Preocupación Energética de la IA
La creciente demanda energética, el consumo excesivo de agua y la significativa huella de carbono de la inteligencia artificial son temas de gran relevancia en la actualidad. A diferencia de un simple alarmismo, esto es una preocupación legítima que ejerce una presión cada vez mayor sobre la red eléctrica. Ante este desafío, la Agencia Internacional de la Energía ha decidido convocar una cumbre mundial para abordar el problema. Google, por su parte, ha propuesto una estrategia de cuatro frentes para contrarrestar esta situación.
Las Cuatro "M" de Google
En una investigación publicada por el IEEE, Google identifica cuatro prácticas denominadas "las 4M" que, según afirman, pueden reducir entre 100 y 1.000 veces la huella de carbono de los algoritmos de aprendizaje automático en las grandes compañías de IA. Estas cuatro "M" son: Modelo, Máquina, Mecanización y Mapeo.
M de Modelo
La primera práctica sugiere el uso de arquitecturas de aprendizaje automático más eficientes para reducir la necesidad de cómputo entre 3 y 10 veces. Empresas líderes como Google, Microsoft, OpenAI y Meta están utilizando técnicas avanzadas como la "destilación de conocimiento" para entrenar modelos más pequeños. Estos modelos, conocidos como "modelos maestros", requieren menos energía.
Algunos de los últimos modelos multimodales como Gemini 1.5 Pro y GPT-4o, son más eficientes que sus predecesores. Gracias a su capacidad para procesar diversas modalidades de entrada, como imágenes y código, aprenden utilizando menos datos y ejemplos que los modelos basados solamente en texto.
M de Máquina
En cuanto al hardware, cada vez más empresas optan por desarrollar sus propias soluciones especializadas, siguiendo el ejemplo de Google con sus TPU (unidades de procesamiento tensorial). Google ha anunciado recientemente su última generación de TPU, llamada Trillium, que es un 67% más eficiente energéticamente que la anterior. Esta mejora permite realizar más cálculos con menos energía, tanto en el entrenamiento como en la inferencia de IA en sus centros de datos.
Empresas como Microsoft, OpenAI y Huawei en China están siguiendo este modelo, desarrollando su propio hardware para ganar eficiencia y reducir el consumo energético.
M de Mecanización
Aunque podría parecer lo contrario, la computación en la nube es menos intensiva en energía que los centros de datos locales. Los centros de datos en la nube, como los operados por Amazon, Microsoft y Google, están diseñados con sistemas de distribución de energía y refrigeración más eficientes. Esto es posible debido a la escala y a las tecnologías avanzadas utilizadas, permitiendo reducir el consumo energético de manera significativa.
Además, estos centros de datos más modernos cuentan con máquinas especializadas en el entrenamiento e inferencia de modelos de inteligencia artificial, ofreciendo una solución más eficiente y sostenible.
M de Mapeo
Finalmente, el mapeo se enfoca en optimizar la ubicación de los centros de datos según la disponibilidad de energías limpias. Algunos centros de datos de grandes empresas tecnológicas ya operan con un 90% de energía libre de carbono. Empresas como Google, Microsoft y Apple ubican sus nuevos centros en áreas con recursos renovables abundantes, incluyendo el agua para refrigeración.
La apuesta por las energías renovables ha llevado a estas empresas a igualar el 100% de la electricidad de sus operaciones con energía limpia. Sin embargo, a medida que la demanda energética sigue creciendo, algunas de estas compañías también están explorando la capacidad nuclear, ya sea mediante pequeños reactores modulares o invirtiendo en investigación de fusión.
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