¿La inteligencia artificial (IA) es una villana climática? Los edificios vacíos y las obras abandonadas de la antigua acería en Midland, Pensilvania, revelan el pasado industrial de esta ciudad del valle de Ohio. La empresa Crucible Steel empleó a miles de personas en este sitio durante casi un siglo e impulsó la economía local antes de que cerrara debido a la recesión de la industria acerera hace décadas. Tras su cierre dejó atrás un artefacto más al “cinturón del óxido”. No obstante, el director ejecutivo de Mawson Infrastructure Group, Rahul Mewawalla, ve algo más en los desechos industriales: energía para un centro de datos que haga de esta pequeña ciudad del este de la frontera de Ohio parte de la revolución de la inteligencia artificial.
“El esqueleto subyacente de la infraestructura energética está ahí”, dice Mewawalla a Newsweek. Los antiguos sitios industriales como la acería de Midland consumían enormes cantidades de electricidad y las conexiones de alta potencia todavía estaban en su lugar cuando la fábrica cerró.
Mawson ahora tiene unos 60 centros de datos modulares del tamaño de un tráiler con remolque procesando ceros y unos para clientes digitales, en más de tres hectáreas, del espacio que ocupaba Crucible Steel. El metal reluciente de las unidades de datos contrasta fuertemente con las sucias estructuras remanentes y las vías del ferrocarril.
Pero las unidades de procesamiento gráfico, o GPUs (por sus siglas en inglés), dentro de los centros de datos que hacen posible gran parte de la inteligencia artificial generativa, son consumidoras de energía —consumen electricidad y expulsan mucho calor—, lo que, a su vez, requiere de aún más energía para enfriar y mantener los servidores en una temperatura adecuada. Mewawalla explica que la reciente incorporación de un cliente de IA impulsó a Mawson a expandir su potencia informática a 120 megavatios en Midland.
Dados los miles de millones de dólares fluyendo actualmente hacia la IA y la infraestructura técnica que esta requiere, la forma en que decidamos potenciar y luego aplicar la tecnología podría determinar si esta inteligencia demuestra ser una heroína o una villana climática.
La antigua acería tiene los ingredientes esenciales para un centro de datos, con agua para refrigeración procedente del río Ohio y un enlace cercano a la red de fibra óptica de Pittsburgh. Sin embargo, lo más importante es que al otro lado del río se encuentra la central eléctrica de Beaver Valley, una planta nuclear cuyo cierre estaba previsto hace cinco años, pero cuyos nuevos propietarios mantuvieron abierta. Esta proporciona al centro de datos abundante electricidad libre de carbono.
“Si quieres trabajar con clientes destacados de IA debes tener energía limpia”, comenta Mewawalla.
Las estimaciones del uso de energía de la inteligencia artificial varían mucho, pero un estudio encontró que generar una imagen para un modelo popular consume tanta energía como cargar completamente un teléfono celular. Otro estudio halló que las búsquedas web con IA generativa utilizan diez veces la energía necesaria para una búsqueda estándar. Entrenar un modelo de lenguaje grande también requiere mucha energía. Según una estimación, adiestrar al ChatGPT-4 de OpenAI puede haber consumido tanta energía como 4,800 hogares promedio durante un año.
Un informe del Instituto de Investigación de Energía Eléctrica de este año estima que, para finales de la década, los centros de datos podrían absorber el 9 por ciento de toda la generación de electricidad de Estados Unidos, un marcado aumento respecto del 4 por ciento actual. “Si nos basamos en todo lo que estamos viendo, probablemente sea una cifra subestimada”, apunta Mewawalla. “La demanda es mucho mayor de lo que la mayoría de la gente imagina”.
La carrera para asegurar todas las fuentes de poder para el auge de la inteligencia artificial ya comenzó. Al otro lado de Pensilvania, Amazon Web Services compró en marzo un centro de datos adjunto a la planta nuclear Susquehanna Steam Electric Station. Posteriormente, en mayo, Amazon inició la construcción de su primera instalación solar a escala industrial, un conjunto de 150 megavatios en el sur de California con enormes baterías que almacenan energía para usar después del anochecer.
En agosto, Microsoft inició una asociación para construir 500 megavatios de energía solar a escala comunitaria en todo Estados Unidos durante los próximos cinco años. Más adelante, en ese mismo mes, Meta, empresa matriz de Facebook, anunció un acuerdo para comprar 150 megavatios de energía geotérmica para abastecer centros de datos.
Pero, incluso con esas inversiones de megavatios en energía limpia, gran parte de la electricidad en la mayor parte del país todavía proviene de la quema de combustibles fósiles, especialmente del gas natural. A medida que las empresas de servicios públicos anticipan un aumento en la demanda, se está ampliando parte de la generación de energía con gas, a la vez que se está retrasando el retiro de algunos quemadores de carbón viejos y sucios.
Eso significa que el auge de los centros de datos de inteligencia artificial también está impulsando el consumo de combustibles fósiles y las emisiones de gases de efecto invernadero, incluso en algunas empresas de tecnología con reputación de tener objetivos climáticos ambiciosos.
Los críticos de algunos grupos ambientalistas dicen que las cifras revelan una prioridad diferente. “Están interesados en ganar el mercado de la IA y harán todo lo que esté a su alcance, incluso estropear el medioambiente, para llegar allí”, comenta a Newsweek Michael Khoo, director del Programa de Desinformación Climática de Amigos de la Tierra. “Me siento bastante derrotado ante las perspectivas de que Silicon Valley alguna vez cumpla los objetivos climáticos si continúa por este camino”.
Sin embargo, la inteligencia artificial y el machine learning también están aplicándose a algunos de los problemas más difíciles de las tecnologías limpias y la ciencia climática. Los investigadores ya utilizan estas nuevas herramientas en una amplia gama de aplicaciones relacionadas con el clima, como alinear la energía renovable intermitente con las necesidades de la red eléctrica, mejorar las predicciones de incendios e inundaciones provocados por el clima y ayudar a descubrir materiales utilizados en tecnologías limpias.
Amen Ra Mashariki dirige el área de IA y estrategias de datos en el Bezos Earth Fund en Washington, D. C., y supervisa el AI for Climate and Nature Grand Challenge (Concurso de IA para el Clima y la Naturaleza). El concurso ofrece 100 millones de dólares para apoyar las mejores propuestas que utilicen la inteligencia artificial para la conservación de la biodiversidad, proteínas sostenibles para la agricultura y optimización de la red eléctrica.
Mientras Mashariki examinaba las presentaciones para elegir a los ganadores de la primera ronda, vio ejemplos de cómo la IA puede ayudar a aumentar las soluciones climáticas y cree que solo estamos arañando la superficie de lo que es posible. “Este gran desafío es la oportunidad de ver qué puede pasar”, afirmó.
El dinero que fluye hacia la IA puede fomentar el desarrollo de energía limpia en regiones que todavía dependen, en gran medida, de los combustibles fósiles. “Debido a que los ingresos relacionados con la infraestructura de inteligencia artificial y los márgenes son muy saludables, tenemos la capacidad de proporcionar nuevos incentivos económicos para ahora invertir más en energía libre de carbono”, dijo el director ejecutivo de Mawson, Mewawalla.
Pero a pesar de la marea de gastos en energía limpia por parte de las grandes empresas tecnológicas, los informes de sostenibilidad más recientes de Microsoft y Google muestran fuertes aumentos en las emisiones de gases de efecto invernadero en 2023, en gran parte debido al crecimiento de la IA. Ambas empresas aseguraron que siguen comprometidas con los objetivos de emisiones cero.
“No vamos a ceder en ninguno de nuestros objetivos de sostenibilidad”, sostiene Bobby Hollis, vicepresidente de Energía de Microsoft y quien ocupa el quinto lugar entre las empresas de software y telecomunicaciones en la lista de Newsweek de las empresas más responsables de Estados Unidos. La compañía se fijó el objetivo de ser carbono negativo (que elimina más CO2 del que emite) para finales de la década, reducir las emisiones de gases de efecto invernadero e invertir en formas de extraer dióxido de carbono de la atmósfera.
Sin embargo, el informe de sostenibilidad de Microsoft muestra que las emisiones agregadas para 2023 aumentaron 29 por ciento en comparación con 2020. Hollis dice que existe un desfase entre el crecimiento acelerado de la IA y la energía limpia disponible. Añade que la compañía está trabajando en proyectos para incorporar recursos adicionales libres de carbono a la red. “Lo que estamos viendo ahora es una motivación real para desarrollarlos lo más rápido posible para que no tengamos que agregar recursos adicionales que no cumplan con los objetivos libres de carbono”, comenta. Hollis predice que las mejoras en la eficiencia en los centros de datos también atenuarán la creciente demanda de energía.
Asimismo, está trabajándose para que la próxima ola de chips y servidores de inteligencia artificial consuma menos energía, y para mejorar los sistemas de refrigeración en los centros de datos para que requieran menos agua y energía. Un desarrollo prometedor sumerge el servidor GPU de IA en un líquido aceitoso para disipar el calor, lo que reduce en gran medida las necesidades energéticas.
Pero algunos investigadores que estudian el impacto climático de la IA señalan un giro irónico: a medida que esta rama se vuelve más eficiente, probablemente la utilicemos aún más, y quemaremos la misma, si no es que más, energía.
Es un viejo concepto económico llamado paradoja de Jevons, en honor al economista inglés del siglo XIX William Stanley Jevons, quien observó que se quemaba más carbón incluso cuando los hornos se volvían más eficientes. “Creo que estamos viendo eso con la IA”, opina la científica e investigadora Sasha Luccioni, lideresa climática en la compañía de investigación de machine learning Hugging Face. Luccioni añade que las técnicas y el hardware de inteligencia artificial están volviéndose más eficientes. “Pero también la estamos usando en tantos lugares nuevos y diferentes que estamos perdiendo todos esos avances”, agrega.
Luccioni trabaja en una evaluación del uso de energía y la huella de carbono de diferentes modelos de IA con la esperanza de brindar a los usuarios de esta rama una forma de compararlos en función de las preocupaciones climáticas. Una suerte de certificado de calidad como Energy Star, pero para inteligencia artificial.
“Creo que para mucha gente esto sería al menos motivo de reflexión, y tal vez una forma de cambiar o motivar comportamientos”, considera.
Sin embargo, ella y otros investigadores expresan que el trabajo es difícil porque muchas empresas de tecnología no comparten los datos necesarios. Emma Strubell, profesora asistente en la Universidad Carnegie Mellon e investigadora invitada en el Instituto Allen de Inteligencia Artificial, revela a Newsweek: “No se ha reportado suficiente información, particularmente sobre los modelos más utilizados”.
Strubell y Luccioni se unieron a otros investigadores de IA y sostenibilidad para apoyar la legislación que exige una mayor transparencia sobre la huella energética de esta rama. El senador demócrata Ed Markey, de Massachusetts, presentó la Ley de Impactos Ambientales de IA en el Congreso a principios de este año. La empresa Salesforce lo apoya, pero el proyecto de ley aún no obtiene el apoyo de la mayoría de las empresas de tecnología. Los representantes de Microsoft y Meta declinaron hacer comentarios sobre el proyecto de ley.
“Creo que habrá un impacto realmente grande, y miraremos hacia atrás y desearemos que se hubieran implementado más regulaciones y monitoreo”, manifiesta Strubell.
La profesora adjunta del MIT, Priya Donti, es cofundadora y presidenta de Climate Change AI, un grupo de investigación que patrocina proyectos de inteligencia artificial sobre una variedad de cuestiones climáticas y energéticas, desde fabricación más limpia en instalaciones estadounidenses hasta mejores predicciones de inundaciones para los residentes de Fiji. Ella está entusiasmada con los beneficios climáticos de esta rama, pero desconfía de otras formas en que se le utiliza. “No creo que la IA para el clima sea pan comido”, dice Donti a Newsweek. “Pero en realidad es importante considerar también las aplicaciones de la inteligencia artificial que están empeorando el cambio climático”.
Añade que la tecnología también se ha aplicado a la industria energética para acelerar la exploración y extracción de reservas de petróleo: “Es un gran impulsor detrás de la publicidad dirigida, lo que tiene implicaciones en la forma en que consumimos”.
La secretaria de Energía de Estados Unidos, Jennifer Granholm, concedió una rueda de prensa el mes pasado con una interrogante que sabía que estaba en la mente de los periodistas. “El crecimiento explosivo de la inteligencia artificial plantea la gran pregunta: ¿tendremos suficiente energía para potenciarla?”
Granholm luego respondió a su propia pregunta. “Decimos enfáticamente: sí, lo lograremos”, dijo, y enumeró las formas en que su departamento está apoyando el desarrollo de la IA y promoviendo la energía limpia para impulsarla. Agregó que el país está en camino de desplegar más de 60 gigavatios de energía limpia y capacidad de almacenamiento de energía este año. “Eso es como construir 30 presas Hoover en un solo año”.
Sin embargo, quedan muchas preguntas sobre la rapidez con la que se puede conectar la energía limpia a la red y a los centros de datos de inteligencia artificial. David Porter es vicepresidente de Estrategia de Electrificación y Energía Sostenible del Instituto de Investigación de Energía Eléctrica (EPRI, por sus siglas en inglés). Dice que EPRI está trabajando con compañías de tecnología y empresas de servicios eléctricos para satisfacer la demanda de electrones limpios.
“El mayor desafío para los ejecutivos de servicios públicos sigue siendo el momento y la rapidez con la que pueden aportar recursos para igualarlos con los centros de datos”, explica Porter.
Un nuevo centro de datos puede estar listo para funcionar en tan solo dos años, añade, pero las líneas de transmisión para transportar electricidad desde, digamos, una nueva instalación solar o eólica hasta ese centro de datos pueden tardar cuatro o cinco veces más.
“Si se necesita construir una nueva línea de transmisión, es un proceso de ocho a diez años, desde la planificación hasta la obtención de permisos y la construcción”, revela. “Así que esa es una gran diferencia”.
Porter agrega que, para muchos proveedores de energía, la forma más rápida de añadir más capacidad de generación de electricidad es con nuevas turbinas alimentadas por gas, lo cual no es exactamente una victoria para la acción climática. En todas las regiones las empresas eléctricas proyectan y planifican grandes aumentos en la demanda de electricidad. En las Carolinas, por ejemplo, para 2030 la empresa Duke Energy proyecta ocho veces el crecimiento de la carga eléctrica que la empresa de servicios públicos había anticipado hace apenas dos años, en gran parte debido al crecimiento de las compañías de tecnología.
“Estamos comprometidos a encontrar formas inteligentes y responsables de satisfacer esa demanda con energía más limpia”, dijo a Newsweek por correo electrónico Heather Quinley, directora general de ESG y Sostenibilidad de Duke Energy. Explicó que la compañía está invirtiendo en una variedad de fuentes de energía, incluida una “importante expansión en las energías renovables”.
Este verano, en un evento sobre energía en la Casa Blanca, Duke anunció un acuerdo con importantes consumidores de electricidad como Amazon, Google y Microsoft para innovar en el desarrollo y la financiación de energías limpias. El enfoque de Duke incluye algo llamado “aceleración de tarifas de energía limpia”, un nuevo sistema de tarifas diseñado para alentar a las grandes empresas a invertir en tecnologías de energía limpia, como el almacenamiento de energía o incluso nueva energía nuclear.
Sin embargo, Duke también planea agregar más generación de combustibles fósiles, entre ellas está consideradas varias turbinas nuevas de gas. Los defensores de la energía limpia en la región dicen que la perspectiva de una mayor demanda de centros de datos ya está alejando a Duke de su objetivo de reducir las emisiones de gases de efecto invernadero.
“Si Duke construye esas nuevas plantas de gas les resultará muy difícil cumplir sus objetivos de descarbonización”, responde a Newsweek la directora de investigación de la Alianza del Sur para la Energía Limpia, Maggie Shober. Shober explica que la legislatura de Carolina del Norte fijó el objetivo de que Duke Energy redujera las emisiones de carbono en 70 por ciento para 2030 como parte de un camino más largo para alcanzar emisiones netas cero a mediados de siglo. “Duke Energy dice que no puede alcanzar ese objetivo de reducción de 70 por ciento sino hasta 2035”, comenta Shober.
Quinley dice por su parte que la adición de gas natural garantizará la confiabilidad del suministro de energía mientras la compañía cierra las centrales eléctricas de carbón restantes. El carbón es el combustible fósil que consume más carbono y, cuando se quema, libera más CO2 por unidad de energía que el gas. “Sabemos que nuestro progreso hacia el cero neto no será lineal”, explica Quinley. “Seguirá fluctuando a medida que retiremos la generación de carbón”.
Entonces, ¿la inteligencia artificial es la villana o la heroína de esta saga? Suzanne DiBianca, vicepresidenta ejecutiva y directora de impacto de la empresa Salesforce, comenta a Newsweek: “Cien por ciento creo que la IA será buena en lo que se refiere al clima”. Añade que la empresa —que aparece en la clasificación de Newsweek de 2024 de las empresas más responsables, ecológicas y confiables de Estados Unidos, además de las empresas más confiables del mundo 2023— está invirtiendo en empresarios que están desarrollando usos climáticos positivos para la IA. “Vemos mucha innovación”.
Incluso algunos de los que critican la precipitación de las empresas tecnológicas hacia la IA dijeron que reconocen los beneficios climáticos de la tecnología. “Soy una de las personas que continuamente indican preocupaciones”, menciona Strubell, de Carnegie Mellon. “También soy muy optimista con respecto al potencial impacto ambiental positivo”.
Mashariki, del Bezos Earth Fund, lleva la pregunta en una dirección ligeramente diferente. “Lo que voy a decir es: ‘Estoy muy familiarizado con el viaje del héroe'”, responde con una sonrisa malvada.
Mashariki, fanático de Star Wars, señala a Luke Skywalker como el ejemplo clásico de un personaje que enfrenta desafíos y ajustes de cuentas antes de convertirse en héroe. De manera similar, la IA podría tener un lado oscuro, pero Mashariki comenta que cree que al final será una fuerza para el bien climático. “En última instancia, la respuesta es: la inteligencia artificial es heroína, pero sin duda estamos en el viaje de esa heroína”, añade. “Todos nosotros, desde el gobierno hasta la filantropía, el sector privado y los medios de comunicación, tenemos que ser parte de ese viaje”. N
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Publicado en cooperación con Newsweek. Published in cooperation with Newsweek.
