Cada d铆a nos despertamos con nuevos datos que alertan del coste ambiental de la IA generativa. Una sola consulta en ChatGPT puede consumir hasta 10 veces m谩s energ铆a y agua que una b煤squeda en Google. El debate, antes t茅cnico, empieza a ser tambi茅n social y econ贸mico. La IA, como toda tecnolog铆a disruptiva, tambi茅n requiere criterio ambiental.
Para entender esta huella invisible, hay que diferenciar dos etapas. Primero, el entrenamiento. Los modelos de lenguaje masivos ( LLM) se entrenan con billones de par谩metros. Esta fase requiere una capacidad de c谩lculo enorme y, por tanto, grandes consumos de electricidad y agua para refrigerar las GPU. Despu茅s viene la fase de inferencia: cada interacci贸n que tenemos con la IA. Aunque es menos intensiva, su uso masivo y cotidiano obliga a mantener una infraestructura tecnol贸gica de grandes dimensiones y con consumos significativos. Ante este escenario, el sector opta por un modelo h铆brido: entrenar en la nube ( cloud ) y ejecutar en el extremo ( edge computing ). Las grandes plataformas utilizan el cloud para entrenar, aprovechando la capacidad de c谩lculo y la eficiencia de escala. Pero, para las respuestas en tiempo real, la tendencia es acercar el proceso a los dispositivos o a nodos locales, reduciendo latencia, ahorrando energ铆a y haciendo m谩s eficiente la experiencia. Este binomio 鈥搉ube para aprender, edge para responder鈥� ya se ha consolidado como arquitectura dominante de la IA distribuida.
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En Europa, varios proyectos ya trabajan para reducir el consumo energ茅tico hasta un 50% en aplicaciones de inferencia
Como toda tecnolog铆a joven, la IA generativa todav铆a no ha sido optimizada. A medida que crece su uso y se vuelve casi universal, tambi茅n crece la exigencia de eficiencia. A veces no tanto por sensibilidad ambiental como por sostenibilidad econ贸mica: m谩s consumo implica m谩s coste. Comparar las interacciones con la IA generativa con las de Google es enga帽oso. Google lleva m谩s de 20 a帽os afinando sus algoritmos y su infraestructura para ofrecer b煤squedas ultrarr谩pidas con un coste energ茅tico minimizado. La IA justo empieza. Es como comparar el metro de una gran ciudad con un servicio de taxi aut贸nomo que justo arranca. Los dos te llevan a tu destino, pero el primero lo hace con un sistema rodado y eficiente; el segundo todav铆a est谩 aprendiendo la ruta.
Hay motivos para el optimismo. Las 煤ltimas GPU de entrenamiento de Nvidia multiplican por tres el rendimiento por vatio con respecto a las anteriores generaciones. Los chips de 5 y 3 nan贸metros permiten aumentar la densidad de transistores y reducir el calor generado, disminuyendo la dependencia de sistemas de refrigeraci贸n intensivos en agua. El coste de las inferencias disminuye por diez cada a帽o.
Al mismo tiempo, arquitecturas como RISC-V, abiertas y modulares, abren la puerta a procesadores m谩s eficientes y adaptados a aplicaciones espec铆ficas. En Europa, varios proyectos ya trabajan para reducir el consumo energ茅tico hasta un 50% en aplicaciones de inferencia. Es una oportunidad doble: para reducir la huella ambiental y reforzar la soberan铆a tecnol贸gica de Europa, especialmente en ciudades como Barcelona, que puede ser pulso de innovaci贸n en este nuevo paradigma.