Por World energy trade – 03 de junio de 2024
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Durante décadas, las grandes tecnológicas han sido uno de los mayores y más innovadores defensores de las energías limpias.
Los gigantes de Silicon Valley han invertido grandes cantidades de dinero y esfuerzo en hacer que sus empresas sean más ecológicas y en apoyar el crecimiento de las energías renovables.
Pero en los últimos años, la conversación en torno al uso de la energía por parte del sector de las tecnológicas ha pasado del orgullo y el optimismo a una conversación mucho más ansiosa teñida de un futuro incierto. ¿Cuál es el problema? La inteligencia artificial.
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La Administración de Información Energética de EE.UU.(EIA) prevé que el consumo mundial de energía seguirá aumentando hasta 2050 a un ritmo más rápido que el aumento de la eficiencia y la capacidad de instalación de energías renovables, lo que significa que los objetivos climáticos de mediados de siglo serán difíciles -si no imposibles- de alcanzar sin cambios significativos en el comportamiento de los consumidores y en las medidas políticas.
«El crecimiento de la población mundial, el aumento de la fabricación regional y el aumento del nivel de vida impulsan el crecimiento del consumo de energía más allá de los avances en eficiencia energética», señala el informe Perspectivas Internacionales de la Energía 2023 de la EIA.
La mayor parte de este crecimiento de la población y del aumento del nivel de vida está siendo impulsado por el Sur global, donde las tasas de natalidad siguen siendo altas y las economías se desarrollan rápidamente.
Aunque la producción de energías renovables va en aumento y los incentivos para ampliar la capacidad en Estados Unidos son mejores que nunca, esa energía añadida se ve empequeñecida por el rápido aumento del consumo energético de la Inteligencia Artificial.
Se calcula que el proceso de entrenamiento de GPT-3, el predecesor de ChatGPT, requirió unos 1.287 megavatios hora de electricidad y 10.000 chips informáticos. Es energía suficiente para abastecer 121 hogares de Estados Unidos durante todo un año y producir 550 toneladas de dióxido de carbono.
A medida que la IA se hace cada vez más omnipresente y cambia la forma en que diseñamos y trabajamos con las tecnologías, la huella energética y de carbono de la IA y los centros de datos asociados se dispara exponencialmente, una tendencia que no hará sino intensificarse.
Actualmente, la IA por sí sola consume tanta energía en un año como algunos países desarrollados enteros, y ha igualado la huella energética de Bitcoin. La consultora Gartner prevé que, de seguir como hasta ahora, este sector será el único responsable de un asombroso 3,5% del consumo mundial de electricidad sólo en 2030.
Además, todo ese consumo energético está correlacionado con una cantidad significativa de emisiones de gases de efecto invernadero. Aunque las energías renovables representan una parte del consumo energético de las grandes tecnológicas, no tienen ninguna esperanza de proporcionar toda la energía que el sector necesita.
Según cifras de la Agencia Internacional de la Energía, los centros de datos y las redes de transmisión emiten conjuntamente tanto dióxido de carbono al año como todo Brasil.
Por primera vez en mucho tiempo, el consumo de energía de los países desarrollados está creciendo a un ritmo significativo al mismo tiempo que se ralentiza el desarrollo de las energías renovables.
Aunque no hay una única tendencia de mercado o sector industrial que esté invirtiendo la curva del consumo de energía en el mundo desarrollado, un reciente informe de Forbes señala que puede reducirse esencialmente a cuatro factores clave:
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- La aceleración de la demanda de energía de la IA
- La fiebre por los metales para la transición energética y como clase de activos
- La demanda inelástica (estática) de energía de los jubilados
- La reconstrucción de la oferta de viviendas en Norteamérica
De estos cuatro factores clave, el repunte masivo de la demanda de energía para la Inteligencia Artificial, por no hablar de ese asombroso consumo de energía de los centros de datos en su conjunto, se perfila como el más importante.
De hecho, el consumo de energía previsto para el sector tecnológico, impulsado principalmente por el vertiginoso crecimiento de la inteligencia artificial, es tan grande que los líderes de las grandes tecnológicas no sólo están preocupados por tener suficiente energía limpia para mantener su huella de carbono bajo control, sino por tener suficiente energía, y punto.
«Los nuevos centros de datos se construyen más rápido que la generación de energía, y ya hay escasez de suministro», informaba recientemente el Wall Street Journal.
En la actualidad, todo el sector informático es responsable de alrededor del 2% de las emisiones mundiales de CO2, informó Science Alert el año pasado, y crece a un ritmo vertiginoso. Las demandas energéticas de un mundo cada vez más impulsado por la IA son una especie de tren desbocado.
El alcance total de la trayectoria de crecimiento de la IA -así como el potencial del aprendizaje automático para ayudar a allanar el camino hacia un uso y una producción de energía más inteligentes y eficientes- aún no se conoce bien.
La caja de Pandora acaba de abrirse. Es cierto que la IA podría convertirse en un factor positivo neto para la huella de carbono mundial si somos capaces de aprovecharla y regularla adecuadamente.
Las crecientes necesidades energéticas de la minería y la exploración de metales en el primer mundo también están ligadas a la descarbonización de formas complejas y a menudo irónicas.
La enorme cantidad de fabricación necesaria para construir parques solares y eólicos a gran escala, vehículos eléctricos y una red eléctrica capaz de gestionar un auge de ambos, requerirá cantidades masivas de metales y otros elementos de tierras raras que aún no tienen cadenas de suministro suficientemente establecidas.
Cumplir los objetivos climáticos mundiales exigirá una transformación radical y sin precedentes de los sistemas. Este imperativo será imposible sin sistemas informáticos inteligentes, receptivos y flexibles, capaces de reconocer, responder y predecir rápidamente patrones complejos de producción y consumo.
La IA ya forma parte integral de la previsión de las energías renovables, las redes inteligentes, la coordinación de la demanda y la distribución de energía, la maximización de la eficiencia de la producción de energía y la investigación y el desarrollo de nuevos materiales.
Fundamentalmente hablando, si se quiere salvar el planeta con la IA, hay que tener en cuenta también la huella medioambiental.
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