Google logró medir la huella ambiental de su Inteligencia Artificial Gemini

Según un estudio reciente, el impacto energético por cada pregunta es equivalente a ver la televisión durante menos de nueve segundos.

El impacto de la tecnología en el ambiente: un debate del presente.

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Medir la huella medioambiental de la Inteligencia Artificial no es sencillo. Muchos cálculos actuales del sector pasan por alto factores clave y no tienen en cuenta todas las capas tecnológicas: desde el hardware y los centros de datos hasta el propio modelo. Para ello, Google desarrolló una metodología integral que mide en profundidad el impacto energético, de emisiones y de consumo de agua de las peticiones de Gemini.

El objetivo es animar a toda la industria a ser más coherentes a la hora de medir el impacto ambiental y la eficiencia de la IA.

Los cálculos de Google estiman que la mediana de las peticiones de texto de las aplicaciones de Gemini utiliza 0,24 vatios-hora (Wh) de energía, emite 0,03 gramos de dióxido de carbono equivalente (gCO2e) y consume 0,26 mililitros (o unas cinco gotas) de agua. Es decir, el impacto energético por petición (pregunta a la IA) es equivalente a ver la televisión durante menos de nueve segundos.

Los sistemas de IA de Google son cada vez más eficientes: en los últimos 12 meses, la energía y la huella de carbono total de la mediana de las peticiones de texto de Gemini se redujeron 33 y 44 veces, respectivamente.

Estos resultados se basan en nuestras últimas reducciones de emisiones energéticas en los centros de datos y en nuestro trabajo para promover la energía libre de carbono y la reposición de agua.

Un panorama global preocupante

Sin embargo, el panorama global da señales de alerta. Según reveló Energty Report, el consumo energético por IA en centros de datos va en aumento acelerado: en 2024, dichos centros consumieron alrededor de 1,5 % de la electricidad global, cifra que podría duplicarse para 2030. Esto implica que la IA podría convertirse en uno de los principales motores de la demanda energética mundial.

Un estudio en la revista Frontiers destacó que la huella ambiental difiere según modelo y tarea: una misma consulta puede generar hasta 50 veces más emisiones en modelos más grandes y complejos. Esto se evidenció también en análisis sobre el entrenamiento de GPT-3, cuya liberación de CO fue equivalente a hacer 125 vuelos ida y vuelta entre Nueva York y Beijing.

Por ejemplo, el entrenamiento de GPT-3 consumió la misma energía que un hogar estadounidense gastaría en 120 años, según reportes académico.

La energía requerida para entrenar estos modelos, además, tiene un impacto ambiental sustancial, tanto en términos de emisiones como de consumo hídrico. Según Agencia UNQ, Google emitió 14,3 millones de toneladas de gases de efecto invernadero -un aumento del 66 % respecto a 2020-; Microsoft alcanzó 15,4 millones de toneladas, un 30 % más.

¿Por qué es importante medir la huella ambiental de la IA?

La Inteligencia Artificial está propiciando avances científicos, mejorando la sanidad y la educación, y podría aportar billones a las economías. Comprender su huella medioambiental es fundamental, pero hasta ahora los datos exhaustivos sobre el impacto energético y medioambiental de la inferencia de la IA han sido limitados.

Muchos cálculos actuales solo incluyen el consumo activo de las máquinas, pasando por alto todos los demás elementos que contribuyen a llevar la IA a personas de todo el mundo, así como las oportunidades para impulsar la eficiencia.

Según Google, su metodología tiene en cuenta todos los elementos críticos del servicio de IA a nivel mundial y se presenta como una de las visiones más completas de cómo medir el impacto medioambiental de una petición de texto de IA.

El esfuerzo de Google por cuantificar el impacto ambiental de cada consulta es un paso significativo. No obstante, su éxito no puede ocultar un problema mayor: la expansión sin control de la IA exige una mirada integral que incluya su consumo energético total, los efectos del hardware, el agua y los residuos.

Si lo que se busca es que la inteligencia artificial contribuya verdaderamente a un desarrollo sostenible, se debe medir, regularla y alinear su despliegue con los límites del planeta.