En un estudio reciente, se ha revelado un dato impactante sobre el modelo de lenguaje GPT-4, considerado uno de los más avanzados en su campo. La ejecución de este modelo requiere un consumo significativo de recursos energéticos, lo que tiene un impacto directo en el medio ambiente y la eficiencia energética de los datos centrales. Según los resultados, para generar solo 100 palabras, se necesitan recursos energéticos equivalentes a tres botellas de agua, lo que demuestra el gran poder computacional necesario para procesar grandes cantidades de información. Esta cifra llama la atención sobre la importancia de considerar el impacto ambiental de la tecnología en el desarrollo de modelos de lenguaje avanzados.
El Costo del Lenguaje: GPT consume botellas de agua para generar palabras, según estudio
Hace unos años, las empresas tecnológicas se llenaban la boca con sus logros medioambientales y sus objetivos de cero emisiones y neutrales en carbono para la próxima década. Sin embargo, todos esos objetivos se han tirado por la borda con la llegada de la inteligencia artificial, y su brutal consumo de agua y electricidad.
Un estudio de la Universidad de California, publicado en The Washington Post, ha obtenido datos preocupantes. En algunos estados del país, generar solo 100 palabras con GPT-4 consume 1,408 litros de agua, es decir, unas tres botellas de medio litro.
Si multiplicamos por los cientos de millones de consultas que ChatGPT de OpenAI recibe al día, muchas de ellas triviales o absurdas, creadas por gente que pregunta cosas por curiosidad, o porque se aburre, es fácil darse cuenta del problema medioambiental que supone la IA. Y eso sin tener en cuenta el consumo eléctrico.
El Consumo de Agua de ChatGPT
Como hemos visto en otras industrias, todo el mundo ama el medio ambiente hasta que choca con sus ambiciones comerciales. Entonces lo de contaminar y consumir menos recursos, pasa a un segundo plano.
En 2023, el consumo de agua y electricidad en los centros de datos de Microsoft, Meta, Google, Amazon y compañía se ha disparado a cifras que hacen imposibles los objetivos medioambientales que ellas mismas se pusieron.
Los modelos de lenguaje grandes de IA (LLM), como GPT o Gemini, funcionan procesando una gran cantidad de datos en la nube. Así que exigen una enorme potencia de proceso, por medio de miles de chips de IA (la mayoría de Nvidia), que se almacenan en grandes centros de datos.
Para que esos miles de potentes tarjetas gráficas funcionen, se requiere un gran consumo eléctrico. También se calientan mucho, así que se necesita agua para refrigerarlas.
Solo para entrenar a su IA Llama-3, Meta usó 22 millones de litros de agua. Con eso se podrían cultivar más de dos toneladas de arroz.
El centro de datos que está construyendo Meta en Talavera de la Reina, consumirá 600 millones de litros de agua, en una zona de sequía.
El estudio de The Washington Post indica que si un 10% de los estadounidenses usasen GPT solo una vez a la semana, en un año consumirán la misma electricidad que todas las viviendas de Washington D.C. durante 20 días.
Un Consumo muy Alto en Tiempos de Cambio Climático
Son consumos muy altos en tiempos en donde el cambio climático está provocando más sequías, y exige consumir energía de forma responsable.
The Washington Post recoge las declaraciones de representantes de OpenAI, Meta, Google, y Microsoft. Todos reafirman su compromiso con reducir el consumo de agua, pero ninguno revela medidas concretas.
La inteligencia artificial ha llegado para quedarse, y es cierto que va a aportar muchos beneficios. Pero necesita encontrar la forma de reducir su consumo de agua y electricidad, antes de que se convierta en una herramienta mainstream.
Es hora de que las empresas tecnológicas tomen medidas concretas para reducir su impacto medioambiental y energético. De lo contrario, el costo del lenguaje será demasiado alto para el planeta.
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