En un informe realizado por Alex De Vries, fundador de Digiconomist, destaca la creciente huella energética dejada por la Inteligencia Artificial (IA), especialmente durante la fase de entrenamiento de los modelos. Esta investigación, publicada en Joule, resalta la preocupación por el impacto ambiental de las tecnologías emergentes, como la IA, que ha experimentado un rápido crecimiento en los últimos años.
De acuerdo con De Vries, la etapa de entrenamiento de los modelos de IA consume una cantidad significativa de energía, ya que requiere grandes cantidades de datos para el aprendizaje del modelo. Por ejemplo, modelos como BigScience Large Open-Science Open-Access Multilingual (BLOOM) han consumido cientos de megavatios-hora (MWh) de electricidad durante su entrenamiento.
Además, se menciona que la demanda de productos relacionados con la IA, como chips y servidores, también puede contribuir al aumento de la huella energética. Se citan estimaciones que sugieren que el uso generalizado de IA, como en el caso de Google, podría resultar en un consumo eléctrico significativo, comparable al de un país como Irlanda.
De Vries concluye que, si bien es posible que el suministro de servidores de IA continúe siendo un desafío en los próximos años, es importante moderar las expectativas sobre el crecimiento de esta tecnología. Sugiere que los desarrolladores de IA consideren la necesidad real de su utilización y aboga por la introducción de requisitos de divulgación ambiental para mejorar la transparencia en toda la cadena de suministro de IA.
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