Desde el boom de la industria de la IA se ha hecho un intento por saber con certeza el consumo hídrico y energético que utilizan las empresas para sostener sus modelos. Y en esta ocasión Google nos ha dado una respuesta, aunque muchos especialistas sugieren que se debe dudar al respecto, pues, ¿es algo que se puede calcular?
Google anunció que cada consulta a Gemini en promedio utiliza 0.25 mililitros de agua -alrededor de 5 gotas- y requiere 0.24 vatios-hora de electricidad, que es una cantidad extremadamente baja, pues es el consumo de varios aparatos electrónicos pequeños de bajo consumo o pagados.
A través de un informe que la compañía realizó sobre el impacto ambiental de su IA fueron revelados estos datos, sin embargo, algunos especialistas argumentan que la estimación podría ser engañosas, ya que solo está considerando el consumo directo de agua para la refrigeración de los centros de datos, dejando de lado los hechos colaterales. Por ejemplo, se menciona que al estudio se debió incluir el agua que utilizan las centrales eléctricas para producir la luz que utilizan los centros de datos.
Ante ello, se dejó ver que, además de poder ser un dato incorrecto, cierto porcentaje de agua que se utiliza proviene de fuentes indirectas, se estima que es alrededor del 60% , según la Agencia Internacional de la Energía (AIE).
.png)
Tienes que leer: ¿Quién necesita intuición cuando la IA ya analiza el fútbol americano en tiempo real?
Y bueno, la duda mediática surge, pues sólo están calculando consumos directos y específicamente, faltaría agregar datos correspondientes al almacenamiento y entrenamiento del modelo, pero Google afirma que su método de medición es firme en comparación a otros informes que se han proporcionado.
Para ser más precisos, Google explica lo siguiente en su informe: cuando una persona hace una consulta, el sistema necesita energía para procesar y responder. Y, de acuerdo al análisis, cada respuesta consume en promedio 0.24 vatios-hora. La mayor parte del consumo se debe a los chips especializados que hacen el trabajo pesado de procesador la información, la menor parte corresponde al CPU y la memoria central, que son los que sostienen al algoritmo, y una mínima proporción se destina a las máquinas de respaldo que solo operan cuando algo falla. Además, hay energía que sobra, la cual se utiliza en mantener los servidores fríos y en la conversión de energía dentro de los centros de datos.
Google señala que este cálculo es 2,4 veces mayor que estudios mostrados por otras empresas. Lo justifica con que su método incluye elementos que antes no habían sido tomados en cuenta, como el papel de los CPU, la memoria y los equipos de respaldo. Por otro lado, señalan que su objetivo ha consistido en disminuir su huella digital y suponen que lo han logrado al reducir 33 veces en solo un año.
Ahora, para futuras estimaciones, se espera que la compañía agregue más elementos al proceso, como la generación de contenido multimedia, porque se entiende que en esta ocasión se centraron el texto. Además, a la fecha, también se desconoce con exactitud cuántas consultas “promedio” realizan los usuarios, y multiplicar 5 gotas de agua exponencialmente podría resultar en un dato alarmante.
El rápido crecimiento de la IA también trae consecuencias que cada vez entran más en debate, y en este caso, el alto consumo de energía entra en juego. El fundador de Digiconomist, Alex de Vries, advierte que en los próximos cuatro años la huella energética de esta tecnología aumentará de forma exponencial. Esto se debe a que las herramientas de IA se están volviendo más sofisticadas y, al mismo tiempo, su uso masivo sigue en expansión.
Te podría interesar:
-¿Siri como un robot? Apple prepara un gadget con pantalla y personalidad
-Tineco llega a México para facilitar la limpieza de nuestros hogares
-¿Publicidad en ChatGPT? Todo podría indicar que sucederá
