Entrenar un modelo de IA consume la energía de 120 años de un hogar. Analizamos el creciente impacto ambiental de la Inteligencia Artificial.
La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta esencial de la vida moderna. Desde los chatbots hasta los generadores de imágenes, cada interacción en estas plataformas tiene un costo oculto: un creciente impacto ambiental. Lo que muchos desconocen es que cada consulta, entrenamiento de modelo o imagen creada exige enormes cantidades de electricidad y agua, recursos cuya demanda ya empieza a desafiar los límites del planeta.
Entrenar un modelo avanzado de IA requiere tanta energía como la que consume un hogar promedio durante 120 años. En conjunto, los centros de datos que dan vida a la IA consumieron en 2022 cerca de 460 teravatios-hora (TWh), equivalentes al 1,7 % de la electricidad mundial. Según la Agencia Internacional de Energía, esta cifra podría superar los 1.000 TWh para 2026, mientras que la IA por sí sola demandaría 146 TWh en 2027, una cantidad similar al consumo anual de Argentina.
El impacto no termina ahí. Los centros de datos, que albergan miles de procesadores o GPU, también necesitan enfriamiento constante. En Estados Unidos, el consumo directo de agua de estas instalaciones alcanzó 66 millones de metros cúbicos en 2023, el triple que hace una década. A eso se suman 800 millones de metros cúbicos adicionales utilizados indirectamente por las plantas eléctricas que los abastecen. En regiones con estrés hídrico, como California o Texas, la expansión de estos complejos compite directamente con la agricultura y el acceso al agua potable.
“Este desafío requiere un abordaje intersectorial entre comunidades, empresas y gobiernos. La innovación debe escalar sin comprometer los recursos naturales”, afirma Victoria Martínez Suárez, gerente de Inteligencia Artificial en Red Hat LatAm.
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