¿Cuál es el verdadero consumo de agua de chatgpt y otras herramientas de inteligencia artificial?

Por un par de semanas Una preocupación circula en las redes sociales que hasta hace poco nadie tuvo en cuenta: La inteligencia artificial consume demasiada agua. ¿Cómo es eso? ¿Chatgpt funciona con agua? ¿Estamos secando ríos y lagos para un chatbot para hacernos un resumen o hacernos personajes de Ghibli?

¿Cuál es la huella de agua de la IA?

Cada vez que usas un herramienta inteligencia artificial generativoya sea con una pregunta o cuando genera una imagen, Su pedido «viajar» a los centros de datosque son grandes tiendas donde se instalan empresas de empresas.

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Estos servidores, Al Procese su aplicaciónEllos realizan millones de cálculos por segundo y Se calientan. Para que no salgan ni dañen, o básicamente queman, Necesitan sistemas de enfriamiento intensivos.

Mucho de Ese enfriamiento se realiza con agua Eso, al evaporar por calor, se pierde en el proceso. Aquí es donde el concepto de Huella de agua: el cantidad de agua dulce utilizada y evaporada Para mantener esta infraestructura en funcionamiento.

Según una investigación de Washington Post Cada consulta para chatgpt puede consumir una cantidad significativa de agua y energíadependiendo de la ubicación y el método de enfriamiento del centro de datos. Por ejemplo, en West Des Moines, Iowa, los centros de datos de Microsoft utilizaron alrededor del 6% de toda el agua del distrito. En el Dalles, Oregon, los centros de datos de Google Consumieron casi una cuarta parte de toda el agua disponible en la ciudad.

«En el uso diario, la huella de agua varía según la complejidad de la tarea y el modelo», explicó Tn tecno David Soto, autor y especialista en AI Systems y Director de Suministro Global en Softtek. «Se calcula Ese chatgpt usa alrededor de 0.5 litros de agua cada 5 a 50 consultas (es decir, entre 10 y 100 ml a solicitud). Por ejemplo, Escriba un correo electrónico de 120–200 palabras con GPT -4 puede consumir hasta 3 litrosSistema Generar un informe de 10 páginas implica hasta 60 litros con GPT -4. De todos modos, los modelos están optimizados a alta velocidad. De hecho, en este momento el Modelo 4.5 de ChatGPT ya está lanzado, y se sabe que es mucho más eficiente, ya que requiere menos enfriamiento. «

Específicamente, cada vez que le pide a ChatGPT, u otra herramienta generativa, que convierta una foto en un Imagen de estilo Simpson o Ghiblise consumen Entre 2 y 5 litros de agua que se evapora para enfriar los servidores que ejecutan esa tarea.

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Sin embargo, la creación de imágenes, Ya sea por puro entretenimiento, para hacer memes o usarlos en presentaciones, y la solicitud de respuestas, desde consultas más simples hasta la preparación de informes complejos, Es solo una parte del trabajo que hacen las computadorasServidores y sistemas de empresas de inteligencia artificial.

«Hay Una parte muy importante de la IAque muchas veces como usuario no se percibe, lo cual es Entrenamiento modelo«Soto agregó». Todos los modelos están entrenados con grandes volúmenes de datos. En cada ciclo, el primer modelo genera la salida, la predicción o respuesta en función de los datos de entrada, y luego ajusta sus parámetros, modifica internamente sus valores para mejorar su precisión, y es un proceso que puede llevar semanas ”.

No hay tantos datos publicados a este respectopero, según el especialista, para Se habló del modelo GPT-3 sobre 700,000 litros evaporados en la fase de entrenamiento. “Para desarrollos más recientes y modelos más grandes, hay estudios que han estimado el consumo de hasta 2.7 millones de litros en el ciclo completo de desarrollo y capacitación de una serie de modelos ”, dijo.

¿Cómo se puede medir el impacto?

Las empresas usan indicadores como PU (Efectividad del uso de energía) para medir la eficiencia energética y el wue (Efectividad del uso del agua) evaluar el consumo de agua. Sin embargo, todavía Hay poca transparencia.

«Las compañías responsables de la creación de la LLM (modelos de idiomas grandes o generativo de la IA) puedeNCORPARPAR en sus estadísticas de productos Datos estandarizados para el consumo de energía, uso de agua y emisiones de CO₂ Por capacitación e inferencia, publicar Paneles o API de tiempo real con indicadores como Pue y Wue, y se someten a auditorías externas bajo los estándares internacionales «, dijo David Soto Tn tecno.

Por otro lado, el experto sugiere que Las organizaciones que implementan estos sistemas podrían requerir informes Como requisito de compra, informa internamente y públicamente el impacto de su uso, etiqueta las versiones del modelo de acuerdo con su huella ambiental y optimice su despliegue ajustando la carga y seleccionando la infraestructura con un menor consumo de agua y carbono.

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Él Washington Post También enfatiza que, a pesar de las promesas de sostenibilidad, empresas como Google solo reemplazaron el 18% del agua que consumían, lejos del objetivo del 120% establecido para 2030.

¿Qué se está haciendo?

Algunas compañías ya trabajan para reducir esta huella. Soto menciona un sistema desarrollado por Softtek que Reutilizar las respuestas ya generadas cuando se repiten las preguntaslo que permitió el 30% de ahorro en consultas. Otras estrategias incluyen optimizar el Indicaciones Para evitar los recomendaciones y mostrar modelos más pequeños y eficientes, como el recientemente anunciado GPT-4.5 y Claude 3.

Además, hay un movimiento creciente para Localizar centros de datos en regiones más fríasdonde el enfriamiento requiere menos recursos, o incluso use agua reciclada en el proceso.

También es importante enfatizar que en China ya está avanzada por un proyecto de centro de datos submarinos con más de 400 servidores de alto rendimiento que usan agua de mar 40 metros de profundidad para refrigerar servidoreslo que reduce significativamente el consumo de energía y el uso de agua dulce en comparación con los centros de datos tradicionales.

Hacia una mayor conciencia

Tienes que ser consciente de que gran parte de las cosas que hacemos hoy en Internet, No solo ai, se ejecuta en servidoresDesde ver películas de Netflix (una hora de reproducción consumiría 0.36 litros) para enviar un audio para Whatsapp (0.0036 ml). Pero Si bien el impacto de la IA crece, la necesidad de medir su costo ambiental real también crece.

Cada interacción con una IA tiene un gasto de energía y agua. Comprender que es clave para exigir una mayor transparencia y mejores prácticas: “El futuro de la inteligencia artificial no solo se juega en algoritmos, sino tambiénl uso responsable de los recursos del planeta«David Soto concluyó.

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Algunos datos sobre el consumo de agua de IA

• La IA consume entre 1.8 y 12 litros de agua por cada kWh de consumo de energía.
• Una respuesta de aproximadamente 100 palabras consume alrededor de 500 mililitros de agua, equivalente a una botella estándar.
• Modelos como Grok consumen entre 10 y 50 mililitros de agua por respuesta.
• Si se usa un servicio de IA una vez por semana durante un año, el consumo acumulado sería de aproximadamente 27 litros de agua.
• Cada conversación con IA que incluye entre 20 y 50 preguntas consumen medio litro de agua.
• En Virginia, Estados Unidos, donde se encuentra la mayor concentración de centros de datos mundiales, el consumo de agua para el enfriamiento aumentó un 65% en solo cuatro años.
• En 2023, los centros de datos para EE.UU Consumieron más de 283.9 mil millones de litros de agua.
• La media diaria para cada centro de datos es de 1.7 millones de litros, equivalente al consumo diario de aproximadamente 1500 familias.
• Según la Alianza Global sobre Inteligencia Artificial, la demanda mundial de IA podría requerir entre 4.2 y 6.6 mil millones de metros cúbicos de extracción de agua en 2027.
• El uso de energía por IA actualmente representa entre el 2-3% de las emisiones mundiales totales, pero esta proporción aumentará significativamente con la expansión del sector.
• Los centros de datos son actualmente el 2% del consumo mundial de electricidad.