El uso de agua en los centros de datos para la refrigeración también ha aumentado. Microsoft aspira a reducir su consumo de agua en un 95%, mientras que Google se ha comprometido a reponer más agua de la que utiliza para 2030. No obstante, en 2023, la cifra de reposición apenas alcanzaba el 18%.
Las cifras reveladas no se limitan al consumo de electricidad. Microsoft ha reportado un incremento del 31% en sus emisiones desde 2020, mientras que Google ha registrado un aumento del 48% en los últimos cinco años. Este crecimiento está estrechamente ligado a la adopción masiva de la IA generativa, que requiere hasta diez veces más energía que los algoritmos tradicionales.
Shaolei Ren, profesor asociado de ingeniería eléctrica y computacional en la University of California, Riverside, destaca que los procesadores GPU, fundamentales para el entrenamiento de modelos de IA, son significativamente más potentes y, por ende, más voraces en su consumo energético que las CPU. «El entrenamiento de grandes modelos de lenguaje involucra decenas de miles de GPU operando continuamente durante semanas o meses», añade Ren.
Escalada en las Emisiones y el Consumo de Recursos de la Inteligencia Artificial
Bill Gates defiende el aumento en el consumo energético de las big tech, argumentando que esta tendencia impulsará la inversión en energías renovables y acelerará la transición energética. Sin embargo, la realidad actual es más compleja. La disponibilidad de energía limpia es aún insuficiente para compensar la creciente demanda generada por la IA, poniendo en tela de juicio el compromiso de emisiones netas cero para finales de la década.
Además, el uso de agua en los centros de datos para la refrigeración también ha aumentado. Microsoft aspira a reducir su consumo de agua en un 95%, mientras que Google se ha comprometido a reponer más agua de la que utiliza para 2030. No obstante, en 2023, la cifra de reposición apenas alcanzaba el 18%.
Para poner en perspectiva el colosal consumo energético, en 2023 Google reportó ingresos de 307.000 millones de dólares y Microsoft de 211.000 millones de dólares, superando el Producto Interno Bruto (PIB) de muchos países. Aunque estos ingresos masivos podrían justificar parcialmente el consumo energético, es innegable que la infraestructura tecnológica y las necesidades de millones de personas no son directamente comparables.
En respuesta a estos desafíos, Google ha implementado el plan «las cuatro M», centrado en mejorar la eficiencia del hardware y los modelos de aprendizaje automático, y ubicar los centros de datos en regiones con abundante energía renovable y agua. Google Deepmind, por ejemplo, ha desarrollado una nueva arquitectura que requiere diez veces menos computación.
