En los últimos años, el uso cotidiano de la IA se ha disparado, al igual que la demanda energética de la infraestructura informática que la sustenta. Sin embargo, el impacto ambiental de estos grandes centros de datos, que consumen gigavatios de energía y requieren enormes cantidades de agua para su refrigeración, ha sido demasiado difuso y difícil de cuantificar.
Ahora, investigadores de Cornell han utilizado análisis de datos avanzados —y, naturalmente, también algo de IA— para crear un análisis estado por estado de ese impacto ambiental.
El equipo descubrió que, para 2030, el ritmo actual de crecimiento de la IA emitiría anualmente entre 24 y 44 millones de toneladas métricas de dióxido de carbono a la atmósfera, lo que equivale a añadir entre 5 y 10 millones de coches a las carreteras estadounidenses. Además, consumiría entre 731 y 1125 millones de metros cúbicos de agua al año, el equivalente al consumo anual de agua de entre 6 y 10 millones de hogares estadounidenses. El efecto acumulativo haría inalcanzables los objetivos de cero emisiones netas de la industria de la IA.
Como aspecto positivo, el estudio también esboza una hoja de ruta práctica que utilizaría una ubicación inteligente, una descarbonización más rápida de la red y una eficiencia operativa para reducir estos impactos en aproximadamente un 73 % (dióxido de carbono) y un 86 % (agua) en comparación con los peores escenarios.
Los resultados se publicaron en Nature Sustainability . El primer autor es el estudiante de doctorado Tianqi Xiao, del laboratorio de Ingeniería de Sistemas de Procesos, Energía y Medio Ambiente (PEESE).
“La inteligencia artificial está cambiando todos los sectores de la sociedad, pero su rápido crecimiento conlleva una huella real en energía, agua y carbono”, dijo Fengqi You, profesor Roxanne E. y Michael J. Zak de Ingeniería de Sistemas Energéticos en Cornell Engineering, quien dirigió el proyecto.
«Nuestro estudio está diseñado para responder a una pregunta sencilla: dada la magnitud del auge de la computación con IA, ¿qué trayectoria ambiental seguirá? Y, lo que es más importante, ¿qué decisiones la encaminan hacia la sostenibilidad?»
Para cuantificar la huella ambiental de la infraestructura informática de IA del país, el equipo comenzó hace tres años a recopilar «múltiples dimensiones» de datos financieros, de marketing y de fabricación para comprender cómo se está expandiendo la industria, combinados con datos específicos de cada ubicación sobre sistemas de energía y consumo de recursos, y cómo se relacionan con los cambios en el clima.
«Hay muchísimos datos, y eso supone un gran esfuerzo. La información sobre sostenibilidad, como energía, agua y clima, suele ser abierta y pública. Pero los datos industriales son difíciles de obtener, porque no todas las empresas informan de todo», dijo. «Y, por supuesto, al final, tendremos que analizar varios escenarios. No existe una solución única. Cada región tiene sus propias regulaciones. También utilizamos inteligencia artificial para suplir algunas de las carencias de datos».
Pero proyectar los impactos no era suficiente. Los investigadores también querían proporcionar orientación basada en datos para el crecimiento sostenible de la infraestructura de IA.
“No existe una solución mágica”, dijiste. “La ubicación, la descarbonización de la red y las operaciones eficientes trabajan juntas; así es como se logran reducciones del orden del 73% aproximadamente para el carbono y del 86% para el agua”.
Uno de los factores más importantes, sin duda: la ubicación.
Muchos de los clústeres de datos actuales se están construyendo en regiones con escasez de agua, como Nevada y Arizona. Y en algunos centros, por ejemplo el norte de Virginia, la rápida agrupación puede sobrecargar la infraestructura local y los recursos hídricos.
Ubicar las instalaciones en regiones con menor estrés hídrico y mejorar la eficiencia de refrigeración podría reducir la demanda de agua en aproximadamente un 52%, y, al combinarlo con las mejores prácticas operativas y de gestión de la red, la reducción total de agua podría alcanzar el 86%, según el estudio. El Medio Oeste y los estados con alta producción de viento —en particular Texas, Montana, Nebraska y Dakota del Sur— ofrecerían el mejor perfil combinado de carbono y agua.
«El estado de Nueva York sigue siendo una opción baja en carbono y respetuosa con el clima gracias a su combinación de energía limpia, compuesta por energía nuclear, hidroeléctrica y energías renovables en crecimiento», dijo You, «aunque priorizar la refrigeración eficiente en el uso del agua y la energía limpia adicional es clave».
Si la descarbonización no logra alcanzar el ritmo de la demanda informática, las emisiones podrían aumentar aproximadamente un 20%.
«Aunque cada kilovatio-hora sea más limpio, las emisiones totales pueden aumentar si la demanda de IA crece más rápido que la descarbonización de la red eléctrica», afirmó. «La solución reside en acelerar la transición a las energías limpias en los mismos lugares donde se está expandiendo la computación de IA».
Sin embargo, la descarbonización de la red eléctrica tiene sus límites. Incluso en el ambicioso escenario de alta penetración de energías renovables, para 2030 las emisiones de dióxido de carbono se reducirían aproximadamente un 15 % con respecto al escenario base, y quedarían aproximadamente 11 millones de toneladas de emisiones residuales, lo que requeriría unos 28 gigavatios de energía eólica o 43 gigavatios de energía solar para alcanzar el objetivo de cero emisiones netas.
Los investigadores determinaron que la implementación de una serie de tecnologías que ahorran energía y agua, como la refrigeración líquida avanzada y una mejor utilización de los servidores, podría potencialmente eliminar otro 7% de dióxido de carbono y reducir el consumo de agua en un 29%, para una reducción total del 32% cuando se combinan.
Según You, a medida que empresas como OpenAI y Google invierten cada vez más dinero en la rápida construcción de centros de datos de IA para satisfacer la demanda, este es un momento crucial para la planificación coordinada entre la industria, las empresas de servicios públicos y los reguladores para evitar la escasez local de agua y mayores emisiones de la red eléctrica.
«Este es el momento decisivo», afirmó. «Las decisiones que tomemos en materia de infraestructura de IA durante esta década determinarán si la IA acelera el progreso climático o se convierte en una nueva carga ambiental».
Entre los coautores se incluyen investigadores del KTH Royal Institute of Technology de Estocolmo, Suecia; la Universidad Concordia de Montreal, Canadá; y el Instituto Europeo de Economía y Medio Ambiente RFF-CMCC de Milán, Italia.