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Cómo la Inteligencia Artificial genera un alto costo ambiental 

Autor: Dolores Baron

​La inteligencia artificial (IA) transformó numerosos aspectos de la vida cotidiana de las personas, desde asistentes virtuales hasta la generación de contenido creativo. Sin embargo, detrás de estas innovaciones se esconde un costo ambiental significativo, especialmente en términos del consumo de agua, que se vio reflejado en una de las últimas tendencias relacionadas con la reconocida productora de cine animé, Studio Ghibli. 

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El uso de inteligencia artificial y su impacto negativo en el ambiente 

Los modelos de IA requieren vastos recursos computacionales para su entrenamiento y funcionamiento. Los servidores que ejecutan estos modelos generan una cantidad considerable de calor, lo que hace imprescindible su enfriamiento para mantener un rendimiento óptimo y prevenir daños en el hardware. 

Este enfriamiento se logra comúnmente mediante sistemas que utilizan grandes volúmenes de agua. Por ejemplo, se estima que una conversación con ChatGPT, que comprende entre 20 y 50 interacciones, consume aproximadamente 500 mililitros de agua, lo que equivale a una botella pequeña. Si se multiplica ese consumo por millones de usuarios diarios, el impacto hídrico se vuelve alarmante.

Las imágenes generadas por IA que se viralizaron imitan la animación de Studio Ghibli.

El entrenamiento de modelos de IA es aún más intensivo en recursos. Un estudio realizado por la Universidad de California y la Universidad de Texas estimó que entrenar GPT-3 en los centros de datos de Microsoft en Estados Unidos puede consumir directamente 700 mil litros de agua dulce limpia. Este consumo se habría triplicado si el entrenamiento se hubiera realizado en los centros de datos asiáticos de la compañía.

Hacer imágenes con IA, uno de los grandes impactos ambientales

La generación de imágenes con IA también contribuye significativamente al consumo de agua. Cada imagen creada requiere una cantidad considerable de recursos computacionales, lo que, a su vez, implica un consumo notable de agua para el enfriamiento de los servidores.

Aunque no se dispone de cifras exactas para cada imagen generada, es evidente que, al igual que en el caso de los modelos de lenguaje, la generación masiva de imágenes puede tener un impacto ambiental significativo.​

Studio Ghibli, una moda costosa para el medioambiente

Un ejemplo reciente de este impacto es la tendencia de generar imágenes con IA imitando el estilo característico de Studio Ghibli. En tan solo cinco días, más millones de usuarios participaron en esta actividad, lo que resultó en un consumo masivo de recursos hídricos.

Aunque cada imagen individual consume una cantidad relativamente pequeña de agua, la suma de millones de imágenes generadas en un corto período representa un gasto relevante. Este fenómeno generó debates sobre la sostenibilidad y el impacto ambiental de tales prácticas, especialmente cuando se realizan a gran escala.​

La generación de imágenes puede consumir hasta 500 mililitros de agua.

Los centros de datos, infraestructuras esenciales para el funcionamiento de la IA, son conocidos por su alto consumo de energía y agua. En 2024, España se consolidó como un destino principal para la instalación de estos centros, con empresas como Microsoft, Amazon y Meta expandiendo significativamente sus instalaciones en regiones como Madrid y Aragón.

Este crecimiento está impulsado por la alta demanda de servicios digitales y aplicaciones de IA. Sin embargo, el desarrollo presenta desafíos importantes, especialmente en términos del alto consumo de recursos naturales. Las empresas no están obligadas a revelar detalles precisos sobre su consumo, lo que dificulta una evaluación clara del impacto ambiental. 

Además, la aparición de la IA generativa aumentó la demanda de procesadores de mayor densidad, lo que incrementa aún más el consumo de energía y agua. Aunque estas instalaciones crean empleo y atraen a más empresas tecnológicas, también requieren una refrigeración constante, lo que plantea preocupaciones sobre la sostenibilidad de estos desarrollos.

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