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La otra cara de la inteligencia artificial: el agua que consume

Mucho se habla del impacto energético de los modelos de IA como ChatGPT, pero hay un recurso menos visible que también se ve afectado: el agua. Sí, entrenar y ejecutar modelos de lenguaje requiere enormes centros de datos que, para mantenerse fríos, necesitan millones de litros de agua.

¿Cuánta agua necesita realmente?

Según un estudio realizado por la Universidad de Colorado y la Universidad de Riverside, para procesar una simple conversación de unos 20-50 mensajes, un modelo como ChatGPT puede utilizar alrededor de 500 mililitros de agua de forma indirecta para enfriar los servidores.

Esto se traduce en miles de litros diarios a nivel global, considerando los millones de consultas que ChatGPT recibe cada día.

El entrenamiento, el gran consumidor

El entrenamiento inicial de estos modelos requiere aún más recursos. Se estima que solo entrenar a GPT-3 implicó el uso de alrededor de 700 mil litros de agua, equivalente al consumo de una familia durante 6 meses. Con GPT-4, aunque no hay cifras exactas, el consumo podría haber sido aún mayor.

¿Por qué se usa agua?

El agua es usada para enfriar los servidores ubicados en centros de datos que funcionan las 24 horas. Muchas compañías, como Microsoft (que trabaja con OpenAI), usan sistemas de refrigeración líquida para mantener la temperatura estable y evitar sobrecalentamientos.

¿Hay alternativas sostenibles?

Algunas empresas están explorando formas más eficientes y sostenibles, como refrigeración por aire, uso de energía renovable o centros de datos submarinos. Sin embargo, todavía falta mucho por hacer para que la IA sea verdaderamente verde.

Como usuarios, podemos concienciarnos sobre el uso racional de estas tecnologías y promover un debate sobre su sostenibilidad. Porque detrás de cada pregunta que le hacemos a la IA, también hay una gota de agua.

"El coste hídrico de cada conversación con ChatGPT es imperceptible para el usuario, pero significativo a escala planetaria".