El Impacto Ambiental de la IA en Centros de Datos: ¿Cómo enfrentarlo?

La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado el mundo del manejo de la información, su versatilidad y rapidez permiten adquirir conocimientos de forma casi instantánea lo que está siendo fundamental para los negocios, incluido el de los bienes raíces. 

Sin embargo, hoy en día, una de las grandes preocupaciones de una amplia proporción de científicos y de la humanidad en general, se centra en la protección del medio ambiente y en la reducción del calentamiento global. Ante este panorama, es que el equipo de BReal, la empresa desarrolladora del software para bienes raíces más completo y seguro de América Latina, hizo una revisión sobre el impacto que las nuevas tecnologías de la información y la comunicación generan en los ecosistemas, especialmente el uso de la IA en los centros de datos, mismos que enfrentan un dilema sobre las soluciones sostenibles que que pudieran implementar para no agravar la crisis climática. ¿Por qué nos fijamos en los centros de datos? Porque es un sector de la industria inmobiliaria en gran auge en diversos países. No con esto se pretende satanizar a la IA, sino poner de manifiesto nuestra responsabilidad ante su empleo, como se ha venido haciendo con otra gran cantidad de tecnologías que utilizamos cotidianamente y que se han podido transformar para reducir la huella de carbono.

El uso de la inteligencia artificial tiene un impacto ambiental a través de los centros de datos y otros inmuebles significativo, especialmente en términos de consumo de energía, debido a la enorme cantidad de recursos necesarios para entrenar y ejecutar los modelos de IA. A medida que la IA se vuelve más avanzada, estos costos energéticos se incrementan. Algunas consideraciones son: 

1. El consumo energético de los servidores de IA

La IA, especialmente los modelos de aprendizaje profundo (deep learning), requiere una enorme cantidad de poder computacional. Para entrenar estos modelos, se utilizan enormes centros de datos que están equipados con servidores especializados. Estos servidores, conocidos como “unidades de procesamiento gráfico (GPU)” o “unidades de procesamiento tensorial (TPU)”, son los encargados de procesar las vastas cantidades de datos necesarias para entrenar a los modelos de IA.

Entrenamiento de modelos: El entrenamiento de modelos grandes como GPT o BERT requieren una cantidad enorme de energía, entrenar un solo modelo de lenguaje grande puede consumir cientos de miles de kilovatios-hora (kWh) de electricidad. Estos impactos se multiplican cuando se entrenan múltiples modelos de IA o cuando las empresas actualizan sus modelos para mantenerse competitivas.

2. Centros de datos y refrigeración

Los centros de datos en los que se alojan estos servidores también necesitan un sistema de refrigeración eficiente para evitar el sobrecalentamiento de los equipos. Los sistemas de aire acondicionado y otras soluciones de enfriamiento son responsables de una parte significativa del consumo de energía en estos centros.

3. Emisiones de CO₂ y la huella de carbono

El impacto ambiental de la IA en centros de datos también depende de cómo se genera la energía utilizada por los centros de datos. Si los servidores son alimentados principalmente por energía de fuentes fósiles como el carbón o el gas natural, la huella de carbono de la IA es mucho mayor que si se utilizan fuentes de energía renovables, como la solar o la eólica. En 2020, los centros de datos representaban aproximadamente el 1% del consumo global de electricidad y, de esa cantidad, una proporción significativa está dedicada a la ejecución de modelos de IA. 

4. El crecimiento de la demanda de IA 

A medida que más sectores adoptan la IA, la demanda de servidores y centros de datos para procesar modelos cada vez más grandes continuará creciendo. Esto podría llevar a un aumento en el consumo global de energía. El crecimiento exponencial de la IA requiere no solo más potencia de cómputo, sino también la infraestructura que la respalda. En este contexto, el desafío es cómo gestionar este crecimiento sin comprometer los esfuerzos globales para combatir el cambio climático.

5. Iniciativas para reducir el impacto ambiental de la IA

Afortunadamente, algunas empresas tecnológicas están tomando medidas para mitigar el impacto ambiental de la IA en centros de datos. Algunas iniciativas incluyen:

- Uso de energía renovable: Empresas como Google, Microsoft y Amazon han comprometido el uso de energía renovable para alimentar sus centros de datos. Google, por ejemplo, afirma que desde 2017 ha alcanzó la neutralidad en carbono, lo que significa que sus operaciones se alimentan completamente con energía renovable.

- Optimización de modelos: Los investigadores y las empresas están trabajando en hacer que los modelos de IA sean más eficientes, reduciendo así el tiempo de entrenamiento necesario. Esto implica desarrollar algoritmos que hagan un uso más eficiente de los recursos computacionales. 

- Enfriamiento más eficaz: Algunas empresas están explorando métodos innovadores de enfriamiento, como el enfriamiento líquido, que reduce el consumo energético en comparación con los sistemas tradicionales de aire acondicionado.

En conclusión: El uso de IA, está brindando grandes beneficios a la humanidad, sin embargo, el costo ambiental, especialmente en términos de consumo energético, es un asunto que requiere atención. Es esencial que la industria de la IA se siga enfocando en soluciones sostenibles, como el uso de energía renovable, la mejora de la eficiencia energética de los centros de datos y el desarrollo de modelos más eficientes en cuanto a recursos. Cabe aclarar que el impacto ambiental en la industria inmobiliaria puede variar dependiendo de la región y de las tecnologías utilizadas, pero la conciencia sobre la sostenibilidad en el desarrollo de la IA es cada vez más importante.