¿Qué impulsa la IA y qué costo tiene para el planeta? Expertos de RIC responden

El rechazo público a la construcción de centros de datos de gran capacidad que sustentan la inteligencia artificial (IA) se está extendiendo por todo el país. Estos centros, que operan sin interrupción, albergan miles de computadoras de alta potencia que procesan datos las 24 horas del día, los 7 días de la semana; no solo consumen enormes cantidades de electricidad, sino que también generan un intenso calor.

Para evitar fallos en los equipos o incendios, se requieren millones de galones de agua destinados a refrigerar las instalaciones y controlar la humedad.

El inconveniente radica en que, dado que el calor se disipa mediante agua que luego se evapora en el aire, los centros de datos deben extraer millones de galones de agua —ya sea dulce o residual regenerada— de los suministros municipales para reponer sus sistemas de forma continua.

Ni la electricidad ni el agua son recursos infinitos; pueden agotarse. De ahí el rechazo de la opinión pública.

La mirada de los especialistas

Los expertos de RIC señalan que la IA conlleva un coste medioambiental y que los centros de datos deben hacer todo lo posible para proteger el planeta de las peores consecuencias.

El profesor Timothy Henry, director del programa de IA de Rhode Island College, también forma parte del grupo de trabajo sobre IA del gobernador.

Según él, es importante disipar la idea errónea que tiene el público sobre la escasez de agua. El consumo de agua de los centros de datos actuales representa una fracción mínima del uso total de agua en Estados Unidos.

«De hecho, los cuatro mayores consumidores de agua son: la generación de energía termoeléctrica, la minería, los productos forestales y las fugas domésticas. Un hogar promedio pierde 180 galones de agua a la semana por fugas; eso equivale a 9400 galones al año y a 900.000 millones a nivel nacional en un año», afirma Henry.

Y añade que lo anterior no significa restar importancia al consumo de agua de los centros de datos. Pues a medida que se construyen más centros, la tasa de consumo aumenta. Si no se gestiona su crecimiento, habrá problemas de abastecimiento de agua.

Doug Alexander, director del Instituto de Ciberseguridad y Tecnologías Emergentes de Rhode Island College, coincide en que el tema del agua es de menor magnitud que el del consumo de electricidad.

«Los problemas relacionados con el agua son muy localizados», afirma Alexander. «Si bien la tasa de consumo puede no resultar alarmante al compararla con la de otras industrias, podrían surgir preocupaciones muy reales en regiones áridas donde el agua subterránea ya es escasa. También afectaría al suministro de aguas subterráneas en zonas con una alta concentración de centros de datos, como Virginia, Dakota del Norte, Nebraska, Iowa y Oregón».

Alexander señala que actualmente, los centros de datos en Estados Unidos consumen 19.500 millones de galones de agua al año para refrigeración directa. Y que se estima que para 2028, esa cifra aumentará hasta situarse entre los 38.000 y 73.000 millones de galones anuales. Por ende, no cree que la gente se equivoque al preocuparse.

«Si realmente se construyen todos los centros de datos que la industria tecnológica planea levantar, se producirá un aumento enorme en el consumo de electricidad y agua, lo que, sin duda, supone una amenaza para la sostenibilidad», afirma.

Centros de datos demasiado grandes

Algunos de los centros de datos que las empresas tecnológicas pretenden construir tienen el tamaño de ciudades. Las instalaciones pueden variar desde pequeñas estructuras de 5.000 pies cuadrados hasta enormes complejos de «hiperescala» que superan los 10 millones de pies cuadrados. A esta escala masiva, sus necesidades eléctricas alcanzarían el orden de los gigavatios para lograr soportar las intensas cargas de trabajo de la inteligencia artificial.

Recientemente en Utah, se dio luz verde a una empresa tecnológica para construir uno de los centros de datos más grandes del mundo —con una superficie equivalente a dos veces el distrito de Manhattan—, lo que provocó un fuerte rechazo por parte de los ciudadanos del estado.

Según Food & Water Watch: «Los centros de datos de hiperescala pueden consumir cinco veces más energía que los centros de datos anteriores a la era de la IA. Un solo centro de datos de hiperescala puede consumir tanta energía como 100.000 hogares, y los más grandes, tanto como 2 millones».

«Lo que me preocupa es la naturaleza heterogénea de nuestra red eléctrica», afirma Henry. «No se trata de una red de suministro eléctrico uniforme y bien integrada».

Además, teme que suban las tarifas eléctricas, o bien que las empresas empiecen a reactivar centrales de combustibles fósiles, agravando considerablemente la situación del cambio climático. 

Y afirma que las grandes empresas tecnológicas ya están dando marcha atrás en muchos de sus compromisos climáticos y de neutralidad de carbono, pues no pueden sostenerlos con los centros de datos que planean construir. Dejándolos con la única opción más económica, instalar turbinas de gas junto a los centros de datos y abastecerlos de energía localmente.

Henry citó el caso de Elon Musk: ante la gran demanda de electricidad y la imposibilidad de obtener suficiente energía de la red, su empresa de IA instaló decenas de turbinas de gas metano —sin los permisos correspondientes— junto a sus centros de datos de hiperescala para satisfacer sus enormes necesidades energéticas.

Opciones más viables

Existen alternativas más limpias, afirma Henry. Señalando un centro de datos de energía renovable en Massachusetts llamado *Massachusetts Green High-Performance Computing Center*, que presta servicios a numerosas universidades —incluida URI— y utiliza paneles solares para generar electricidad. «Un magnífico ejemplo de cómo las empresas pueden encontrar formas más ecológicas de abastecer de energía sus instalaciones», comenta Henry.

Alexander sugiere emplear modelos de IA más eficientes desde el punto de vista energético, además de chips más ecológicos. «La creación y el entrenamiento de grandes modelos de IA consumen muchísima energía», explica. «Estos modelos deben funcionar a máxima capacidad durante miles y miles de horas de computación. Su entrenamiento puede llevar semanas o meses. Ahí es donde entra en juego el consumo de energía y agua».

Ni Henry ni Alexander se oponen a los centros de datos. Alexander afirma que los centros de datos preceden a la IA. Y que esta ha transformado la forma de trabajar y ha cambiado la programación para siempre. Y que, como mencionó anteriormente, los centros de datos están afectando de manera desproporcionada a algunos estados más que a otros, además de tener un impacto excesivo en los sectores menos favorecidos, con menos recursos económicos y menos poder.

«Lo que necesitamos es un crecimiento controlado de estos centros», señala Henry. «Es importante que cada municipio planifique adecuadamente, evalúe cuántos centros puede mantener con su infraestructura actual en los próximos cinco a diez años y actúe conforme a ese plan».

Alexander afirma que nos corresponde definir una manera sostenible de construir estos centros de datos a una escala que la infraestructura pueda tolerar. Además de ser necesario mantener una conversación constructiva sobre el crecimiento de la IA y los centros de datos que no esté impulsada únicamente por los beneficios económicos. Que, en su lugar, el diálogo debería estar guiado por las necesidades y capacidades de la sociedad, así como por su rentabilidad, lo cual contribuiría enormemente a reducir la tensión en torno a dichas conversaciones sobre los centros de datos.