La IA podría consumir una cuarta parte de la electricidad en EEUU para 2030 si no reduce su uso energético

Antes de que la inteligencia artificial pueda transformar la sociedad, la tecnología primero tendrá que aprender a vivir dentro de sus límites.

En este momento, la IA generativa tiene una “demanda insaciable” de electricidad para alimentar las decenas de millas de clústeres de computación necesarios para operar grandes modelos de lenguaje como el GPT-4 de OpenAI, advirtió la directora de marketing Ami Badani de la empresa de diseño de chips Arm Holdings.

Si la IA generativa alguna vez va a poder funcionar en cada dispositivo móvil, desde una computadora portátil y tableta hasta un teléfono inteligente, deberá ser capaz de escalar sin abrumar la red eléctrica al mismo tiempo.

“No podremos continuar los avances de la IA sin abordar el tema del consumo de energía”, dijo Badani en la conferencia Fortune Brainstorm AI en Londres el lunes. “ChatGPT requiere 15 veces más energía que una búsqueda web tradicional”.

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No solo más empresas están usando IA generativa, sino que la industria tecnológica está en una carrera para desarrollar herramientas nuevas y más poderosas, lo que significa que la demanda de computación solo va a crecer—y el consumo de energía con ella, a menos que se pueda hacer algo al respecto.

El último avance de OpenAI, la empresa detrás de ChatGPT, es Sora. Puede crear clips de vídeo superrealistas o estilizados de hasta 60 segundos de duración basándose únicamente en indicaciones de texto del usuario.

La maravilla de la IA generativa viene con un alto costo. “Se necesitan 100.000 chips de IA trabajando a plena capacidad de computación y consumo de energía para entrenar a Sora,” dijo Badani. “Eso es una cantidad enorme”.

Los centros de datos, donde se entrenan la mayoría de los modelos de IA, actualmente representan el 2% del consumo global de electricidad, según Badani. Pero con la IA generativa esperada a ser de uso común, ella predice que podría terminar consumiendo una cuarta parte de toda la energía en los Estados Unidos en 2030.

La solución a este enigma es desarrollar chips semiconductores que estén optimizados para funcionar con un mínimo de energía.

Ahí es donde entra Arm: sus diseños de procesadores RISC actualmente funcionan en el 99% de todos los teléfonos inteligentes, a diferencia de la arquitectura x86 rival desarrollada por Intel. Esta última ha sido un estándar para las PC de escritorio, pero se ha demostrado que es demasiado ineficiente para operar dispositivos portátiles con batería como los teléfonos inteligentes y las tabletas.

Arm está adoptando esa misma filosofía de diseño para la IA.

“Si piensas en la IA, viene con un costo”, dijo Badani, “y ese costo desafortunadamente es la energía”.

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