En los últimos días, las redes sociales se llenaron de imágenes generadas por Inteligencia Artificial (IA) inspiradas en el estilo visual de Studio Ghibli.

Millones de personas alrededor del mundo se unieron a la tendencia, creando sus propias versiones de estas imágenes, que rápidamente se hicieron virales. Sin embargo, detrás de esta fascinante tecnología y tierna propuesta, hay un costo ambiental del que poco se habla: el consumo masivo de agua.

La IA, especialmente los modelos de gran tamaño como los más recientes de OpenAI, como ChatGPT y su versión más avanzada GPT-4, requiere enormes cantidades de recursos para funcionar.

Según Shaolei Ren, profesor asociado de Ingeniería Eléctrica e Informática en la Universidad de California, el entrenamiento y funcionamiento de estos modelos se realiza en poderosos servidores que utilizan varias unidades de procesamiento gráfico (GPU), las cuales consumen gran cantidad de energía.

“Estos servidores consumen tanta energía que pueden ser equivalentes al consumo energético promedio de una casa entera. A pesar de las mejoras en la eficiencia de los algoritmos y el hardware, el entrenamiento y la inferencia de modelos de IA sigue siendo una fuente importante de consumo energético”, señala Ren.

El impacto ambiental no se limita solo a las emisiones de carbono. La refrigeración de estos servidores, fundamental para evitar el sobrecalentamiento, también requiere grandes cantidades de agua, tanto para enfriar los servidores locales como para generar electricidad en plantas externas.

La demanda de agua dulce para refrigeración y la extracción de energía ha comenzado a generar preocupación entre los expertos.

Ren y su equipo de investigación descubrieron que entrenar modelos de IA grandes puede requerir millones de litros de agua, y que, además de entrenar, ejecutarlos también implica un alto consumo de este recurso.

Según estimaciones de un estudio de la Universidad de California y la Universidad de Texas, por cada 10 a 50 consultas simples, modelos como ChatGPT-3 utilizan hasta 500 mililitros de agua.

“GPT-4, el modelo que actualmente utiliza ChatGPT, tiene un tamaño mucho mayor y, por lo tanto, probablemente consume más agua que GPT-3″, explica Ren. Este consumo se proyecta a gran escala, ya que la demanda global de IA se espera que represente entre 4.200 y 6.600 millones de metros cúbicos de extracción de agua en 2027.

El costo ambiental se incrementa a medida que más usuarios generan imágenes y consultas en línea. Por ejemplo, si generar una sola imagen con IA en GPT-4 cuesta medio litro de agua, la cifra es alarmante si se considera la gran cantidad de imágenes generadas a diario. Solo por mil imágenes, el consumo sería de 500 litros, y por un millón de imágenes, la cifra se eleva a 500.000 litros de agua desperdiciados.

El problema ya es notable, ya que ChatGPT recibe aproximadamente 10 millones de consultas al día.

De hecho, Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, mencionó recientemente la preocupación por el impacto de estas consultas:

“Es muy divertido ver a la gente amar las imágenes en ChatGPT, pero nuestras GPU se están derritiendo. Vamos a introducir temporalmente algunos límites de velocidad mientras trabajamos para hacerlo más eficiente”, dijo en su perfil de X.

Así, aunque la IA continúa sorprendiendo con sus posibilidades creativas, es fundamental tener en cuenta el impacto ambiental de su funcionamiento, especialmente en el consumo de recursos como el agua.

A medida que la demanda de IA sigue creciendo, será necesario reflexionar sobre su sostenibilidad y explorar maneras de reducir su huella ecológica.