Tal y como lo mencionábamos en la entrega anterior sobre este tema, la demanda y eficiencia de energías y agua para poder abastecer los Centros de Datos es una tarea que es aún incipiente y que inevitablemente deberá ser constante durante muchos años, esto es debido a que ambos conceptos se encuentran en polos opuestos; es debido a ello que muchas empresas tecnológicas están buscando constantemente que sus modelos de IA se eficienticen en su entrenamiento y ejecución, para que también coadyuven a cubrir la demanda que se tiene.
Es claro que la demanda de recursos energéticos e hídricos crecerá constantemente; aun cuando los modelos de IA logren mayor eficiencia; sin embargo, en donde se centralizan mis preocupaciones es en las emisiones; es decir, en los enormes volúmenes de dióxido de carbono que se están provocando por la generación de las energías; el uso en el entrenamiento de esos grandes Modelos de lenguaje (LLM’s); la operación y uso de las IA’s. y por supuesto, en el almacenaje de los datos, que es en buena medida en donde se concentrarán las enormes cantidades de energía.
Así también; los volúmenes de agua requeridos para el enfriamiento de la infraestructura de los Centros de Datos constituye otra de mis preocupaciones; ya que de por sí muchas regiones del mundo pasan actualmente por problemas de suministro y calidad de este vital líquido; por lo que; los gobiernos y especialistas en la materia deberán efectuar un trabajo meticuloso que lleve a priorizar la utilización de ese recurso; quiero puntualizar que soy partidario de las tecnologías; no obstante, constantemente he dejado patente que en el centro de todo tema siempre estará el ser humano.
Considero fundamental que se transparenten los mecanismos y medios a usar en la generación de la energía eléctrica que alimente a las IA’s. a los Centros de Datos; así como ubicar de manera precisa como afectarán a las industrias con uso profundo de carbono.
Con datos del año 2023 de la Agencia Internacional de la Energía, se dice que los Centros de Datos representaron entre el 1 y 1.5% del uso de electricidad en todo el mundo y como ya lo dijimos en líneas anteriores, estos porcentajes crecerán en el corto y mediano plazo. Como ejemplo de ello, Microsoft, Google y Meta casi duplicaron su consumo eléctrico acumulado entre 2020 y 2022; aclarando, que esto fue antes de la disrupción de ChatGPT que es un parteaguas en lo que a IA’s. se refiere.
Otros datos también nos indican que los mecanismos eléctricos que alimentan están pasando por un fuerte proceso de descarbonización; esto, en los países con mayor poderío económico, pero, aquellos que no cuentan con los recursos y tecnología necesarios no lo pueden hacer y aquí es en donde hay que ubicar el aspecto geopolítico y la latente afectación ecológica y de bienestar que puede darse a la población si no se planea y viabiliza el hospedaje de esas infraestructuras.
En el caso de Estados Unidos en 2023 el 41% de la electricidad se produjo por medio de fuentes sin carbono; lo que representa el incremento de una cuarta parte con relación a la última década; mientras en Europa la proporción es cercana al 60%; de tal suerte que, en Estados Unidos, Europa, el Reino Unido y China es en donde la producción de electricidad a través de energías renovables crece más rápidamente.
Un documento presentado por la empresa Goldman Sachs (GS) pronostica que la demanda energética de los Centros de Datos crezca un 15% anual de aquí al 2030 y las IA’s signifiquen una quinta parte de dicho crecimiento; incluso se da un dato que considero relevante; ya que según GS. Si 2 quintas partes de los Centros de Datos estadounidenses se cubrieran con energía renovable, la infraestructura de IA emitiría 26 millones de toneladas de CO2.
A fin de contextualizar lo anterior, si bien se trata de una cantidad enorme de emisiones en términos absolutos, las emisiones de las IA’s. representarían el 0.4% de las actuales y menos que las de cualquiera de las 3 más grandes aerolíneas de EE. UU. Y en contrasentido del aspecto negativo; Google y American Airlines están explorando, como se puede usar el aprendizaje automático para minimizar la formación de estelas de condensación, los incipientes resultados muestran que alrededor de una sexta parte de las emisiones de la aviación en todo el mundo podría evitarse y esto sería más que toda la producción actual de los Centros de Datos de IA en los EE. UU.
Otro rubro en donde sería viable y eficiente la utilización de la IA es en el desperdicio de alimentos, que significa el 6% de las emisiones globales y esto sería a través del pronóstico de demanda, la gestión de los niveles de producción y la optimización de cronogramas en toda la cadena de suministro.
Es muy probable que las IA’s. aumenten el consumo mundial de energía en el corto plazo; sin embargo, el potencial para reducir las emisiones en un gran número de industrias es inmenso.
A resumidas cuentas, la instalación y funcionamiento de Centros de Datos en los distintos países deben tener como precedente el diseño de políticas públicas climáticas fuertes que integren aspectos de generación, transmisión y provisión de energías en volúmenes que contemplen tanto todo lo que se alimenta actualmente como lo que estarían utilizando las infraestructuras de almacenaje de datos; misma situación para el agua que se deba utilizar en todos los aspectos ya mencionados.
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