La Inteligencia Artificial bebió miles de millones de litros de agua

Los residentes de la pequeña ciudad de The Dalles en Oregón experimentan una paradoja. Aunque la ciudad se encuentra al pie del poderoso río Columbia, su clima es casi desértico: las precipitaciones son escasas y las temperaturas rondaban los 48 grados hace dos veranos. La amenaza de restricciones de agua se cierne desde hace algún tiempo sobre los 15.000 habitantes de la ciudad. Por eso no les gustó saber a principios de año que más de una cuarta parte del consumo total de este preciado recurso corre a cargo de los centros de datos de Google, que se dedican a refrigerar los miles de ordenadores de la infraestructura. seguir…

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¿Cómo explicamos el repentino aumento en el uso de agua por parte de las empresas de tecnología? ¿Por qué las calificaciones de Meta o Apple son más bajas que las de Microsoft y Google? El 4 de noviembre de 2022 se lanzó ChatGPT, este robot conversacional dio inicio a la competencia de inteligencia artificial (IA) generativa. Google ya cuenta con modelos de lenguaje similares a gran escala, como LaMDA, que se encuentran en etapa experimental pero aún no están disponibles para el público. Para que estos modelos empiecen a funcionar, primero hay que entrenarlos. Este proceso requiere grandes cantidades de computadoras de alto rendimiento (GPU) que procesan grandes cantidades de datos las 24 horas del día, durante semanas o incluso meses, para encontrar patrones en el texto, que luego se utilizan para iluminar segmentos significativos. En el caso de GPT-4, la versión más avanzada de ChatGPT hasta la fecha, la capacitación se llevó a cabo en Des Moines, Iowa, y los residentes lo desconocían por completo hasta que un alto funcionario de Microsoft dijo en una presentación que «prácticamente es el siguiente». Según Associated Press, fue un viaje a los campos de maíz de Des Moines.

El esfuerzo adicional para desarrollar grandes modelos de IA puede haber provocado una sangría para Google y Microsoft, las dos empresas tecnológicas que más han invertido en esta tecnología. Esto es lo que cree el investigador Ren Shaolei, profesor asociado de ingeniería eléctrica e informática en la Universidad de California en Riverside y experto en el desarrollo sostenible de la inteligencia artificial. «No podemos decirlo con seguridad sin que las empresas nos proporcionen datos específicos, pero el crecimiento en 2022 en comparación con 2021 es muy grande, y sabemos que en ese momento estaban invirtiendo en IA generativa y otros servicios relacionados con la IA. Muchos dinero, inteligencia artificial», explicó por correo electrónico. «La inteligencia artificial ya está integrada en casi todos los productos cotidianos de Microsoft y Google, incluidos sus motores de búsqueda».

La empresa no proporcionó datos sobre cuánta agua y energía adicionales costaría entrenar los modelos de IA en comparación con el consumo típico en los centros de datos. Ana Valdivia, profesora de inteligencia artificial, gobierno y políticas, subraya: “Lo que sabemos, porque me lo confirmó el director de una de las infraestructuras, es que los chips utilizados en el entrenamiento de IA consumen mucho más que los servidores normales”. La investigación del Oxford Internet Institute se centra en evaluar el impacto de la inteligencia artificial en el medio ambiente.

A finales de este año, Ren y otros tres colegas publicarán un estudio en el que proporcionarán estimaciones de cuánta agua se necesita para chatear con ChatGPT. ChatGPT consume medio litro de agua por cada 5 a 50 mensajes (preguntas o instrucciones). El rango de 5 a 50 depende de la complejidad del mensaje. Este cálculo incluye toda el agua utilizada durante el entrenamiento del modelo (el momento de mayor consumo), así como el agua utilizada por la máquina para procesar los comandos emitidos por la herramienta.

Las empresas afectadas han presentado otros argumentos. Un portavoz de Google dijo que el aumento significativo en el uso de agua en 2022 «corresponde al crecimiento empresarial». La respuesta de Microsoft es casi plagio.

Otras grandes empresas tecnológicas, como Meta (2,7%) o Apple (8,5%), han aumentado su consumo de agua, pero significativamente menos que Microsoft y Google. Son gigantes empresariales y sus actividades están creciendo, pero su compromiso con la IA no es tan alto. Aunque la tecnología existe en sus aplicaciones, no cuentan con un modelo a gran escala similar a ChatGPT (o como Bard de Google o Copilot de Microsoft).

como se consume el agua

Un centro de datos parece un almacén industrial formado por varias salas. Cada habitación contenía filas de bastidores o torres de computadoras tan altas como armarios. Las filas están dispuestas en pasillos para que los operadores puedan manipular los circuitos de cada máquina.

Los servidores emiten calor cuando están funcionando. Tener tantas computadoras en un solo lugar hace que este efecto sea aún más fuerte. Muchos centros de datos utilizan torres de refrigeración para evitar el sobrecalentamiento y otras industrias utilizan los mismos sistemas. Funciona exponiendo el flujo de agua al flujo de aire en el intercambiador de calor, evaporando así el circuito de refrigeración.

Los sistemas de refrigeración son uno de los elementos clave del diseño de un centro de datos. Aquí, una red de tuberías enfría servidores en el centro de The Dalles.Connie Zhou

Este método es más eficiente energéticamente que un refrigerador eléctrico, pero implica la evaporación de una gran cantidad de agua (es decir, que no se devuelve al circuito). «Ésta es el agua que aparece como 'consumida' en los registros de las empresas de tecnología. Las torres de refrigeración suelen consumir entre uno y cuatro litros de agua por kilovatio-hora de potencia del servidor (hasta nueve litros en verano), dependiendo de la temperatura externa del bulbo húmedo. «, se lee en el estudio de Ren.

Aproximadamente el 20% del agua utilizada en el sistema de refrigeración (que no se evapora) se vierte a la planta de tratamiento de aguas residuales al final del ciclo. «Esta agua contiene muchos minerales y sales, por lo que no puede utilizarse para el consumo humano sin tratamiento», explicó Ren.

Es difícil determinar cuál es el consumo medio de energía de un centro de datos. Quienes viven en climas fríos necesitan menos refrigeración que otros. Asimismo, las necesidades de agua son diferentes durante las épocas más calurosas y frías del año. Sin embargo, es necesario utilizar agua limpia y tratada para evitar tuberías obstruidas o crecimiento bacteriano. Cuando se utiliza agua de mar o agua reciclada, se debe purificar antes de introducirla en el sistema de refrigeración. Ren Zhengfei dijo que en lo que respecta a Google, casi el 90% de su consumo en Estados Unidos proviene del agua potable.

La ubicación es importante

Los centros de datos alguna vez estuvieron ubicados en ciudades, pero las crecientes demandas de energía de estas infraestructuras los han expulsado de los entornos urbanos, sin poder alimentarlos. «También necesitan un lugar seguro, un lugar con un suministro de energía estable que no corra el riesgo de una catástrofe climática. Sin embargo, en las últimas dos décadas, se han visto empujados al límite». Algorithm Watch y fundador de la Asociación para la Ética Tecnología, explicó Lorena Jaume-Palasí, asesora de Ciencia y Tecnología del Parlamento Europeo.

«Los centros de datos modernos están muy extendidos. A menudo están situados cerca de desiertos o en zonas agrícolas para poder ampliarlos: es común que los módulos de servidores se monten y muevan según sea necesario», afirmó. Un estudio realizado por investigadores de Virginia Tech estima que una quinta parte del agua consumida por los centros de datos de EE. UU. proviene de cuencas con estrés hídrico moderado o alto, áreas que normalmente tienen energía solar o eólica.

Aurora Gómez, integrante del colectivo Tu Nube Seca Mi Río, que nació como respuesta al megacentro que Meta iba a construir en Talavera de la Reina, ve un patrón detrás de estas acciones. “Las empresas suelen buscar centros de datos en zonas con alto desempleo y zonas poco pobladas, donde hay poca reacción social”, reflexiona.

Un problema sin perspectivas de resolución

La industria apuesta claramente por integrar la inteligencia artificial en un número cada vez mayor de productos y servicios. ¿Existe alguna manera de entrenar un modelo de IA sin gastar mucha agua? Wren cree que no. «Las secadoras eléctricas se pueden utilizar para enfriar ordenadores, pero consumen mucha energía, por lo que el consumo de agua al generar electricidad aumentará considerablemente. En teoría, es posible no utilizar agua en el proceso, pero creo que será posible muy difícil”, concluyó el académico.

Esto es lo que defienden las empresas que trabajan para hacer los sistemas más eficientes. Según fuentes de Meta, el nuevo centro de datos que la compañía planea desarrollar enfocado específicamente a la inteligencia artificial utilizará un sistema de secado eléctrico que no requiere agua (más allá de la necesaria para generar electricidad). Teniendo en cuenta las cifras de consumo actuales y las perspectivas de crecimiento económico, un estudio reciente de Javier Farfán y Alena Lohrmann encontró que a partir de 2030, Europa necesitará más de 820 millones de metros cúbicos de agua al año para permitir el acceso a Internet.

Algunas voces empiezan a pedir que utilicemos menos herramientas digitales. La idea básica es la misma que con el transporte o el consumo de carne: la única forma efectiva de revertir la crisis climática es reducir los niveles de producción y consumo. Este es el punto sostenido por la teoría del decrecimiento.

Valdivia no cree que el decrecimiento digital sea la solución. «En mi opinión, responsabilizar a las personas por este consumo es un enfoque equivocado. Por otro lado, los centros de datos son más útiles y socialmente necesarios que los coches eléctricos, etc. Hay alternativas al transporte: puedes dejar el coche y tomar el autobús o tren, pero no hay alternativa al centro de datos”.

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