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Sopesando los costos climáticos de la IA
Aunque la inteligencia artificial probablemente aumentará el consumo mundial de energía en el corto plazo, su potencial para reducir las emisiones de carbono en una amplia gama de industrias es inmenso. Esto se debe a que el progreso tecnológico ahora permite desacoplar el crecimiento económico de las emisiones.
LONDRES. Históricamente, las revoluciones tecnológicas han traído consigo mayores emisiones de dióxido de carbono: la primera Revolución industrial se alimentó con carbón, y la segunda, en gran medida, con petróleo. ¿Hará lo mismo la inteligencia artificial, la tecnología de uso general de nuestro tiempo? Los primeros indicios son preocupantes. Las emisiones de CO2 de Microsoft aumentaron un 30% desde 2020, ya que la empresa invirtió en infraestructura de IA, y las de Google aumentaron casi un 50% en los últimos cinco años.
Pero hay dos fuerzas contrarias que considerar: la demanda y la eficiencia. Si bien la demanda ha crecido, la eficiencia ha mejorado. Los chips de empresas como Nvidia están mejorando y se espera que la próxima generación sea cinco veces más rápida que la actual. Del mismo modo, OpenAI y otros líderes de la industria están haciendo que sus modelos sean más eficientes de entrenar y ejecutar.
Aun así, dada la creciente demanda de IA, el consumo de energía en todo el mundo aún podría crecer, incluso a medida que los modelos se vuelvan más eficientes. Lo que realmente importa son las emisiones y, para proyectarlas, necesitamos saber cómo se generará la electricidad para alimentar los centros de datos de IA y cómo afectará la IA a las industrias con uso intensivo de carbono.
Según la Agencia Internacional de la Energía, los centros de datos representaron aproximadamente entre el 1 y el 1.5 % del uso de electricidad en todo el mundo en 2023, y esta proporción seguramente aumentará en el corto plazo. Microsoft, Google y Meta casi duplicaron su consumo eléctrico acumulado entre 2020 y 2022, y eso fue antes de la llegada de ChatGPT. Desde entonces, sólo han reforzado sus compromisos de expandir esta infraestructura.
Si bien los centros de datos representaron aproximadamente el 1% de las emisiones de CO2 relacionadas con la energía en 2023, los sistemas eléctricos que los alimentan se están descarbonizando rápidamente. En Estados Unidos, el 41 % de la electricidad se produjo a partir de fuentes sin carbono en 2023, lo que marca un aumento de una cuarta parte con respecto a la última década, y en Europa, la proporción se acerca al 60 por ciento. En Estados Unidos, Europa, el Reino Unido y China, las energías renovables son el medio de producción de electricidad que crece más rápidamente.
Al mismo tiempo, Goldman Sachs espera que la demanda energética de los centros de datos crezca un 15% anual hasta 2030, y que la IA represente una quinta parte de ese crecimiento. Incluso si dos quintas partes de las necesidades energéticas de los centros de datos estadounidenses se satisficieran con energía renovable, la infraestructura de IA emitiría aproximadamente 26 millones de toneladas de CO2 adicionales al año.
Pero si bien se trata de una cantidad enorme en términos absolutos, es necesario ponerla en contexto. Las emisiones adicionales de la IA representarían el 0.4% de las emisiones actuales, y menos que las emisiones de “alcance 1” (directas) de cualquiera de las tres aerolíneas más grandes de Estados Unidos. A pesar de los titulares que dan rienda suelta a la emoción sobre la huella de carbono de la IA, el sistema energético de Estados Unidos es tan grande que el impacto directo de la IA representa más una perturbación que un cambio sistemático.
Además, hay pruebas convincentes de que la IA puede reducir las emisiones en una variedad de sectores difíciles de descarbonizar. Como las estelas de condensación de los aviones son responsables por sí solas de aproximadamente el 35% de las emisiones de la aviación, Google y American Airlines están explorando cómo se puede utilizar el aprendizaje automático para minimizar la formación de estelas de condensación. Los primeros resultados muestran que aproximadamente una sexta parte de las emisiones de la aviación en todo el mundo podría evitarse (más que toda la producción actual de los centros de datos de IA en los EU combinados).
De manera similar, el desperdicio de alimentos (que representa el 6% de las emisiones globales) se puede reducir mediante el uso de IA para pronosticar la demanda, gestionar los niveles de producción y optimizar los cronogramas en toda la cadena de suministro. La IA ya se está utilizando para reducir las emisiones de los procesos industriales (actualmente el 30% del total global), por ejemplo, ayudando en el desarrollo de materiales de inspiración biológica que dependen menos de los combustibles fósiles (pero que aún cumplen con los estándares mecánicos de las industrias), y reduciendo el costo y aumentando la eficiencia del reciclaje de materiales. Y la IA también ayudará a la adaptación climática, al mejorar la previsión meteorológica y los sistemas de alerta temprana. La preparación oportuna tiene el potencial de salvar vidas y reducir las pérdidas económicas.
Por lo tanto, si bien es muy probable que la IA aumente el consumo mundial de energía en el corto plazo, su potencial para reducir las emisiones en una amplia gama de industrias es inmenso. Debemos recordar que el progreso tecnológico puede disociar el crecimiento económico de las emisiones. El Reino Unido, por ejemplo, ha aumentado el PIB per cápita en casi un 50% desde 1990, al tiempo que ha reducido las emisiones internas a la mitad. La IA podría ser la clave para acelerar esta tendencia a nivel mundial.
Sin embargo, para aprovechar todo el potencial de la IA como herramienta de descarbonización se necesitarán políticas climáticas más sólidas. Poner un precio al carbono y redoblar el apoyo a la energía limpia crearía poderosos incentivos para que las empresas invirtieran en soluciones de IA que minimicen las emisiones y aceleren la transición hacia un futuro sostenible. Si jugamos bien nuestras cartas, la IA puede resultar ser nuestro as bajo la manga en la lucha contra el cambio climático.
El autor
Azeem Azhar, fundador de Exponential View, es miembro ejecutivo de Harvard Business School.
El autor
Carl Benedikt Frey, profesor asociado de IA y trabajo en el Oxford Internet Institute y director del programa Future of Work en la Oxford Martin School, es el autor de The Technology Trap: Capital, Labor, and Power in the Age of Automation (Princeton University Press, 2019).
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