domingo 23 junio 2024
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IA y sostenibilidad: ¿hay algún problema?

Por: Douglas Wallace, Gerente de Ventas de Distrito, América Latina y el Caribe (Excepto Brasil) en Pure Storage

La IA puede hacer cada vez más. Piense en cualquier tema y una herramienta de inteligencia artificial puede generar una imagen o un texto sin esfuerzo. Sin embargo, a menudo se olvida el impacto ambiental de, por ejemplo, generar una imagen mediante IA. Por ejemplo, generar una imagen mediante IA consume aproximadamente la misma cantidad de energía que cargar un teléfono móvil. Un dato relevante si se tiene en cuenta que cada vez más organizaciones apuestan por la IA.

Después de todo, entrenar modelos de IA requiere enormes cantidades de datos, y se necesitan centros de datos para almacenar todos estos datos. De hecho, hay estimaciones de que los servidores de IA (en un escenario promedio) podrían consumir entre 85 y 134 teravatios hora (Twh) de energía anualmente para 2027. Esto equivale a la cantidad total de energía consumida en los Países Bajos en un año. El mensaje es claro: la IA consume mucha energía y, por tanto, tendrá un claro impacto en el medio ambiente.

¿Tiene la IA un problema de sostenibilidad?

Para crear un modelo de IA útil, se necesitan varias cosas. Estos incluyen datos de entrenamiento, una conexión a Internet estable, suficiente espacio de almacenamiento y GPU. Cada componente consume energía hasta cierto punto, pero la potencia informática requerida por las GPU es la que consume más. Según investigadores de OpenAI, la cantidad de potencia informática utilizada se ha duplicado cada 3,4 meses desde 2012.

Se trata de un aumento enorme que probablemente continuará en el futuro próximo, dada la popularidad de varias aplicaciones de IA. Este aumento de la potencia informática está teniendo un impacto cada vez mayor en el medio ambiente. A modo de ejemplo, un estudio de la Universidad de Massachusetts descubrió que entrenar modelos populares de IA podría provocar la emisión de 284.000 kilogramos de CO2, tanto como un automóvil promedio que da 31 vueltas al mundo.

Por lo tanto, las organizaciones que deseen crear un modelo de IA deben sopesar cuidadosamente el valor añadido del modelo de IA frente a su impacto medioambiental. Además de esto, la infraestructura subyacente y las propias GPU deben ser más eficientes (energéticamente).

Reducir el impacto de la IA en el medio ambiente

Varias industrias son importantes durante el proceso de creación de un modelo de IA: la industria de los centros de datos, el sector energético, la industria de los semiconductores, los operadores de telecomunicaciones y la industria del almacenamiento. Para reducir el impacto de la IA en el medio ambiente, es necesario tomar medidas en cada uno de estos sectores para mejorar la sostenibilidad.

La industria del almacenamiento y el papel del almacenamiento flash

En la industria del almacenamiento, se pueden tomar medidas concretas para reducir el impacto ambiental de la IA. Un ejemplo son las soluciones de almacenamiento totalmente flash, que son significativamente más eficientes energéticamente que el almacenamiento tradicional basado en disco (HDD).

En algunos casos, las soluciones totalmente flash pueden ofrecer una reducción del 85 % en el consumo de energía en comparación con los HDD. Algunos proveedores incluso están yendo más allá de los SSD disponibles en el mercado y desarrollando sus propios módulos flash, lo que permite que las matrices totalmente flash se comuniquen directamente con el almacenamiento flash. Esto hace posible maximizar las capacidades de la memoria flash y lograr un rendimiento, uso de energía y eficiencia aún mejores, es decir, los centros de datos requieren menos energía, espacio y refrigeración.

Una ventaja adicional de las soluciones all-flash es que también son más adecuadas para ejecutar proyectos de IA en comparación con las soluciones HDD. Esto se debe a que vincular modelos de IA con datos requiere una solución de almacenamiento que proporcione acceso fácil y confiable a los datos a través de silos y aplicaciones en todo momento; esto a menudo no es posible con una solución de almacenamiento HDD.

Energía de respaldo para centros de datos

Los centros de datos pueden dar un salto de sostenibilidad con técnicas de refrigeración mejores y más eficientes, pero los generadores de respaldo, por ejemplo, también pueden ser más sostenibles. Un buen ejemplo de esto son las instalaciones de energía de respaldo en el centro de datos NorthC en Groningen.

Se trata del primer centro de datos de Europa que utiliza pilas de combustible basadas en hidrógeno verde como energía de respaldo en lugar de los tradicionales generadores diésel. Por supuesto, este hidrógeno tiene que generarse de forma ‘verde’; aquí reside un papel importante para el sector energético. Este sector también está dando grandes pasos: en 2023, la mitad de la energía en los Países Bajos se generará a partir de fuentes renovables.

La industria de semiconductores

Se necesita más energía procedente de fuentes renovables porque los fabricantes de semiconductores, especialmente de las GPU que forman la base de muchos sistemas de IA,  están haciendo que sus chips sean cada vez más potentes y requieran más energía para funcionar. Por ejemplo, hace 25 años, una GPU contenía un millón de transistores, tenía un tamaño de alrededor de 100 mm² y no consumía tanta energía.

Hoy en día, las GPU contienen 14 mil millones de transistores, miden alrededor de 500 mm² y consumen 200 W de energía. Entonces hay GPU más potentes y, como resultado, consumen más energía. Por tanto, la industria de los semiconductores necesita apostar mucho por la eficiencia energética, algo que ya está sucediendo. Por ejemplo, la eficiencia energética del proceso de producción se mejora constantemente y se experimenta mucho con nuevos materiales. En esto, también cuentan con la ayuda de la UE que, con su Ley de Chips, apuesta por la potencia informática, la eficiencia energética, los beneficios medioambientales y la IA.

Operadores de telecomunicaciones

Los operadores de telecomunicaciones son esenciales para un intercambio de datos rápido y fiable. Esto es relevante porque la efectividad de la IA depende en gran medida de que los datos se generen en algún lugar y luego tengan que ser transportados al centro de datos donde se ejecuta la IA. Por ejemplo, considere una aplicación de IA que necesita información de sensores en una fábrica. Los operadores de telecomunicaciones pueden volverse más sostenibles de varias maneras, como centrándose en la innovación o reduciendo las emisiones en la cadena de suministro.

Conclusión

La IA tendrá un impacto en el medio ambiente, pero iniciativas como cambiar al almacenamiento flash o mejorar la sostenibilidad del centro de datos pueden reducir este impacto. Cada sector puede tomar medidas concretas hacia un rumbo más sostenible. Esto ya se está haciendo a gran escala, pero siempre se puede hacer más rápido. ¡Es importante seguir invirtiendo para combatir el cambio climático!

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