El último informe ambiental anual de Google revela el verdadero impacto que sus recientes incursiones en la inteligencia artificial han tenido en sus emisiones de gases de efecto invernadero.
La expansión de sus centros de datos para apoyar los desarrollos de IA contribuyó a que la empresa produjera 14,3 millones de toneladas de dióxido de carbono equivalente en 2023. Esto representa un aumento del 48% respecto a la cifra equivalente de 2019 y un aumento del 13% desde 2022.
“Este resultado se debió principalmente a aumentos en el consumo de energía de los centros de datos y las emisiones de la cadena de suministro”, escribieron los autores del informe.
“Al integrar aún más la IA en nuestros productos, reducir las emisiones puede ser un desafío debido al aumento de la demanda energética provocado por la mayor intensidad de la computación de IA y las emisiones asociadas con los aumentos esperados en nuestra inversión en infraestructura técnica.”
Google afirma que no puede distinguir el componente de las emisiones totales de los centros de datos por el cual la IA es responsable.
En 2021, Google se comprometió a alcanzar emisiones netas cero en todas sus operaciones y cadena de valor para 2030. El informe indica que este objetivo ahora se considera “extremadamente ambicioso” y “requerirá que (Google) navegue por una incertidumbre significativa”.
El informe continúa diciendo que el impacto ambiental de la IA es “complejo y difícil de predecir”, por lo que la empresa solo puede publicar métricas de todo el centro de datos, que incluyen almacenamiento en la nube y otras operaciones. Esto significa que por el momento se mantienen en secreto los daños ambientales infligidos específicamente como resultado del entrenamiento y uso de IA en 2023.
Dicho esto, en 2022, David Patterson, un ingeniero de Google, escribió en un blog: “Nuestros datos muestran que el entrenamiento y la inferencia de aprendizaje automático representan solo el 10%–15% del consumo total de energía de Google en cada uno de los últimos tres años”. Sin embargo, esta proporción probablemente haya aumentado desde entonces.
Por qué la IA es responsable del aumento de emisiones de las empresas tecnológicas
Al igual que la mayoría de sus competidores, Google ha introducido una serie de proyectos y funciones de IA en el último año, incluidos Gemini, Gemma, Overviews y generación de imágenes en Búsqueda y herramientas de seguridad de IA.
Los sistemas de IA, en particular aquellos involucrados en el entrenamiento de modelos de lenguaje grandes, demandan una potencia computacional sustancial. Esto se traduce en un mayor consumo de electricidad y, en consecuencia, en más emisiones de carbono que la actividad en línea normal.
Según un estudio de Google y UC Berkeley, el entrenamiento de GPT-3 de OpenAI generó 552 toneladas métricas de carbono, equivalente a conducir 112 automóviles de gasolina durante un año. Además, los estudios estiman que un sistema de IA generativo utiliza alrededor de 33 veces más energía que las máquinas que ejecutan software específico para tareas.
El año pasado, el consumo total de electricidad de los centros de datos de Google aumentó un 17%, y aunque no sabemos qué proporción de esto se debió a actividades relacionadas con la IA, la empresa admitió que “espera que esta tendencia continúe en el futuro”.
Google no es la primera de las grandes organizaciones tecnológicas en revelar que los desarrollos de IA están teniendo un impacto en sus emisiones y que son difíciles de gestionar. En mayo, Microsoft anunció que sus emisiones aumentaron un 29% desde 2020, principalmente debido a la construcción de nuevos centros de datos. “Nuestros desafíos se deben en parte a nuestra posición como uno de los principales proveedores de servicios en la nube que está expandiendo sus centros de datos”, dijo el informe de sostenibilidad ambiental de Microsoft.
Documentos filtrados vistos por Business Insider en abril aparentemente muestran que Microsoft ha adquirido más de 500MW de espacio adicional para centros de datos desde julio de 2023 y que su huella de GPU ahora soporta “clusters” de IA en vivo en 98 ubicaciones a nivel mundial.
Hace cuatro años, el presidente de Microsoft, Brad Smith, se refirió al compromiso de la empresa de convertirse en carbono negativo para 2030 como un “objetivo ambicioso”. Sin embargo, en mayo, admitió que “la luna se ha movido” desde entonces y ahora está “más de cinco veces más lejos”, a través del podcast Zero de Bloomberg.
Alex de Vries, fundador de la plataforma de análisis de tendencias digitales Digiconimist, que rastrea la sostenibilidad de la IA, piensa que los informes ambientales de Google y Microsoft demuestran que los jefes tecnológicos no están tomando la sostenibilidad tan en serio como el desarrollo de la IA. “En teoría pueden decirlo, pero la realidad es que actualmente están claramente priorizando el crecimiento sobre el cumplimiento de esos objetivos climáticos”, dijo a TechRepublic en un correo electrónico.
“Google ya está luchando por satisfacer su creciente demanda energética a partir de fuentes de energía renovable. La intensidad de carbono de cada MWh consumido por Google está aumentando rápidamente. A nivel global, solo tenemos un suministro limitado de fuentes de energía renovable disponibles y la trayectoria actual de la demanda de electricidad relacionada con la IA ya es demasiado. Algo tendrá que cambiar drásticamente para que esos objetivos climáticos sean alcanzables.”
Las emisiones en aumento de Google también podrían tener un impacto indirecto en las empresas que utilizan sus productos de IA, que tienen sus propios objetivos ambientales y regulaciones que cumplir. “Si Google es parte de su cadena de valor, el aumento de las emisiones de Google también significa que sus emisiones de Alcance 3 están aumentando”, dijo de Vries a TechRepublic.
Cómo Google está gestionando sus emisiones de IA
El informe ambiental de Google destaca varias formas en que la empresa está gestionando las demandas energéticas de sus desarrollos de IA. Su última Unidad de Procesamiento Tensorial, Trillium, es más del 67% más eficiente energéticamente que la quinta generación, mientras que sus centros de datos son más de 1,8 veces más eficientes energéticamente que los centros de datos empresariales típicos.
Los centros de datos de Google ahora ofrecen aproximadamente cuatro veces más potencia informática con la misma cantidad de energía eléctrica en comparación con hace cinco años.
En promedio, la efectividad del uso de energía anual de los centros de datos de Google de 2010 a 2023. Como 1,58 es el promedio de la industria, las instalaciones de Google utilizaron aproximadamente 5,8 veces menos energía de sobrecarga por cada unidad de energía de equipo de TI en 2023. Imagen: Google
En marzo de 2024, en NVIDIA GTC, TechRepublic habló con Mark Lohmeyer, vicepresidente y director general de infraestructura de cómputo y IA/ML en Google Cloud, sobre cómo sus TPUs están volviéndose más eficientes.
Dijo: “Si piensas en ejecutar una forma altamente eficiente de cómputo acelerado con nuestros propios TPUs internos, aprovechamos la refrigeración líquida para esos TPUs que les permite funcionar más rápido, pero también de una manera mucho más eficiente energéticamente y, como resultado, de una manera más rentable”.
Google Cloud también utiliza software para gestionar sosteniblemente el tiempo de actividad. “Lo que no quieres tener es un montón de GPUs o cualquier tipo de cómputo desplegado utilizando energía pero sin producir activamente, ya sabes, los resultados que estamos buscando”, dijo Lohmeyer a TechRepublic. “Así que conducir altos niveles de utilización de la infraestructura también es clave para la sostenibilidad y eficiencia energética.”
El informe ambiental de Google de 2024 dice que la empresa está gestionando el impacto ambiental de la IA de tres maneras:
Optimización del modelo: por ejemplo, aumentó la eficiencia de entrenamiento de su TPU de quinta generación en un 39% con técnicas que aceleran el entrenamiento, como la cuantificación, donde se reduce la precisión de los números utilizados para representar los parámetros del modelo para disminuir la carga computacional.
Infraestructura eficiente: su TPU de cuarta generación fue 2,7 veces más eficiente energéticamente que la tercera generación. En 2023, el programa de gestión del agua de Google compensó el 18% de su consumo de agua, gran parte del cual se destina a enfriar los centros de datos.
Reducción de emisiones: el año pasado, el 64% de la energía consumida por los centros de datos de Google provino de fuentes libres de carbono, que incluyen fuentes renovables y esquemas de captura de carbono. También desplegó plataformas de computación carbono-inteligentes y capacidades de respuesta a la demanda en sus centros de datos.
Además, los productos de IA de Google están siendo diseñados para abordar el cambio climático en general, como el enrutamiento eficiente de combustible en Google Maps, modelos de predicción de inundaciones y la herramienta Green Light que ayuda a los ingenieros a optimizar el tiempo de los semáforos para reducir el tráfico detenido y el consumo de combustible.
La demanda de IA podría superar los objetivos de emisiones
Google afirma que el consumo de electricidad de sus centros de datos —que alimentan sus actividades de IA, entre otras cosas— actualmente representa solo alrededor del 0,1% de la demanda eléctrica mundial. De hecho, según la Agencia Internacional de Energía, los centros de datos y las redes de transmisión de datos son responsables del 1% de las emisiones relacionadas con la energía.
Sin embargo, se espera que esto aumente significativamente en los próximos años, con un pronóstico de que el consumo de electricidad de los centros de datos se duplicará entre 2022 y 2026. Según SemiAnalysis, los centros de datos consumirán aproximadamente el 4,5% de la demanda energética mundial para 2030.
Se requieren cantidades considerable de energía para el entrenamiento y la operación de modelos de IA en los centros de datos, pero la fabricación y el transporte de los chips y otros componentes también contribuyen. La AIE ha estimado que la IA específicamente consumirá 10 veces más electricidad en 2026 que en 2023, gracias a la creciente demanda.
Los centros de datos también necesitan enormes cantidades de agua para la refrigeración y aún más cuando se ejecutan cálculos de IA intensivos en energía. Un estudio de la UC Riverside encontró que la cantidad de agua extraída para actividades de IA podría alcanzar el equivalente a la mitad del consumo anual del Reino Unido para 2027.
El aumento de la demanda de electricidad podría llevar a las empresas tecnológicas de nuevo a la energía no renovable
Las empresas tecnológicas han sido durante mucho tiempo grandes inversoras en energía renovable, con el último informe ambiental de Google indicando que compró más de 25 TWh en 2023 solo. Sin embargo, existen preocupaciones de que la creciente demanda de energía como resultado de sus esfuerzos en IA mantendrá en funcionamiento plantas de energía de carbón y petróleo que de otro modo habrían sido desmanteladas.
Por ejemplo, en diciembre, los supervisores del condado en el norte de Virginia aprobaron la construcción de hasta 37 centros de datos en solo 2,000 acres, lo que llevó a propuestas para expandir el uso de energía de carbón.
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