El uso desmedido de recursos por parte de ChatGPT: agua y electricidad en cifras alarmantes

La IA generativa, como ChatGPT, enfrenta críticas por el alto consumo de agua y energía en sus centros de datos.

El crecimiento de la inteligencia artificial generativa, como ChatGPT, ha traído consigo una preocupación cada vez mayor sobre el consumo de recursos necesarios para su funcionamiento. Un estudio reciente, realizado por The Washington Post y la Universidad de California, Riverside, detalla el impacto ambiental de la infraestructura que soporta esta tecnología, particularmente en el uso de agua y electricidad.

La cantidad de agua utilizada por ChatGPT para realizar tareas aparentemente simples, como redactar un correo electrónico de 100 palabras, varía significativamente según la región. En lugares como Texas, se estima que el consumo es de 235 mililitros, mientras que en Washington, la cifra aumenta hasta casi 1,408 mililitros por correo. Esta diferencia se debe a factores como la proximidad del usuario al centro de datos y la disponibilidad de agua en la región, lo que influye en los sistemas de refrigeración utilizados en los servidores.

Con el crecimiento de la IA generativa, los centros de datos se han vuelto más densos, lo que ha generado un cambio en la forma en que se enfrían. Los sistemas de refrigeración líquida, que bombean grandes cantidades de agua para disipar el calor generado por los servidores, han reemplazado en muchos casos a los sistemas tradicionales de refrigeración por aire.

Además del consumo de agua, los requisitos eléctricos de ChatGPT también son elevados. Se calcula que generar un correo de 100 palabras con este chatbot consume la cantidad de energía suficiente para operar más de una docena de bombillas LED durante una hora. Si solo el 10% de los estadounidenses utilizara ChatGPT para redactar un correo una vez por semana, la energía consumida sería equivalente a la utilizada por todos los hogares de Washington D.C. en 20 días.

El problema de los recursos necesarios para soportar estas tecnologías no se resolverá en el corto plazo. Meta, por ejemplo, utilizó 22 millones de litros de agua para entrenar sus modelos Llama 3.1, mientras que los centros de datos de Google en Oregon consumen una cuarta parte del agua disponible en la ciudad. Por su parte, el supercúmulo de xAI en Memphis ya demanda 150 MW de electricidad, suficientes para abastecer hasta 30,000 hogares.

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José Mario Rivera Carranza 22 de septiembre de 2024
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