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Las empresas de tecnología más grandes del mundo han aumentado sustancialmente su uso de agua para enfriar los centros de datos, lo que genera preocupación sobre el impacto ambiental del auge de la inteligencia artificial generativa.
Microsoft, Google y Meta han aumentado su consumo de agua en los últimos años, con millones de usuarios enganchados a sus servicios online.
Los académicos sugieren que Demanda de IA aumentaría la extracción de agua (cuando el agua se extrae de fuentes subterráneas o superficiales) a entre 4.200 y 6.600 millones de metros cúbicos para 2027, o aproximadamente la mitad de la cantidad consumida por el Reino Unido cada año.
Investigadores de la Universidad de California, Riverside, escribieron en un artículo citado en Nature esta semana que era un “momento crítico para descubrir y abordar la huella hídrica secreta de los modelos de IA en medio de la crisis cada vez más grave de escasez de agua dulce, el empeoramiento de las sequías prolongadas y el rápido envejecimiento de la infraestructura pública de agua”.
Esta preocupación ha aumentado durante el año pasado a medida que las principales empresas de tecnología compiten para lanzar productos que utilicen IA generativa, ejecutados en grandes modelos de lenguaje capaces de procesar y generar enormes cantidades de texto, datos numéricos y de otro tipo.
Estos modelos requieren enormes cantidades de potencia informática para funcionar, lo que requiere el uso de enormes granjas de servidores que utilizan agua helada para enfriar los equipos absorbiendo el calor del aire. Parte del agua se evapora en el proceso de enfriamiento, mientras que otra parte se puede reutilizar.
El agua se utiliza en la mayoría de las formas de generación de combustible y energía, por ejemplo, para bombear petróleo y gas o para producir vapor en centrales térmicas. También se evapora de la superficie de los embalses aprovechados para generar energía hidroeléctrica.
En 2022, el último período para el que hay cifras disponibles, Microsoft aumentó su consumo de agua un 34 por ciento, Google un 22 por ciento y Meta un 3 por ciento como resultado de su creciente uso de centros de datos.
Estas empresas tienen como objetivo devolver a sistemas como los acuíferos más agua de la que consumen para 2030, por ejemplo, financiando trabajos para mejorar la infraestructura de riego con fugas o restaurando sistemas de humedales.
Un mes antes de que OpenAI terminara de entrenar su modelo más avanzado, GPT-4, un grupo de centros de datos en West Des Moines, Iowa, consumía el 6 por ciento del agua del distrito, según una demanda presentada por sus residentes.
Shaolei Ren, profesor asociado de UC Riverside, ha sugerido que solicitar entre 10 y 50 respuestas del popular chatbot ChatGPT de la compañía que se ejecuta en su modelo anterior GPT-3 equivaldría a “beber” una botella de agua de 500 ml, dependiendo de cuándo y dónde. está desplegado.
GPT-4 tenía más parámetros y requería más energía, por lo que probablemente usaría más agua, dijo Ren. No se ha proporcionado información detallada sobre el uso de energía del modelo.
Los investigadores han pedido datos más completos y transparencia por parte de las empresas de IA, incluido un desglose de cuánto consumen los diferentes servicios informáticos, por ejemplo, motores de búsqueda versus servicios de IA.
“Reconocemos que entrenar modelos grandes puede consumir mucha agua y es una de las razones por las que trabajamos constantemente para mejorar la eficiencia”, dijo Open AI cuando se le pidió un comentario. “También creemos que los grandes modelos lingüísticos pueden resultar útiles para acelerar la colaboración científica y el descubrimiento de soluciones climáticas”.
Microsoft dijo que “actualmente, la computación de IA representa sólo una fracción de la electricidad utilizada por los centros de datos, que en conjunto utilizan alrededor del 1 por ciento del suministro mundial de electricidad. Cuánto aumentará esto y cómo el crecimiento de la IA afectará la carrera global hacia el cero neto dependerá de muchos factores”.
Google se negó a hacer comentarios.
Kate Crawford, profesora investigadora de la USC Annenberg que se especializa en los impactos sociales de la IA, dijo: “Sin una mayor transparencia y más informes sobre el tema, es imposible rastrear los impactos ambientales reales de los modelos de IA.
“Y esto es importante en un momento en que muchas partes del planeta están experimentando sequías profundas y prolongadas, y el agua potable ya es un recurso escaso”.
Y añadió: “No queremos utilizar ciegamente herramientas de IA generativa sin conocer sus verdaderos impactos en un momento en el que el planeta ya se enfrenta a una crisis climática”.
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