Por primera vez, Google publica datos sobre la demanda energética de Gemini que sorprenden
Google publicó por primera vez datos sobre la demanda energética y el impacto ambiental del uso promedio de Gemini, el modelo de inteligencia artificial que se integra en sus productos, con un detalle hasta hoy desconocido sobre la huella de energía, de emisiones de carbono y de consumo de agua en los intercambios con el chatbot.
La IA está impulsando avances científicos, mejorando la atención sanitaria y la educación, y podría aportar billones de dólares a la economía mundial. Comprender la huella de la IA es crucial, pero los datos exhaustivos sobre el impacto energético y ambiental del uso de la IA fueron limitados hasta el momento lo que viene dando lugar a todo tipo de conjetura.
Uno de los puntos que genera gran incertidumbre, entre tantos otros, es cómo podrán reaccionar los mercados ante la evidencia de que la demanda de energía a partir del desarrollo de la IA aumentará exponencialmente en los próximos años, generando un impacto significativo en las redes eléctricas globales, el consumo de agua y los minerales críticos.
Tal es el crecimiento esperado que se estima que la demanda energética de la IA se está duplicando cada 100 días, según un reciente informe de la Unesco publicado en julio. El consumo anual de energía de la IA generativa ya es equivalente al de un país de bajos ingresos, y se prevé que se triplique para 2027 en las grandes empresas tecnológicas.
Es por eso que el gigante tecnológico, para llevar claridad sobre sus procesos, publicó un documento técnico que detalla la metodología integral para medir el impacto energético, de las emisiones y del agua de las consultas a Gemini, es decir con la interacción resultante de cada prompt.
Cuánta energía consume Gemini
El enfoque considera toda la infraestructura de servicios de IA, incluyendo la energía activa del acelerador de IA, la energía del sistema host, la capacidad de las máquinas inactivas y la sobrecarga energética del centro de datos.
Se estimó que el texto promedio de las interacciones con la IA utiliza 0,24 vatios-hora (Wh) de energía, emite 0,03 gramos de dióxido de carbono equivalente (gCO 2 e) y consume 0,26 mililitros o aproximadamente cinco gotas de agua: cifras que son sustancialmente inferiores a muchas estimaciones públicas.
En consecuencia, Google afirma que el impacto energético por interacción en promedio de un prompt de texto en Gemini es equivalente a mirar televisión durante menos de nueve segundos, una cifra considerablemente inferior a muchas estimaciones públicas.
Si bien estos impactos son bajos en comparación con otras actividades cotidianas, la reducción del impacto ambiental de la IA sigue requiriendo una atención importante.
Para lograr este objetivo, Google propone una medición integral de las métricas ambientales de la IA es fundamental para comparar modelos con precisión y fomentar adecuadamente las mejoras de eficiencia en toda la pila de IA.
Google y una eficiencia creciente de la IA
El poder transformador de la IA es innegable, pero a medida que se acelera la adopción por parte de los usuarios, también aumenta la necesidad de comprender y mitigar el impacto ambiental de sus servicios.
Pero al mismo tiempo, los sistemas de IA desarrollados por Google se están volviendo más eficientes gracias a innovaciones en la investigación y mejoras en la eficiencia del software y el hardware.
En ese sentido, se aseguró que los sistemas de IA son cada vez más eficientes y han demostrado reducciones: durante un período reciente de 12 meses, la energía y la huella de carbono total del mensaje de texto promedio de Gemini Apps se redujeron 33 y 44 veces, respectivamente, al mismo tiempo que se brindaban respuestas de mayor calidad.
Estos resultados se basan en las recientes reducciones de emisiones de energía en los centros de datos de Google, así como en los esfuerzos para promover el uso de energía libre de carbono y por reponer el agua.
Las mejoras en la eficiencia de Gemini se deben al enfoque «full-stack» de la compañía para el desarrollo de IA que abarca desde hardware personalizado y modelos de alta eficiencia hasta los robustos sistemas de servicio que hacen posibles estos modelos.
Las ganancias de eficiencia de Gemini son el resultado de años de trabajo, pero google promete que «esto es solo el comienzo». Reconociendo que la demanda de IA está creciendo, está invirtiendo en reducir los costos de suministro de energía y el agua requerida por prompt y sus hallazgos en las mediciones preteden impulsar el progreso de toda la industria hacia una IA más eficiente.
