AI's Energy Demands Are Out of Control. Welcome to the Internet's Hyper-Consumption Era

En este momento, generativo La inteligencia artificial es imposible de ignorar en línea. Un resumen generado por IA puede aparecer aleatoriamente en la parte superior de los resultados cada vez que realiza una búsqueda en Google. O puede que se le solicite que pruebe La herramienta de inteligencia artificial de Meta mientras navegaba por Facebook. Y eso Emoji brillante siempre presente Sigue atormentando mis sueños.

Esta prisa por añadir IA a tantas interacciones en línea como sea posible se remonta al lanzamiento revolucionario de ChatGPT por parte de OpenAI a fines de 2022. Silicon Valley pronto se obsesionó con la IA generativa y, casi dos años después, las herramientas de IA impulsadas por grandes modelos de lenguaje impregnan la experiencia del usuario en línea.

Un efecto secundario desafortunado de esta proliferación es que los procesos informáticos necesarios para ejecutar sistemas de IA generativa consumen muchos más recursos. Esto ha llevado a la llegada de la era del hiperconsumo de Internet, un período definido por la difusión de un nuevo tipo de computación que exige cantidades excesivas de electricidad y agua para su construcción y funcionamiento.

“En el back end, estos algoritmos que deben ejecutarse para cualquier modelo de IA generativa son fundamentalmente muy, muy diferentes del tipo tradicional de búsqueda de Google o correo electrónico”, dice Sajjad Moazeniinvestigador de ingeniería informática de la Universidad de Washington. “Para los servicios básicos, eran muy livianos en términos de la cantidad de datos que debían ir y venir entre los procesadores”. En comparación, Moazeni estima que las aplicaciones de IA generativa requieren entre 100 y 1.000 veces más recursos computacionales.

Las necesidades energéticas de la tecnología para el entrenamiento y la implementación ya no son el secreto sucio de la IA generativa, ya que el año pasado, un experto tras otro, predijo aumentos en la demanda de energía en los centros de datos donde las empresas trabajan en aplicaciones de IA. Casi como si fuera una señal, Google recientemente dejó de considerarse como carbono neutraly Microsoft puede pisotear su objetivos de sostenibilidad bajo los pies en la carrera continua para construir las mayores y mejores herramientas de IA.

“La huella de carbono y el consumo de energía serán lineales a la cantidad de computación que se haga, porque básicamente estos centros de datos se alimentan proporcionalmente a la cantidad de computación que realizan”, dice Junchen Jianginvestigador de sistemas en red de la Universidad de Chicago. Cuanto más grande es el modelo de IA, más cálculos se requieren, y estos modelos de vanguardia se están volviendo absolutamente gigantescos.

Aunque el consumo total de energía de Google se duplicó entre 2019 y 2023, Corina Standiford, portavoz de la empresa, dijo que no sería justo afirmar que El consumo energético de Google En un correo electrónico, Google señala que las emisiones de los proveedores de servicios de inteligencia artificial (IA) se dispararon durante la carrera de la IA. “Reducir las emisiones de nuestros proveedores es un gran desafío, ya que representan el 75 por ciento de nuestra huella de carbono”, afirma. Entre los proveedores a los que Google culpa se encuentran los fabricantes de servidores, equipos de red y otras infraestructuras técnicas para los centros de datos, un proceso que consume mucha energía y que se requiere para crear piezas físicas para los modelos de IA de vanguardia.

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