El costo ambiental de entrenar inteligencia artificial generativa

La infraestructura digital es el conjunto de tecnologías de base electrónica y sistemas basados en software que permiten la creación, el procesamiento, el almacenamiento y la transmisión de datos. Se puede dividir en dos categorías principales: Infraestructura de Conectividad e Infraestructura de Cómputo.

La Infraestructura de Conectividad, también llamada de telecomunicaciones, incluye todos los elementos que permiten la transmisión de datos a través de largas distancias y el acceso a internet. Los componentes claves de esta infraestructura son:

• Cables de fibra óptica: Estos cables submarinos o terrestres permiten la transmisión de datos a alta velocidad y larga distancia con baja latencia. Transportan más del 95% del tráfico global de internet (Izaguirre, 2023).
• Satélites: Proveen conectividad en áreas remotas donde no es factible instalar cables de fibra óptica.
• Antenas móviles: Facilitan la comunicación inalámbrica al permitir que celulares y otros dispositivos accedan a Internet, tanto en redes 3G como en 4G o 5G.
• Puntos de intercambio de internet: Son lugares físicos donde diferentes empresas y organizaciones se conectan e intercambian tráfico de datos para mejorar la eficiencia y reducir los costos de transmisión.

La Infraestructura de Cómputo incluye todos los recursos y sistemas necesarios para el procesamiento, almacenamiento y gestión de datos digitales. Sus componentes principales son:

• Semiconductores: Conocidos como chips o circuitos integrados, son pequeñas piezas de material semiconductor, generalmente silicio, con millones o miles de millones de transistores microscópicos integrados en su estructura.
• Centros de datos o data centers: Instalaciones físicas que alojan servidores (computadoras especializadas de alta potencia), sistemas de almacenamiento (discos duros de alta capacidad), redes (permiten la conectividad y comunicación), sistemas de refrigeración (para mantener la temperatura adecuada y evitar que los equipos se sobrecalienten) y seguridad (contra personas no autorizadas o por desastres naturales).
• Supercomputadoras: También llamadas computadoras de alto desempeño o rendimiento (HPC), son máquinas potentes diseñadas para realizar cálculos complejos y procesar grandes volúmenes de datos a alta velocidad.
• Computación en la nube: Modelo de entrega de servicios de cómputo por Internet. Permite acceder a recursos de cómputo y almacenamiento bajo demanda, sin necesidad de una infraestructura física propia.

Procesar datos, entrenar las IA generativas y mantener los servidores activos son algunas de las actividades de alto consumo de agua dulce y energía de esta industria.

Por un lado, los centros de procesamiento de datos usan electricidad de plantas de energía que requieren grandes torres de refrigeración que convierten el agua en vapor emitido a la atmósfera. Por el otro, los cientos de miles de servidores de estos centros deben mantenerse fríos, pues la electricidad que se mueve a través de semiconductores genera calor continuo.

Crisis climática global

El estudio de la Universidad de California (Riverside, 2023), mostró que el uso de agua potable para entrenar los algoritmos de IA de Chat GPT en Estados Unidos fue de setecientos mil litros en un año; el equivalente a fabricar unos 370 BMW o 320 autos Tesla.

Las estimados a futuro son más preocupantes. El mismo estudio indica que la demanda mundial de IA puede llegar a ser responsable de 4.2 a 6.6 mil millones de metros cúbicos de agua para 2027, lo que sería aproximadamente la extracción anual total de agua de Dinamarca o la mitad del Reino Unido.

Por ahora, no hay suficiente información para calcular con exactitud la cantidad de dióxido de carbono (CO2) que producen las IA como Chat GPT, pero algunos cálculos la ubican como responsable de emitir 8,4 toneladas por año.

Esta cifra se compara con otros cálculos de lo producido por un humano promedio que equivaldría a 4 toneladas al año ubicando a las IA como unos de motores que acelera la crisis climática global.

Las alertas, que presentan estudios como el de la Universidad de California también se traduce en una medida más cercana al uso personal de Chat GPT. Por ejemplo, por cada diez consultas que se le hagan a este modelo de inteligencia artificial, se consume una botella de agua de medio litro. Si tenemos que a finales de 2023 se calculaba que esta IA recibía más de diez millones de consultas por día, esto quiere decir que por lo menos se consumen un millón de botellas de agua cada día al usar Chat GPT.

El consumo energético de los supercomputadores que hacen posible el entrenamiento y mejora de la IA generativa y el flujo de datos en Internet es el principal factor que influye en su huella de carbono.

Cambiar la imagen que tenemos de cómo funciona Internet es importante para tomar consciencia de su impacto ambiental.

La última década ha estado marcada por la idea de la «nube» o cloud computing, como un lugar etéreo que no se corresponde con la realidad física del uso de tierra, espacio y recursos alojados en centros de datos , indispensables para que podamos hacer consultas en Google desde la comodidad de nuestro teléfono.

El especialista en mitigación del cambio climático y huella del carbono, Sebastián Galbusera explica, en una entrevista realizada por National Geographic, qué es la huella de carbono y el impacto que tienen los gases de efecto invernadero que se emitieron a la atmósfera por medio de alguna actividad humana.

La huella de carbono personal es aquella que la produce un solo individuo al realizar sus actividades cotidianas, tales como usar recursos energéticos, conectarse a Internet y utilizar una IA generativa entre otras. Actualmente, la huella de carbono promedio de cada individuo es de cuatro toneladas de CO2  al año. Lo ideal es que esta se encuentre entre dos a 2.5 toneladas.

En medio de una crisis climática que se siente cada vez más cerca en sus efectos, el primer paso es el cambio de consciencia individual para luego actuar de manera colectiva a fin de que las corporaciones digitales responsables rindan cuentas de manera transparente sobre su uso de recursos e implementen medidas que mitiguen el consumo eléctrico e impacto ambiental.

Los costos energéticos de la IA generativas

Una de las razones del aumento en las demandan energéticas se debe a un aumento en la escala de los parámetros de los modelos de la IA generativa. Es decir, las configuraciones que aprenden los algoritmos durante su entrenamiento, los cuales se ajustan para modificar la forma de procesar información y generar respuestas, así como para adecuar el comportamiento de los modelos de lenguaje grande (LLM) o los modelos multimodales (LMM). Ejemplos de este incremento en la escala de los parámetros de modelo son: Google BERT (350.000.000 millones de parámetros), Open AI GPT2-XL (1.500.000.000), NVIDIA Megatron-LM (ocho mil millones), Google T5-11B (once mil millones) y Open AI GPT-3 (175.000.000.000).

Del mismo modo, se han amplificado las horas de entrenamiento de los modelos con datos, lo cual se traduce a un mayor gasto eléctrico y económico. OpenGPT-2-XL entrenó con cuarenta mil millones de palabras, RoBERTa (IA de Meta/Facebook) se entrenó con 160 GB de texto (la misma cantidad que OpenGPT-2XL). Por tanto, ambas requirieron aproximadamente veinticinco mil horas de GPU para entrenarse.^[1]La GPU es una unidad de procesamiento gráfico. Indica la velocidad de las tarjetas gráficas. Una hora de GPU equivale a veinte horas de CPU computadora. La arquitectura de los supercomputadoras se … Continue reading

Producir un chip de IA requiere entre diez y quince veces más energía que fabricar un chip estándar. Esto se debe a que el aprendizaje automático de la IA precisa procesadores computacionales del tipo GPU para realizar su entrenamiento. Las GPU devoran enormes cantidades de energía. Mientras que en 2020 se necesitaban unos veintisiete kilovatios-hora de energía para entrenar un modelo de IA, en 2022 esta cifra se elevó a un millón de kilovatios, un impresionante aumento de 37 000 veces. Toda esta potencia de cálculo requiere enormes cantidades de electricidad y agua para refrigeración.

Una disputa política por la transformación global de la sostenibilidad ambiental

El uso de la IA crece de manera acelerada en todo el mundo, lo que requiere una enorme cantidad de energía para fabricar semiconductores y provoca una explosión en la construcción de centros de datos para entrenamiento de los algoritmos de IA. Tan grande y rápida es esta expansión que se advierte una crisis energética catastrófica para la humanidad.

Los centros de datos están proliferando en todo el mundo para satisfacer la demanda de IA, pero sobre todo en América Latina, región considerada como una ubicación estratégica por los gigantes tecnológicos.

La crisis hídrica que vive la comunidad rural indígena de Maconí, en el estado de Querétaro, México, causada por el cambio climático, se le suma la enorme demanda de agua exigida por la instalación de nuevos centros de datos de internet, cuyo elevado consumo debilita aún más los recursos limitados de agua y electricidad de la comunidad.

Querétaro alberga ya diez data centers en funcionamiento y se proponen instalar dieciocho más, algunos de ellos para atender la creciente demanda de Chat GPT.

La demanda de IA está creciendo aceleradamente, debido a que Chat GPT consiguió un millón de usuarios en los primeros cinco días de su lanzamiento en noviembre de 2023. Se espera que esta IA crezca un 37 % de 2023 a 2030, según Grand View Research, empresa de inteligencia de mercado.

Las empresas de alta tecnología buscan fábricas de chips y ubicaciones de centros de datos fuera de Estados Unidos, sobre todo en América Latina. «Los países latinoamericanos suelen tener menos regulaciones ambientales que Estados Unidos y Europa; la energía y el agua son más baratas», le comentó a Mongabay Sebastián Lehuedé, profesor de ética, IA y sociedad del Departamento de Humanidades Digitales del King’s College de Londres.

En 2023, Costa Rica y Panamá anunciaron su intención  de crear el primer centro de fabricación de chips de América Central. En 2024, la República Dominicana dejó en claro anuncio que quiere desempeñar un papel clave en la fabricación de chips. Y las autoridades brasileñas y taiwanesas han mantenido conversaciones para «liberar el “potencial” del mercado de semiconductores de Brasil».

En octubre de 2023, el periódico estadounidense Dallas News informó que, mientras «Estados Unidos y China compiten por el dominio de la industria mundial de semiconductores, Latinoamérica se ha convertido en un campo de batalla clave».

El volumen de datos procesados en los centros latinoamericanos se ha duplicado desde 2020. Se espera que el volumen de procesamiento crezca más del nueve por ciento anual entre 2024 y 2029, según Mordor Intelligence, e incluso se espera que el volumen de datos procesados en México supere el 11 % de crecimiento anual entre 2021 y 2026.

Los graves problemas socioambientales que causan estos centros de datos derivan de una evaluación inadecuada durante la planificación, ya que las autoridades, cuando dan el visto bueno a un centro de datos, no tienen en cuenta el ciclo de vida completo de la instalación.

La cadena de suministro comienza con la extracción de recursos naturales, sigue con la fabricación de chips, continúa con los datos operativos de los centros de datos y la IA, la explotación del litio para la fabricación de baterías de los dispositivos digitales y concluye con los residuos electrónicos.

En el estudio realizado en febrero de 2024 por Josh Lepawsky, profesor de geografía de la Universidad Memorial de Terranova y Labrador (Canadá), se reveló que el 40 % de las instalaciones de semiconductores existentes ya se encuentran en cuencas fluviales con riesgo alto o extremadamente alto de estrés hídrico entre 2030 y 2040.

La necesidad de muchos gobiernos de países en desarrollo de atraer inversiones extranjeras causa otros problemas, dado que los funcionarios dan prioridad a las exigencias de las corporaciones tecnológicas sobre las continuas y cotidianas necesidades de la población.

Tal es el caso del presidente Javier Milei que en junio de 2024 realizó una visita histórica al Silicon Valley que incluyó encuentros con los máximos popes de la industria tecnológica. 

Junto a Sam Altman (Open AI), Mark Zuckerberg (Meta), Sundar Pichai (Google) y Tim Cooke (Apple) Milei se tomó fotos con los pulgares hacia arriba comunicando por sus rede sociales que lo primero y fundamental es señalar que las ideas de libre mercado y libre empresa son un substrato ideológico en el cual las conversaciones han encontrado un entendimiento inmediato. La idea de transformar a la Argentina en un hub de inteligencia artificial fue muy bien recibida por los «dueños de los datos».

En febrero de 2024, un tribunal chileno revocó de manera parcial un permiso que permitía a Google construir un centro de datos bajo el argumento de que la empresa debe presentar una nueva solicitud que tenga debidamente en cuenta el cambio climático. Google recibió, a principios de 2020, la autorización inicial para el centro de datos de Cerrillos, en Santiago, con un valor de doscientos millones de dólares, pero el proyecto suscitó las protestas de residentes y funcionarios locales por el posible impacto en el acuífero reseco de la capital.

Los Estados deben ser responsables en dar el visto bueno a la aprobación de nuevos centros de datos, esta planificación debe requerir que se realice un estudio, evaluación y publicación completa de los impactos del ciclo de vida de la IA. Los gobiernos son responsables de que establezcan normativas para frenar el creciente daño social causado por la IA.

Los centros de datos ya consumen más electricidad que países enteros. El uso de la IA generativa intensificará enormemente el uso de energía.

«Cuando van construyendo poder son anónimos, pero cuando pasan al plano de la disputa política, se hacen públicos porque necesitan la adhesión de la gente y hoy los rostros y los nombres de los grandes magnates tecnológicos son más conocidos que los líderes políticos. Han conseguido una tremenda dependencia de parte nuestra, que se potenciaron con la pandemia. Hoy es casi imposible vivir sin plataformas y redes sociales. Puede existir la inteligencia artificial, la nanotecnología, pero el latido del corazón humano es siempre el mismo y la necesidad de apoyar la cabeza en el hombro de alguien alguna vez en la vida, no le puede faltar a ningún ser humano. Por eso la política tiene que recuperar esta dimensión para, desde ahí, empezar a construir un camino esencialmente distinto.»^[2]Carlos Raimundi exembajador en LA OEA.

Necesitamos construir un acuerdo democrático a escala mundial sobre la distribución de los centros de datos, un acuerdo que dé voz y derechos a la gran comunidad de la humanidad y a la enorme diversidad de la naturaleza.

Debemos modificar el peso de la configuración actual. El núcleo del problema es la imposición de una visión ecológica tecnológica por parte del norte global al sur global.