modelo y su uso continuo. El entrenamiento consume mucha más energía que las actividades típicas de los centros de datos. Se estima, por ejemplo, que entrenar un modelo de lenguaje grande como GPT-3 requiere casi 1300 megavatios hora (MWh) de electricidad, equivalente al consumo anual de aproximadamente 130 hogares estadounidenses.
Para contextualizar, ver una hora de Netflix requiere aproximadamente 0.8 kWh (0.0008 MWh) de electricidad. Esto significa que se necesitarían 1,625,000 horas de visualización para consumir la misma cantidad de energía necesaria para entrenar GPT-3, según cifras del medio de comunicación estadounidense.
El problema con las alternativas energéticas es que satisfacer esta demanda podría resultar contraproducente, al menos hablando de estrategias sostenibles. En el caso de la energía nuclear, por ejemplo, incluso si las empresas tecnológicas compensaran los acuerdos de energía nuclear financiando la implementación de energía renovable, los expertos advierten que podría resultar en una mayor dependencia del gas natural para reemplazar la energía nuclear desviada.
Como lo afirma el Wall Street Journal, la asociación entre energía nuclear y tecnología está generando tensiones sobre el desarrollo económico, la confiabilidad de la red eléctrica, los costos y los objetivos climáticos.
Además, el impulso de la energía solar podría abastecer solo una pequeña parte de la demanda. Taiwán, la región clave de la inversión de Google, es un país conocido por producir el 60% de los chips semiconductores del mundo, según la consultora global EY, cifra que se relaciona con un mayor consumo de energía del mundo, debido a la complejidad y duración del proceso de fabricación.
Además, depende en un 97% de fuentes de energía no renovables, según datos de la Administración de Energía del Ministerio de Asuntos Económicos de Taiwán.
Con el acuerdo, se espera adquirir 300 megavatios de energía solar, que si se ponen en contexto del gasto aproximado de energía, y de las cifras específicas del país respecto al proceso de fabricación, son apenas una pequeña parte.
El debate energético en torno a la IA esta lejos de terminar, pero lo cierto es que desde los centros de datos, las alternativas energéticas ya eran un punto focal para el desarrollo tecnológico. Sin embargo, la revolución de la IA puede traer nuevos riesgos que aún son desconocidos, y que apenas comienzan a asomarse.
