Millones de litros de agua, el costo ecológico de la IA y Ghibli

Tras el furor por las imágenes Ghibli, expertos en Inteligencia Artificial (IA) estimaron que se utilizaron por lo menos 216 millones de litros de agua en 5 días mientras duró esta tendencia, según una investigación de la Universidad de California en Riverside. En esos cinco días se generaron unos 200 millones de imágenes con esa aplicación.

Esta tendencia que se volvió viral en redes replicando el estilo de Studio Ghibli capturó la atención de millones de usuarios en todo el mundo. Estas imágenes han permitido a las personas reimaginar sus recuerdos y momentos cotidianos con la magia del famoso estudio de animación japonés.

Sin embargo, detrás de esta moda aparentemente inofensiva, se esconde un significativo consumo de recursos naturales, especialmente de agua. Esto plantea interrogantes sobre la sostenibilidad de la inteligencia artificial (IA) y su impacto en el medio ambiente.

Algunas investigaciones estiman que para generar cada imagen puede utilizar hasta 3,45 litros de agua. En apenas cinco intentos, el gasto asciende a 17 litros, un número significativo considerando la escasez de agua en muchas partes del mundo.

Según indica National Geographic, generar un texto de 100 palabras en ChatGPT consume, en promedio, 519 mililitros de agua, el equivalente a una botella. Este consumo, que puede parecer mínimo en la escala de una sola consulta, se magnifica cuando se analiza el impacto a gran escala.

Otros servicios populares, como Midjourney, DALL·E y Stable Diffusion, generan millones de imágenes diariamente, multiplicando el impacto ambiental. La demanda de estos sistemas sigue en aumento, lo que también puede incrementar el uso de recursos naturales para mantenerlos operativos.

Según un reporte de Newsweek, la demanda en la “fiebre Ghibli” fue tan alta que OpenAI tuvo que retrasar el acceso gratuito a ChatGPT, y según su CEO, Sam Altman, el proceso “derritió” las unidades de procesamiento gráfico (GPU, en inglés) de la empresa, debido al alto consumo de energía.

Esto refleja la creciente popularidad de la IA, pero también plantea dudas sobre su sostenibilidad a largo plazo. La IA generativa consume enormes cantidades de energía y agua para mantenerse operativa, ya que el uso masivo de modelos como GPT-4o requiere una gran cantidad de recursos en centros de datos.

Ese volumen, de más de 200 millones de litros de agua, equivale al consumo mensual de una ciudad pequeña.

Cada interacción con herramientas de IA requiere una infraestructura tecnológica compleja basada en centros de datos con miles de servidores. Estos equipos generan gran cantidad de calor, por lo que necesitan sistemas de refrigeración eficientes.

Muchos de estos sistemas utilizan agua para enfriar los servidores, mediante torres de enfriamiento en las que el agua absorbe el calor y se evapora. Aunque efectivo, este método implica un consumo considerable. Herramientas como ChatGPT utiliza alrededor de 500 ml de agua por cada serie de entre 5 a 50 interacciones, según las estimaciones más recientes.

Álvaro Peña, experto en inteligencia artificial, dijo a EFE que “la gente no es consciente del agua que se consume por generar una imagen con IA” y “mucho menos de que sea de medio litro por imagen”. Además, destaca que “no se contabilizan todas las etapas que requieren agua, como la fabricación de chips o la refrigeración de los centros de datos”.

Algunas ya están actuando. Microsoft, por ejemplo, busca ser “positiva en agua” para 2030, reponiendo más agua de la que utiliza mediante proyectos de eficiencia y restauración de ecosistemas, según la propia empresa.

La ambientalista María Prado plantea a EFE que se deberían exigir procedimientos normalizados para medir el impacto ambiental de la IA. “Hoy no hay datos confiables ni suficientes regulaciones”, se queja, y apunta directamente al papel de los gobiernos: “Deben asumir el liderazgo para imponer transparencia y sostenibilidad hídrica, energética y ambiental”.

En esa misma línea, Álvaro Peña considera que “la responsabilidad es compartida entre usuarios y empresas”, si bien él duda de que haya cambios “si no hay presión externa” y advierte  que no cree que “se tomen medidas si no hay una crisis visible como cortes eléctricos o problemas directos en el día a día”.

Lo que depara el futuro

Según un reportaje de Infobae sobre esta problemática, “la previsión no es alentadora”, ya que se estima que el uso de energía por parte de los centros de datos enfocados en inteligencia artificial podría triplicarse para 2028, aumentando proporcionalmente la demanda de agua.

A escala global, el crecimiento proyectado de esta industria podría requerir entre 4.200 y 6.600 millones de metros cúbicos de agua para 2027, una cantidad similar al consumo anual de Dinamarca o la mitad del Reino Unido.

Destaca que hasta ahora no existe ninguna legislación internacional que imponga límites o establezca políticas públicas de sostenibilidad digital.

Pero algunos gigantes tecnológicos han empezado a buscar alternativas. Amazon Web Services ha implementado el uso de aguas residuales tratadas en ciertos centros de datos. No obstante, la mayoría de las compañías aún dependen del agua potable.

Y el gigante de internet Google, anuncia desde 2012 que está ejecutando un proyecto “verde” basado en la utilización de aguas grises de bañeras y lavabos para implementarse en centros de datos y modificar las técnicas de enfriamiento de servidores, tomando un 30% del agua que usa la población en los alrededores del condado de Douglas, en Georgia.

Como lo afirma National Geographic, todo lo que hacemos en internet tiene un impacto. Por ejemplo, el 1% de las emisiones globales de C02 están generadas por ver videos online, y esta cifra podría elevarse al 8% para 2025. También leer (aunque leer libros en papel, en promedio, parece menos contaminante que leer online o en ebooks).

“En lo referido a la IA, la industria debe invertir en tecnologías innovadoras que minimicen su huella ambiental. Si queremos disfrutar de todas las ventajas de la Inteligencia Artificial, no queda otra”, recomienda. (Con información de EFE).

Los centros de datos y su impacto en los recursos hídricos

Estudios recientes revelan cifras preocupantes sobre el consumo hídrico de la inteligencia artificial. La OCDE estima que, para 2027, la IA podría utilizar entre 4,2 y 6,6 mil millones de metros cúbicos de agua al año. Esta cifra supera el uso anual de países como Dinamarca y alcanza la mitad del consumo del Reino Unido.

Grandes empresas tecnológicas también han reportado aumentos significativos. Microsoft, por ejemplo, reconoce que incrementó su consumo en un 34% en 2022, en parte por el entrenamiento de modelos como ChatGPT. Google utilizó entre 6 y 7 millones de metros cúbicos ese año, y Meta alcanzó los 2 millones. Esta tendencia muestra cómo el crecimiento de la IA está estrechamente ligado a un mayor uso de recursos naturales.

Según dice a EFE la portavoz de energía, clima y movilidad de Greenpeace en España, María Prado, “en los centros de datos, el consumo de agua es altísimo” y se utiliza para tres cosas: refrigeración, generación de electricidad y fabricación de microchips.

Detalla además que “la refrigeración usa entre 1 y 9 litros de agua por kilovatio hora de energía, y el 80% de esa agua se evapora”. También advierte de que “la electricidad para alimentar los centros puede evaporar hasta 7,6 litros por kWh, lo que implica que la electricidad necesita mucha más agua que la refrigeración en sí”.

Las diferencias

No todas las herramientas de IA tienen el mismo impacto ambiental. Modelos como ChatGPT, DALL·E o Midjourney, difieren en sus procesos operativos y, por ende, en su consumo de recursos, aunque todos son impulsados por inteligencia artificial.

ChatGPT, por ejemplo, se centra en la generación de texto y requiere una cantidad significativa de procesamiento para comprender y generar respuestas coherentes basadas en las entradas del usuario. Por otro lado, herramientas como DALL·E y Midjourney están diseñadas para crear imágenes a partir de descripciones textuales, un proceso que puede ser aún más intensivo en términos computacionales.

La generación de imágenes de alta calidad implica procesar complejos algoritmos y manejar grandes volúmenes de datos, lo que puede resultar en un mayor consumo de energía y, consecuentemente, de agua para la refrigeración de los sistemas involucrados.

María Prado remarca que “la huella real está invisibilizada”, ya que “las grandes tecnológicas solo muestran una parte de la foto porque no están obligadas a publicar los datos completos”.

Por su parte, Peña agrega que “no hay suficiente transparencia” y que “algunas empresas, como Microsoft, han omitido datos o subestimado consumos”.

Ante este escenario, los expertos consideran que es clave que empresas y usuarios tomen conciencia del impacto ambiental del uso de IA. Las compañías deben apostar por prácticas sostenibles, como desarrollar algoritmos más eficientes, usar sistemas de enfriamiento con menor consumo hídrico y recurrir a energías renovables. (EFE).