La ONU alerta de que los servidores de la IA consumirán los mismos recursos que toda Francia en 2025

Solemos utilizar la IA diariamente, y cuando lo hacemos se activa una red tecnológica global que consume muchos recursos, generando una huella ambiental. Los beneficios de la IA se concentran en los países más desarrollados, pero lo que mucha gente desconoce es que los costes ambientales en las regiones en vías de desarrollo, acentuando las desigualdades sociales y globales.

La ONU advierte del impacto ambiental de la IA

La IA no es sólo código. El uso de la inteligencia artificial y su expansión es posible gracias a una compleja red de infraestructuras y cadenas de suministro en la que se encuentra el funcionamiento de centros de datos, la fabricación de chips y el uso intensivo de recursos naturales: energía, agua, suelo y minerales críticos.

Un informe reciente de la ONU pretende cubrir las lagunas existentes en la gobernanza ambiental de la IA, con un análisis que va más allá del enfoque único en el carbono sobre los efectos indirectos asociados al consumo de energía. Cuantificando el CO2 equivalente como el consumo de agua, la huella hídrica asociada y uso del suelo vinculado a la generación de la electricidad necesaria para el funcionamiento de IA a gran escala, se han obtenido resultados variables dependiendo de la ubicación y combinación de fuentes de energía de cada sistema.

Los investigadores señalan que la huella de la IA no es única y que su impacto ambiental depende del tipo que se utilice, la tarea que se realice, el tamaño del modelo que se use, dónde se ejecute el cómputo y la fuente de electricidad que lo alimente. Algunas tareas de IA demandan más energía que otras tareas digitales convencionales. Por ejemplo, una imagen generada por IA requiere alrededor de 60 veces más electricidad que una respuesta breve de texto, ya que la generación de un vídeo es más exigente.

Los minerales necesarios para fabricar el hardware de la IA se suelen extraer en condiciones que provocan grandes daños ambientales y sociales, especialmente en países del sur global, que continúan suministrando minerales críticos a los países ricos con capacidad económica para desarrollar e instalar la IA, lidiando con la contaminación derivada de la extracción de estos minerales sin aprovechar los beneficios de esta tecnología.

En 2025 el consumo energético de la IA fue similar al de Francia

La expansión de la IA y su crecimiento se traduce en un fuerte aumento del consumo energético. Si los centros de datos necesarios para su uso se considerarán un país, en 2025 su consumo total de 448 TWh, los situaría como el undécimo país mayor consumidor mundial, al nivel de Francia y la IA representaría aproximadamente el 20 % del consumo eléctrico de estos centros.

Los centros de datos, sólo en Irlanda, ya consumen el 21 % de la electricidad, cifra superior a los consumos de los hogares urbanos. Por eso, el operador de la red eléctrica ha frenado hasta 2028 las nuevas conexiones en Dublín. Con esta tendencia, en 2030 se llegará a cerca del 3 % del consumo eléctrico global, el equivalente para abastecer a 1.300 millones de personas durante más de 5 años.

Además, según el origen de la electricidad, las emisiones asociadas podrían alcanzar los 400 millones de toneladas de CO₂, la huella territorial superaría los 14.000 km² y el consumo de agua los 9,3 billones de litros, suficientes para cubrir las necesidades de todo el planeta durante 1,6 años.

Las recomendaciones que proponen los expertos

Los autores del trabajo advierten que hay muy poca información pública estandarizada para evaluar los impactos reales o comprobar si la eficiencia anunciada es efectiva o las cargas ambientales se desplazan entre regiones. El informe reclama un sistema estandarizado de medición y reporte ambiental que permita comparar proveedores y jurisdicciones.

El estudio propone varias medidas prácticas: aumentar la transparencia en el consumo de recursos, medir y regular la huella completa de la IA, diseñar modelos más eficientes y adaptados a cada tarea, mejorar la eficiencia energética e hídrica de los centros de datos y situarlos en regiones con menor impacto ambiental. También recomiendan el uso adaptado a la tarea por parte de los usuarios y organizaciones, eligiendo siempre la opción más ligera.

Referencia de la noticia:

Aczel, M., Chamanara, S., Matin, M., Farsi, A., Marwala, T., Madani, K. “Environmental Cost of AI's Energy Use: Carbon, Water and Land Footprints”. United Nations University Institute for Water, Environment and Health (UNU-INWEH).