El consumo de energía de la inteligencia artificial varía según el tipo de modelo, la infraestructura utilizada y la cantidad de datos procesados. Aquí algunos puntos clave:
1. Entrenamiento de Modelos de IA
Modelos grandes como GPT-4 pueden consumir gigavatios-hora (GWh) de energía en su fase de entrenamiento.
Un modelo de IA como GPT-3 consumió aproximadamente 1.287 MWh, equivalente al consumo anual de unas 120 casas en EE.UU..
Empresas como OpenAI, Google y Meta utilizan centros de datos con cientos de miles de GPUs o TPUs que requieren megavatios de potencia.
2. Uso y Consulta de Modelos
Consultar una IA (como ChatGPT) consume significativamente menos energía que entrenarla.
Se estima que una sola consulta de ChatGPT usa entre 2 y 10 veces más energía que una búsqueda en Google, que consume unos 0.3 Wh por búsqueda.
Un chatbot de IA podría consumir entre 0.1 y 10 Wh por respuesta, dependiendo de la complejidad de la consulta y el tamaño del modelo.
3. Infraestructura y Centros de Datos
Los centros de datos que alojan modelos de IA requieren sistemas de refrigeración y alimentación eléctrica robustos, aumentando el consumo total.
Google y Microsoft están apostando por energías renovables para reducir la huella de carbono de la IA.
4. Comparación con Otros Consumos
Bitcoin: La red de Bitcoin consume alrededor de 110 TWh al año.
Centros de datos globales: Representan 1-1.5% del consumo mundial de electricidad.
IA Generativa: Podría llegar a triplicar la demanda energética de los centros de datos para 2027, según estimaciones
1. Entrenamiento de Modelos de IA
Modelos grandes como GPT-4 pueden consumir gigavatios-hora (GWh) de energía en su fase de entrenamiento.
Un modelo de IA como GPT-3 consumió aproximadamente 1.287 MWh, equivalente al consumo anual de unas 120 casas en EE.UU..
Empresas como OpenAI, Google y Meta utilizan centros de datos con cientos de miles de GPUs o TPUs que requieren megavatios de potencia.
2. Uso y Consulta de Modelos
Consultar una IA (como ChatGPT) consume significativamente menos energía que entrenarla.
Se estima que una sola consulta de ChatGPT usa entre 2 y 10 veces más energía que una búsqueda en Google, que consume unos 0.3 Wh por búsqueda.
Un chatbot de IA podría consumir entre 0.1 y 10 Wh por respuesta, dependiendo de la complejidad de la consulta y el tamaño del modelo.
3. Infraestructura y Centros de Datos
Los centros de datos que alojan modelos de IA requieren sistemas de refrigeración y alimentación eléctrica robustos, aumentando el consumo total.
Google y Microsoft están apostando por energías renovables para reducir la huella de carbono de la IA.
4. Comparación con Otros Consumos
Bitcoin: La red de Bitcoin consume alrededor de 110 TWh al año.
Centros de datos globales: Representan 1-1.5% del consumo mundial de electricidad.
IA Generativa: Podría llegar a triplicar la demanda energética de los centros de datos para 2027, según estimaciones
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NoticiasTranscripción
00:00La IA ha llegado para quedarse, pero a un precio.
00:03Los modelos de IA generativa consumen cada vez más energía, y he aquí el porqué.
00:08Para entrenar a un modelo de IA hay que suministrarle muchos datos, y a mayor complejidad, más energía se necesita.
00:16Las investigaciones muestran que una consulta en ChatGPT requiere 10 veces más energía que una búsqueda en Google.
00:22Los expertos estiman que crear una imagen con IA generativa consume tanta energía como cargar un celular.
00:30Los modelos de IA requieren procesadores potentes en centros de datos.
00:33Estas instalaciones consumen grandes cantidades de energía para realizar los cálculos y operar los sistemas de refrigeración.
00:41En 2023, la inteligencia artificial representó el 8% del consumo de energía en los centros de datos.
00:47Se cree que la cifra aumentará hasta el 20% en 2028.
00:52Los investigadores tratan de contener el consumo cada vez mayor de los modelos de IA.
00:57Los datos apuntan a que limitar el consumo de energía durante las fases de entrenamiento e inferencia de los modelos de IA podría ofrecer soluciones.
01:05Introducir modelos de IA más eficientes, como DeepSeek, representa una opción prometedora.