El trend de los años 80 en Instagram convirtió mi feed en una cápsula del tiempo retro de la noche a la mañana. Con flecos grandes, cabelleras voluminosas, siluetas llamativas y jeans con lavado químico, mis amigos se ven irreconocibles –e infinitamente más cool . Esta nueva tendencia de Instagram impulsada por la inteligencia artificial (IA) transforma las selfies comunes en retratos vintage casi al instante. Y, como toda moda en redes sociales , participar parece casi obligatorio.
Ya hemos pasado por esto antes. A principios de este año, los retratos generados por IA al estilo del Studio Ghibli inundaron las redes sociales con tanta intensidad que hasta el CEO de OpenAI, Sam Altman , tuvo que intervenir y publicó en X: “Por favor, relájense un poco con lo de generar imágenes. Esto es una locura. Nuestro equipo necesita dormir”.
Fue una forma irónica de reconocer una verdad incómoda: estas tendencias virales no solo están saturando nuestros feeds , sino que también están consumen recursos del mundo real . Cada imagen generada por IA , ya sea el trend de los años 80 en Instagram , un retrato de Ghibli o una figurita 3D de Nano Banana, requiere una enorme potencia de cómputo que se esconde detrás de la ilusión de la nube. Esos pocos segundos que tarda en generarse una imagen se alimentan de centros de datos que emplean mucha energía, sistemas de enfriamiento que usan mucha agua y hardware fabricado mediante procesos de minería que demandan muchos recursos. Quizá te apresures a descartar esto diciendo: “una sola imagen no va a destruir el planeta”. ¿Pero qué pasa si millones de personas generan múltiples versiones cada minuto?
Ahí es donde el costo ambiental empieza a acumularse. Y eso es preocupante. La IA y el consumo desenfrenado de energía El consumo de electricidad por el uso de la IA es inmenso. Metricser Generar una sola imagen con IA llega a consumir entre 0.01 y 0.29 kilowatt /hora de electricidad , según un estudio de la Universidad Carnegie Mellon y Hugging Face.
Por sí solo, eso equivale a cargar un teléfono inteligente hasta el 50%. Si lo extrapolamos a las tendencias virales que involucran a millones de usuarios, las cifras se vuelven mucho más difíciles de ignorar. El verdadero consumo energético se concentra en los centros de datos ; esos grandes espacios llenos de GPU (Unidad de Procesamiento Gráfico) que procesan estas solicitudes sin parar. Según la Agencia Internacional de la Energía (AIE), se espera que la demanda de electricidad de los centros de datos en todo el mundo se duplique con creces para 2030, mientras que los centros de datos optimizados para la IA podrían ver cómo su consumo de energía se multiplica exponencialmente.
El crecimiento ya ha sido descomunal. El MIT informa que las necesidades de energía de los centros de datos de Norteamérica subieron de 2,688 megawatts a finales de 2022 a 5,341 megawatts a finales de 2023, impulsadas en parte por la IA generativa . A nivel mundial, los centros de datos consumieron aproximadamente 460 terawatt /hora de electricidad en 2022, lo suficiente como para situarlos en el puesto 11 de los mayores consumidores de electricidad del mundo , entre Arabia Saudita y Francia. El ritmo de crecimiento no ha hecho más que acelerarse.
Para 2026, se prevé que el consumo de electricidad de los centros de datos a nivel mundial se acerque a los 1,050 terawatt /hora, lo que los colocará entre los cinco sectores que más electricidad consumen en el mundo . Entrenar estos modelos requiere aún más recursos que usarlos. Un estudio de 2021 realizado por Google y la Universidad de California en Berkeley, estimó que el entrenamiento de GPT-3 consumió alrededor de 1,287 megawatt -hora de electricidad –suficiente para abastecer de energía a unos 700 hogares indios promedio durante todo un año–, mientras que generó aproximadamente 552 toneladas de dióxido de carbono . Consumo excesivo de agua derivado de la IA La demanda de agua para enfriar los centros de datos de IA es preocupante.
Getty Images La electricidad no es el único costo oculto. También está el problema del consumo excesivo de agua . Los servidores que alimentan estos generadores de imágenes producen cantidades enormes de calor, y muchos centros de datos dependen de sistemas de agua dulce enfriada para evitar que los equipos se sobrecalienten. Según investigadores de la Universidad de California en Riverside, entrenar al GPT-3 requirió aproximadamente 700,000 litros de agua dulce , que es más o menos la misma cantidad que se necesita para fabricar 320 vehículos Tesla o 370 autos BMW.
Cabe destacar que el consumo de agua no se detiene una vez que el modelo ya está entrenado. The Riverside explica con más detalle que una conversación de entre 20 y 50 preguntas a ChatGPT puede consumir agua equivalente a una botella de 500 ml , sobre todo porque la inferencia –el proceso de generar respuestas o imágenes– sigue requiriendo infraestructura de enfriamiento cada vez que los usuarios interactúan con el modelo. Así que cuando le pides a ChatGPT, sin pensarlo mucho, que cree un retrato tuyo al estilo de los ochenta, también estás alimentando un sistema que bien podría provocar escasez de agua en el futuro, un problema que ya preocupa a gran parte del mundo. El MIT calcula que los centros de datos necesitan más o menos dos litros de agua para mantenerse refrigerados por cada unidad de electricidad que consumen.
Lo que significa que “la nube” no está flotando en algún lugar del cielo. Es una red de edificios enormes que consumen terreno, electricidad y agua dulce, a menudo en lugares donde ya hay escasez de agua. Como advierte el Programa de las Naciones Unidas para el Medio Ambiente (PNUMA), la creciente demanda de agua por parte de la IA tiene implicaciones no solo para los objetivos climáticos, sino también para los ecosistemas locales y la biodiversidad. El costo oculto del hardware de la IA Cada pregunta que la haces o imagen que le pides generar a la IA implica un costo para el planeta.
Laurence Dutton Luego está esa parte de la inteligencia artificial que casi nunca vemos: el hardware en sí. Las GPU que impulsan la IA generativa no surgen de la nada. Dependen de elementos de tierras raras, minerales críticos y procesos de fabricación de semiconductores que implican una minería intensiva, un alto consumo de energía y el uso de procesos químicos tóxicos. Según el PNUMA, los componentes electrónicos de los centros de datos modernos tienen una huella material significativa.
Fabricar una computadora de dos kilogramos puede requerir unos 800 kilos de materias primas, mientras que los microchips que impulsan la IA dependen de minerales que, con frecuencia, se extraen mediante prácticas mineras que dañan el medio ambiente. En pocas palabras, cada tendencia viral relacionada con la IA –como el trend de los años 80 en Instagram – se sustenta en una cadena de suministro que va desde las minas de litio y las fábricas de semiconductores hasta las enormes granjas de servidores que funcionan las 24 horas del día. Nada de esto significa que tengas que renunciar a la IA para siempre. El problema no es una sola imagen nostálgica.
Es la magnitud. Cuando millones de personas generan cinco, diez o 20 versiones para una historia de Instagram que desaparecerá al día siguiente, el costo ambiental colectivo se vuelve imposible de ignorar . A medida que la IA se va integrando en nuestra vida cotidiana , es importante diferenciar entre empearla como una herramienta verdaderamente útil y usarla solo por diversión. Pedirle a ChatGPT que te ayude con una investigación importante es una cuestión; generar infinitas variaciones de ti mismo con el aspecto de un personaje de El club de los cinco solo porque el algoritmo dice que todos los demás lo están haciendo es otra muy distinta.
Cada solicitud deja una huella, y lo mínimo que podemos hacer es pensar mejor cuándo realmente vale la pena dejar una. La tendencia de tu versión de los ochenta se desvanecerá, otro filtro de IA la reemplazará la próxima semana y nuestros feeds seguirán cambiando. Sin embargo, los servidores que impulsan esas tendencias virales continuarán funcionando. Si vamos a adoptar la inteligencia artificial , deberíamos hacerlo con la misma conciencia con la que abordamos la moda rápida, los plásticos de un solo uso y el desperdicio excesivo de comida —no porque la tecnología en sí sea el enemigo, sino porque, en algún lugar más allá de nuestras pantallas, el planeta está pagando la cuenta en silencio. ¿Te gusta nuestro contenido?
Agrega GQ México como una de tus Fuentes Preferidas en Google para ver más de nuestros artículos. Artículo publicado originalmente en GQ India.