Para 2030, el consumo de agua asociado al uso de la inteligencia artificial (IA) será equivalente al de 1.300 millones de personas del África subsahariana, mientras que requerirá casi el triple de la potencia energética que gastan al año Pakistán, Bangladesh y Nigeria, países que suman 650 millones de habitantes. En cuanto a las emisiones de dióxido de carbono, estas podrían alcanzar los 400 millones de toneladas de CO₂ equivalente, comparables a las emisiones totales de Reino Unido. El funcionamiento de la IA implicará la ocupación de 14.500 kilómetros cuadrados, entre infraestructuras y cadena de suministro, el doble del área metropolitana de Yakarta, una megaurbe con más de 32 millones de habitantes, o 10 veces la de Ciudad de México (21 millones).
Estas son algunas de las cifras que esgrimen los autores de un informe publicado este miércoles por el Instituto Universitario de Naciones Unidas para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud (UNU-INWEH). Además de esas proyecciones, basadas en estimaciones conservadoras de crecimiento, también tienen datos llamativos sobre la situación a día de hoy: si los centros de datos en los que se computa la IA fueran un país, su consumo eléctrico actual (448 teravatios hora, TWh) estaría al nivel del de Francia.
La institución ya había publicado antes informes alertando de las emisiones de carbono que implica el creciente uso de la IA. En esta ocasión, los investigadores han tenido en cuenta también la energía y el agua consumidas por los centros de datos que alimentan la IA (en el caso del agua, se incluye tanto la empleada para refrigerar sistemas como la dedicada a generar electricidad). “Este informe no va contra la IA”, dice el profesor Kaveh Madani, director del UNU-INWEH. “Es un llamamiento a usar esta tecnología de forma responsable y un intento de evaluar sus impactos indeseados para hacer que sea sostenible y equitativa. Debemos intentar asegurarnos de que esta revolución tecnológica se desarrolla dentro de límites planetarios”.
“El informe es un recordatorio importante y oportuno de que la IA no se limita a modelos y algoritmos, sino que también tiene un impacto físico y medioambiental real, determinado por los centros de datos, los sistemas eléctricos, los sistemas de abastecimiento de agua, el uso del suelo y las cadenas de suministro de hardware”, apunta Shaolei Ren, profesor de ingeniería computacional de la Universidad de California, Riverside, y especialista en sostenibilidad de la IA, que no ha participado en el estudio.
El minusvalorado coste ambiental de la IA
Los autores del informe destacan varios mensajes clave. Uno de ellos es que el coste medioambiental de la IA se está minusvalorando sistemáticamente. La mayoría de análisis publicados se centran en las emisiones de carbono asociadas con el entrenamiento de los modelos (el proceso previo al lanzamiento de estos en el que se computan durante varias semanas, día y noche, decenas o centenares de millones de parámetros sobre gigantescas bases de datos). “Sin embargo, cada kilovatio-hora de electricidad que se consume para entrenar o hacer funcionar un sistema de IA conlleva también una huella hídrica (asociada a la refrigeración y la generación de energía) y una huella territorial (infraestructuras energéticas y las cadenas de suministro)”, subraya el informe.