POR: IGOR
El entrenamiento y el uso diario de los modelos de IA exigen una cantidad inmensa de electricidad. Realizar una consulta a una IA generativa puede consumir hasta diez veces más electricidad que una búsqueda convencional en Google. Por ejemplo, crear una imagen con IA generativa puede requerir una cantidad de energía similar a la necesaria para cargar un teléfono móvil. Se proyecta que para 2028, la IA podría representar hasta el 20% del consumo energético total de los centros de datos. Dado que gran parte de esta energía proviene de combustibles fósiles, esto se traduce en altas emisiones de gases de efecto invernadero.
Infraestructura y Materiales:
La fabricación del hardware necesario para la IA, incluyendo chips semiconductores, servidores y otros dispositivos electrónicos, requiere una gran variedad de materiales. Entre ellos se encuentran metales como el litio, el cobalto, el silicio y las tierras raras, cuya extracción y procesamiento tienen un impacto ambiental significativo.
Emisiones de Carbono y Huella Ambiental:
El elevado consumo energético asociado a la IA, gran parte del cual se deriva de fuentes no renovables, genera una considerable huella de carbono. Estas emisiones de gases de efecto invernadero provienen tanto del entrenamiento intensivo de los modelos de IA como de su uso cotidiano, contribuyendo al cambio climático.
En conclusión, el desarrollo y la implementación de la inteligencia artificial, si bien ofrecen innumerables beneficios, conllevan un alto impacto ambiental. Es crucial tomar conciencia de este costo oculto y buscar soluciones sostenibles para mitigar el consumo de recursos y las emisiones asociadas a esta tecnología.
