IA Verde Sostenible: Energía, Agua y Eficiencia
La huella ambiental de la Inteligencia Artificial (IA) se discute cada vez más. Este artículo examina el consumo de energía y agua de las operaciones de IA, basándose en estudios e informes actuales.
Quelle: Representación propia
Introducción a la IA Verde
La IA Verde describe la huella ambiental medible de la operación de IA, en particular la huella de energía (Energía) y la huella de agua durante el entrenamiento e inferencia de modelos. Los centros de datos utilizan dos métricas: PUE (Power Usage Effectiveness) como relación entre el consumo total de electricidad y la energía IT, donde valores más cercanos a 1 indican mayor eficiencia. La WUE (Water Usage Effectiveness) mide el consumo anual de agua dividido por la energía IT en kWh; valores más bajos significan una mayor eficiencia hídrica. El consumo de agua se refiere a menudo al agua “consumidora”, que se evapora y no se devuelve, por ejemplo, en refrigeración adiabática o evaporativa (airatwork.com).
Panorama actual y desarrollos
La IEA pronostica que la demanda mundial de electricidad para centros de datos aumentará hasta aproximadamente 945 TWh para 2030, con IA como el principal motor. Esto equivale a más de un doble respecto a hoy. Lugares especializados en IA podrían incluso cuadruplicar su participación para 2030 (iea.org). El informe detallado "Energía e IA" de la IEA analiza métodos, calidad de datos y diferencias regionales. Al mismo tiempo, Microsoft presenta nuevos diseños de centros de datos que reclaman "cero agua para enfriamiento", mediante ciclos cerrados y enfriamiento cercano a los chips (microsoft.com). Google describe cómo las mejoras de eficiencia en la electricidad suelen reducir también la demanda de agua, aunque destacan la dependencia del clima y la tecnología de enfriamiento (cloud.google.com; google.com). Informes sobre la demanda de agua de nuevas ubicaciones de Hyperscalers en regiones propensas a sequías han generado debates sobre derechos hídricos (reuters.com). Las investigaciones sobre trazas de agua de IA han mostrado desde 2023 las dimensiones y las incertidumbres metodológicas (arxiv.org; dl.acm.org).
Quelle: fiberopticom.com
Una revisión detallada de las fuentes de emisión de los centros de datos es crucial para el desarrollo de estrategias efectivas de reducción.
Impulsores del incremento del consumo
El aumento del consumo de electricidad y agua tiene varias causas. En primer lugar, la IA desplaza cargas de trabajo a centros de datos con alta densidad de rendimiento. Esto puede reducir el PUE, pero aumentar el WUE si la evaporación contribuye a la eficiencia (thegreengrid.org; google.com). En segundo lugar, las nuevas generaciones de aceleradores elevan la energía por vatio, pero aumentan la demanda absoluta, ya que las cargas de trabajo son más rápidas y frecuentes. Blackwell promete mejoras de eficiencia frente a Hopper, sin resolver el tirón de demanda (theregister.com; nvidia.com). En tercer lugar, factores de ubicación como la refrigeración, el clima, la mezcla de energía, la disponibilidad de agua y la regulación influyen en si los operadores ahorran más energía o agua; rara vez ambos a la vez (google.com; iea.blob.core.windows.net).
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Google explica el uso de agua de canalización tratada como medida de protección del agua potable.
Verificación de hechos: evidencia vs. afirmaciones
El consumo de electricidad de los centros de datos está aumentando fuertemente; la IA es un motor principal. PUE y WUE son métricas definidas para la eficiencia energética y del agua (thegreengrid.org; thegreengrid.org). El entrenamiento e inferencia pueden consumir cantidades relevantes de agua, dependiendo de la ubicación, la estación y la tecnología de enfriamiento (arxiv.org; google.com).
La promesa «Cero agua para enfriamiento» es una promesa operativa. El agua de ciclo de vida (p. ej., fabricación de semiconductores) y el agua no de enfriamiento quedan fuera, al igual que cambios de ubicación en condiciones de calor extremo (cloud.google.com).
La afirmación “La refrigeración líquida resuelve automáticamente el problema del agua” es engañosa. Puede mejorar la WUE, pero no necesariamente; los efectos dependen del diseño y del sistema de recirculación. También la suposición «IA es virtual y no tiene impacto físico» es falsa. Las balanzas de energía y agua son medibles y se correlacionan con, entre otros, la longitud de tokens y la utilización (arxiv.org).
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El hambre energética de los centros de datos: una comparación con el consumo de electricidad de países enteros ilustra la magnitud del problema.
Respuestas de la industria y contraargumentos
La industria argumenta a favor de rutas de eficiencia: mejores PUE/WUE, reciclaje de agua y cambios de diseño hacia enfriamiento sin agua en operación (microsoft.com; cloud.google.com). La investigación y ONG piden transparencia y divulgación fiable sobre ubicación, estación y tecnología, debido a efectos descentrados y riesgos de sequía (arxiv.org; reuters.com). Los economistas energéticos ven eficiencias en los aceleradores, pero advierten sobre el efecto rebote: más eficiencia reduce costos y puede incrementar la utilización (theregister.com; iea.blob.core.windows.net).
Implicaciones prácticas y recomendaciones
La acción pragmática requiere: en primer lugar, medir. Para la inferencia, existen estudios que proponen “Energía por token” como métrica; la energía sigue fuertemente la longitud de tokens y la latencia (euromlsys.eu). En segundo lugar, condensar la carga, pero sin excesos: el tamaño de lote y el diseño de prompts pueden reducir energía por token; lotes muy grandes pueden aumentar la ineficiencia por overhead (upm.es; techrxiv.org). En tercer lugar, ajustar modelos y precisiones: la cuantización hasta 4 bits es factible para muchas tareas y ahorra energía de cálculo y memoria; las verificaciones de calidad siguen siendo obligatorias (openreview.net; arxiv.org). Cuarto, elegir el hardware adecuado: en el edge/cliente ayudan NPUs para rendimiento por vatio, en centros de datos los aceleradores especializados ofrecen mejor eficiencia que las CPU de propósito general (qualcomm.com; nvidia.com). Quinto, gestionar activamente ubicación y refrigeración: clima, mezcla de energía, objetivos WUE/PUE, calidad del agua (por ejemplo, agua de uso no potable) y aprovechamiento de calor residual deben planearse desde la sourcing y la arquitectura (google.com; thegreengrid.org).
Quelle: ai-market.jp
Los chips NPU son tecnologías clave para aplicaciones de IA energéticamente eficientes, especialmente en el ámbito del edge computing.
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Breve panorama de la cuestión energética con visualizaciones concisas.
Preguntas abiertas y perspectivas futuras
Qué tan confiables son las divulgaciones actuales sobre agua y electricidad cuando aumentan los eventos climáticos extremos y cambian los perfiles de carga? Se requieren informes estandarizados, con resolución por ubicación y temporada, sobre WUE, PUE, fuentes de energía/agua y gestión de la carga (thegreengrid.org; iea.blob.core.windows.net). ¿Qué regulación establecería límites razonables sin frenar la innovación – por ejemplo límites de uso de agua en regiones con alto riesgo de sequía? Los debates y diálogos continuos muestran lo dinámico de este campo (iea.org).
Conclusión
La IA Verde comienza con una balanza honesta: medir, comparar, controlar. Quien vincule PUE y WUE de forma coherente, haga seguimiento del Energy-per-Token, reduzca la precisión, elija lotes con inteligencia y planifique ubicaciones y refrigeración de forma más consciente, disminuirá costos y el impacto ambiental, y obtendrá argumentos sólidos para decisiones tecnológicas y de inversión (aclanthology.org; upm.es; openreview.net; google.com).