Saludar a ChatGPT con un «Hola, ¿cómo estás?» y recibir una respuesta amistosa del modelo de inteligencia artificial implica un consumo energético que, según el propio ChatGPT, es equivalente a tener encendida una bombilla LED de 10 vatios durante 72 segundos. Aunque este gasto pueda parecer mínimo, su impacto se vuelve considerable cuando se multiplica por los 122 millones de usuarios activos diarios que utiliza la plataforma en todo el mundo, sin contar otras herramientas de IA disponibles. Cada interacción, incluso las más simples como un saludo o un agradecimiento, contribuye al consumo energético total.
Antonio Pita, profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la Universitat Oberta de Catalunya, explica que el consumo energético asociado a la IA se divide en dos etapas principales: el entrenamiento del modelo y su uso posterior. El entrenamiento es la fase más costosa, ya que requiere semanas o meses de cálculos intensivos realizados en centros de datos donde miles de unidades de procesamiento gráfico (GPU) trabajan simultáneamente para procesar billones de palabras y datos. Este proceso se realiza una vez o en pocas ocasiones si se reentrena el modelo, pero deja una huella energética significativa.
El costo del uso diario
Una vez que el modelo está entrenado y disponible para su uso, cada consulta realizada por los usuarios sigue generando un gasto considerable. Aunque esta fase es menos costosa comparada con el entrenamiento inicial, todavía implica millones de cálculos para generar respuestas desde cero. Pita señala que incluso las consultas más simples pueden ser más demandantes energéticamente si se comparan con servicios básicos como el correo electrónico.
¿Qué impacto tiene una conversación sobre el medio ambiente?
ChatGPT aclara que su eficiencia varía según la naturaleza de las peticiones. Si solo se requiere texto, el consumo es relativamente bajo; sin embargo, solicitar imágenes artísticas o vídeos generados por IA incrementa notablemente la energía requerida. Además, advierte que aquellos investigadores que acceden a entrenar modelos desde cero están incursionando en uno de los procesos más intensivos en términos energéticos.
Eficiencia y sostenibilidad
A pesar de los avances en la eficiencia energética de los modelos actuales, Andreas Kaltenbrunner, investigador del grupo Artificial Intelligence and Data for Society (AID4So), sostiene que una consulta simple en ChatGPT consume lo mismo que realizar una búsqueda en Google. Sin embargo, tareas más complejas como la generación de imágenes o gráficos requieren un mayor consumo energético debido a su complejidad.
Según ChatGPT, analizar grandes volúmenes de datos puede resultar especialmente costoso; por ejemplo, procesar 100 páginas puede consumir entre 20 y 50 vatios-hora. La generación de imágenes mediante modelos como DALL·E o Midjourney también representa un alto costo energético (entre 10 y 100 vatios-hora por imagen). En cuanto a la creación de vídeos generados por IA, esta actividad es actualmente una de las más pesadas en términos energéticos, superando los 1.000 vatios por minuto. Finalmente, el entrenamiento de modelos lingüísticos grandes puede requerir entre 1 y 10 gigavatios-hora debido al extenso uso de supercomputadoras equipadas con miles de GPU.
Kaltenbrunner concluye subrayando que aunque el uso diario individual pueda parecer menos intensivo, cuando se considera el número total de usuarios activos diariamente, el consumo acumulado puede igualar o incluso superar al del proceso inicial de entrenamiento.
Si (
No(
