La huella ambiental de los centros de datos se equipara a la de grandes países
La huella ambiental de los centros de datos (macroinstalaciones de servidores informáticos) ya puede equipararse a la de algunos de los países más grandes del mundo, según un informe de la Universidad de las Naciones Unidas (Instituto para el Medio Ambiente, el Agua y la Salud).
Catapultadas por el crecimiento del uso de la inteligencia artificial, las emisiones de gases invernadero asociadas a estos centros se duplicarán en cinco años, lo mismo que su consumo de agua.
Para el año 2030, si los centros de datos fueran un país, su consumo eléctrico asociado estaría al nivel del de Francia, dice el informe.
Y en cuanto a las emisiones de dióxido de carbono (CO2), causantes del calentamiento, pasarían de 189 millones de toneladas de CO2 en 2025 (la misma cantidad de Argentina) a alcanzar los 399 millones de toneladas de CO₂ equivalente al año, cifra equiparable a las emisiones totales actuales de Reino Unido.
El informe destaca que la IA presenta un crecimiento tan explosivo que supera la capacidad de descarbonización global.
El mercado mundial crecerá desde los 189.000 millones de dólares en 2023 a casi 5 billones de dólares en 2033.
En 2025, los centros de datos -la columna vertebral de la IA-consumieron unos 448 TWh de electricidad, cifra que podría duplicarse para 2030.
Si estos equipamientos fueran un país, su nivel consumo lo sistuaría en la posición 11 a nivel mundial (aproximadamente, la de Francia).
Pero si se mantiene la tendencia actual, el consumo podría alcanzar los 945 TWh en 2030, lo que representaría casi el 3 % del consumo mundial de electricidad proyectado.
Y esto equivale a casi el triple del consumo anual combinado de electricidad de Pakistán, Bangladesh y Nigeria, países que en conjunto albergan a más de 650 millones de personas.
No obstante, su impacto depende de la forma de producir electricidad, si es más o menos limpia.
Para compensar la huella de carbono de 2030 (los 399 millones de toneladas de CO2) se requeriría la plantación de 6.700 millones de árboles en 10 años aproximadamente el doble de la cantidad de árboles en el Reino Unido.
”Si observamos estas cifras, vemos escalas comparables a las de naciones”, afirmó el coautor del estudio, Kaveh Madani, director del Instituto de Agua, Medio Ambiente y Salud de la Universidad de las Naciones Unidas en Canadá.
Los centros de datos consumieron 4,5 billones de litros de agua (1,8 millones de piscinas olímpicas), recursos suficientse para satisfacer las necesidades de más de 600 millones de personas en el África; pero esta cifra se duplicará hasta los 9,3 billones de litros en 2030.
Gran parte del crecimiento de los centros de datos está impulsado por la IA. Alrededor del 20% de la energía de los centros de datos se debe actualmente a la IA, pero se espera que aumente al 40% para 2030, según el informe, con lo que su demanda podría alcanzar aproximadamente 378 TWh.
Solo esta cantidad sería suficiente para cubrir las necesidades de electricidad residencial de toda la población del África subsahariana durante más de dos años.
Los impactos ambientales de la IA se deben también a la construcción de modelos de inteligencia artificial cada vez más grandes.
Como explica el informe, “cada kilovatio-hora de electricidad utilizado para entrenar o ejecutar un modelo de IA genera una huella ambiental, que incluye una huella de carbono derivada de la matriz energética; una huella hídrica derivada de la producción de electricidad y la refrigeración”; y una huella territorial derivada de la ocupación del suelo para infraestructuras energéticas, embalses o extracción de combustible.
Por ejemplo, el entrenamiento de GPT-3 consumió en 34 días aproximadamente 1,3 GWh de electricidad (que es lo que gastan de media 340 familias pero al cabo del año), mientras que se estima que GPT-4 consumió entre 50 y 70 GWh en 100 días, aproximadamente entre 40 y 55 veces más que GPT-3.
Sin embargo, el entrenamiento es solo una parte del balance, ya que la huella operativa de la IA está cada vez más impulsada por la inferencia (el trabajo de la IA para responder a las consultas).
Una vez llevados a la práctica los modelos, los miles de millones de interacciones cotidianas representan entre el 80 % y el 90 % del consumo total.
Mientras tanto, un solo videoclip de IA de alta resolución puede requerir más de 415 Wh, lo que lo convierte en un proceso más intensivo en energía que la creación de cientos de imágenes de IA.
Si se tienen en cuenta la resolución y el número de fotogramas, los requisitos energéticos se disparan.
“Y a medida que el vídeo se integra en las plataformas de uso generalizado, esto se convierte rápidamente en un problema de infraestructura a gran escala”.
“El debate público sigue tratando a menudo la IA como software, pero la IA es también infraestructura física: centros de datos, generación de electricidad, sistemas de refrigeración, redes de transmisión, chips, minerales, tierra y agua”, afirmó Kaveh Madani, autor principal del informe.
En él también se subraya la creciente generación de residuos de hardwares de la IA.
Al final de su vida útil, los residuos electrónicos mal gestionados pueden exponer a las comunidades más vulnerables a sustancias peligrosas.
Para 2030, la infraestructura de IA podría generar hasta 2,5 millones de toneladas métricas de residuos electrónicos al año, lo que equivale aproximadamente a desechar 250 Torres Eiffel anualmente.
Los hallazgos demuestran que una IA responsable requiere una gobernanza integral de la cadena de valor, desde la obtención de minerales hasta el reciclaje y la eliminación segura.
Por otra parte, los minerales que alimentan el hardware de IA a menudo se extraen o se explotan de manera que causan daños ambientales y sociales, concentrados particularmente en el sur global y en regiones con regulación o supervisión débil.
Al final de su vida útil, la gestión deficiente de los residuos electrónicos puede exponer a las comunidades más vulnerables a sustancias peligrosas.
Para 2030, la infraestructura de IA podría generar hasta 2,5 millones de toneladas métricas de residuos electrónicos al año, lo que equivale aproximadamente a desechar 250 Torres Eiffel anualmente.
Estos impactos demuestran que “una IA responsable requiere una gobernanza integral de la cadena de valor, desde la obtención de minerales hasta el reciclaje y la eliminación segura”.
Para abordar estos desafíos, el informe aboga por un ecosistema de IA responsable basado en seis principios operativos: transparencia, eficiencia desde el diseño, equidad y justicia ambiental, responsabilidad del ciclo de vida, cooperación global y uso sostenible.
Por otra parte, hay una desigualdad estructural en el auge de la inteligencia artificial.
La infraestructura de vanguardia se concentra en un número reducido de ubicaciones.
Los países que carecen de capacidad de procesamiento nacional dependen de proveedores externos, lo que les otorga poco control sobre el acceso, los precios o la gobernanza de los datos.
El resultado es una creciente brecha digital entre las naciones que construyen y controlan sistemas de IA y aquellas que simplemente los consumen y asumen a menudo una parte desproporcionada de los costos ambientales.
