El voraz apetito de la inteligencia artificial: un problema energético mundial

El dato por sí mismo no despierta demasiado interés en el público general. Meta –matriz del imperio tecnológico de Mark Zuckerberg– consume 11,2 millones de megavatios hora en sus centros de datos al año. El impacto viene cuando descubres que esta cantidad de energía es suficiente para abastecer a 3,4 millones de hogares españoles. O, incluso, superar el consumo energético residencial de toda la Comunidad de Madrid (2,9 millones de viviendas). La anécdota podría quedarse en eso, en anécdota, si no fuera por dos motivos. El primero, el incremento en el uso de la inteligencia artificial (IA) y su voraz apetito energético. El segundo, que Meta no es la única.

¿Estamos ante un problema energético sin precedentes?

El voraz apetito energético de la inteligencia artificial

«El problema de la inteligencia artificial es que no entendemos cómo funciona. Y si no sabes cómo funciona no puedes predecir si será seguro, sostenible o ético», sentencia Juan Antonio Rodríguez Aguilar, profesor de investigación del Instituto de Inteligencia Artificial del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC).

Así pues empecemos por el principio: ¿por qué consume tanta energía la IA? Este tipo de tecnología realiza cálculos muy complejos para encontrar patrones y relaciones con la información. Es como resolver millones de acertijos al mismo tiempo. Para hacer estos cálculos tan rápido, se necesitan computadoras muy poderosas, con una gran cantidad de procesadores y tarjetas gráficas. Estas máquinas consumen mucha electricidad para funcionar.

Según un informe elaborado por Schneider Electric, la IA consume actualmente unos 4,3 GW de energía en todo el mundo; una cifra comparable al consumo energético de países pequeños. Además, se estima que para el año 2028 este consumo será de entre 13,5 y 20 GW, lo que supondría un crecimiento de hasta el 36%. Solo el entrenamiento de la versión GPT-3 del ya hiperconocido ChatGPT, supuso un gasto energético de 78.437 kWh, el equivalente al consumo energético medio de un hogar español durante 23 años.

¿Y el resto de gigante tecnológicos?

Como decíamos, el caso de Meta no es una excepción. Otros gigantes tecnológicos se encuentran en la misma tesitura. Google y Microsoft reportaron, cada una, un consumo energético de 24 TWh en 2023. Alrededor de cien países de todo el mundo –en la actualidad, existen 195 estados reconocidos– gastan menos electricidad que estas dos empresas. Aunque ambas compañías han abogado públicamente por la reducción de su huella de carbono, lo cierto es que el auge imparable de la inteligencia artificial parece poner en duda este propósito.

La multinacional fundada por Bill Gates ha admitido un aumento del 31 % en sus emisiones desde 2020. Mientras que Google ha revelado un incremento del 48% durante los últimos cinco años. El agua, otro bien fundamental para esta industria, también está en entredicho. Su uso es básico en el sistema de refrigeración de los centros de datos.

La solución del buscador más famoso del mundo pasa, en estos momentos, por el conocido como ‘Plan de las 4M’ (modelo, máquina, mecanización y mapeo). En concreto, consiste en mejorar la eficiencia tanto del hardware como de los modelos de aprendizaje automático, pero también en instalar los centros de datos en lugares con abundante energía renovable y agua para la refrigeración de los servidores.

Queda claro que la energía es un asunto vital para el desarrollo (y la supervivencia) de esta tecnología. Y va para largo. Según un estudio elaborado por Deloitte, el consumo energético de los centros de datos podría duplicarse para 2030, alcanzando los 1.065 TWh, lo que equivaldría al 4% del consumo global.

Las empresas tecnológicas, como proveedoras de servicios en la nube, fabricantes de semiconductores y operadores de centros de datos, tienen y tendrán «un papel clave en el desarrollo de actuaciones para incentivar la eficiencia energética y la adopción de energías renovables».

Algunas de las medidas que ya se están implementando son el uso de chips más eficientes, soluciones innovadoras de enfriamiento, diseños sostenibles para materiales e instalaciones y fuentes de energía libres de carbono. Pero, la que se perfila como gran protagonista no es otra que la energía nuclear.

¿Y la energía nuclear?

«Solo hacen falta dos reactores nucleares», expresó el ingeniero jefe de inteligencia artificial generativa de Meta, Sergey Edunov. No fue el primero. La nuclear es un tema recurrente entre el sector: Google, Amazon y Microsoft también ven ahí la solución.

El gigante tecnológico Google ya ha anunciado un acuerdo para adquirir energía nuclear procedente de múltiples reactores modulares pequeños desarrollados por la empresa californiana Kairos Power. Se espera que el primer reactor esté operativo en el año 2030.

En el comunicado, Google informó de que este acuerdo permitirá suministrar «hasta 500 MW de nueva energía libre de carbono a las redes eléctricas de EE.UU. las 24 horas del día, los siete días de la semana». Suficiente para abastecer de electricidad a alrededor de 360.000 hogares al año.

Por su parte, Microsoft ha acordado un trato para la reapertura de una planta en Pensilvania (EE.UU.), que había dejado de funcionar en 2019. Mientras que Amazon Web Services (AWS) acaba de comprar un centro de datos ligado a una central nuclear. Pagará por este 650 millones de dólares a Talen Energy. Actualmente, la energía nuclear representa el 10 % de la generación eléctrica mundial, según la Agencia Internacional de la Energía.

El ‘tirón’ de los centros de datos

En el año 2006, el matemático británico Clive Humby –uno de los primeros científicos de datos de la historia– dijo: «Los datos son el nuevo petróleo». Y, de momento, parece que no se equivocaba. El desarrollo y funcionamiento de la IA depende en gran medida de los centros de datos. Se trata de infraestructuras altamente energéticas que necesitan, no solo electricidad para funcionar, sino también grandes cantidades de agua para su refrigeración. Las temperaturas óptimas de operación de los servidores son de entre 20º y 22º. Cualquier eventualidad puede aumentar el riesgo de fallo.

Los centros de datos son el corazón de la economía digital y se prevé que su consumo total se duplique entre 2023 y 2028, alcanzando los 857 TWh.

En el caso español, la Asociación Española de Data Centers, prevé la llegada de inversiones por valor de 8.000 millones de euros al sector de aquí a 2026, con un impacto en el PIB que podría alcanzar los 60.000 millones de euros en tres años. Madrid es, actualmente, la provincia española que mayor número de estas instalaciones concentra. En concreto, 40, lo que representa el 61% del total de la oferta nacional.

¿Estamos preparados para la inteligencia artificial?

Su construcción está impulsando la demanda de perfiles técnicos y de ingeniería en nuestro país. De hecho, se estima que la industria de centros de datos en España necesitará aproximadamente 2.000 profesionales en más de 140 posiciones de alta demanda en los próximos dos años. Por ejemplo, la inversión de Google Cloud en Madrid podría generar hasta 13.700 nuevos puestos de trabajo para 2027. Mientras que la nueva región cloud de Microsoft contribuirá a la creación de cerca de 77.000 puestos de trabajo entre los años 2024 y 2030.

¿El uso masivo y descontrolado de la inteligencia artificial puede llevarnos a un problema energético? ¿Están preparadas las infraestructuras actuales para asumir esta carga? ¿Y el resto de sectores productivos? ¿Pueden verse afectados por un acaparamiento de la energía por parte de la industria tecnológica? La IA se enfrenta –una vez más– a un debate por su existencia.