Desde 2018, las emisiones de carbono de los centros de datos de EE. UU. se han triplicado. Durante los 12 meses que finalizaron en agosto de 2024, los centros de datos fueron responsables de 105 millones de toneladas métricas de CO2que representa el 2,18% de las emisiones nacionales (en comparación, las aerolíneas comerciales nacionales son responsables de alrededor de 131 millones de toneladas métricas). Alrededor del 4,59% de toda la energía utilizada en EE. UU. se destina a centros de datos, una cifra que se ha duplicado desde 2018.
Es difícil determinar en qué medida la IA en explicit, que ha estado en auge desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, es responsable de este aumento. Esto se debe a que los centros de datos procesan muchos tipos diferentes de datos: además de entrenar o hacer ping a modelos de IA, hacen de todo, desde alojar sitios net hasta almacenar sus fotos en la nube. Sin embargo, dicen los investigadores, la participación de la IA ciertamente está creciendo rápidamente a medida que casi todos los segmentos de la economía intentan adoptar la tecnología.
“Es un aumento bastante grande”, cube Eric Gimon, investigador principal del grupo de expertos Power Innovation, que no participó en la investigación. “Hay muchos análisis apasionantes sobre la rapidez con la que podría desarrollarse este crecimiento exponencial. Pero todavía es temprano para el negocio en términos de descubrir eficiencias o diferentes tipos de chips”.
En explicit, las fuentes de todo este poder son particularmente “sucias”. Dado que tantos centros de datos están ubicados en regiones productoras de carbón, como Virginia, la “intensidad de carbono” de la energía que utilizan es un 48% mayor que el promedio nacional. El artículo, que fue publicado el arXiv y aún no ha sido revisado por pares, encontró que el 95% de los centros de datos en los EE. UU. están construidos en lugares con fuentes de electricidad que son más sucias que el promedio nacional.
Hay otras causas además de simplemente estar ubicado en una región carbonífera, afirma Falco Bargagli-Stoffi, autor del artículo. “La energía más sucia está disponible durante todo el día”, afirma, y muchos centros de datos la necesitan para mantener su funcionamiento máximo las 24 horas, los 7 días de la semana. “La energía renovable, como la eólica o la photo voltaic, podría no estar tan disponible”. Los incentivos políticos o fiscales y la oposición native también pueden afectar el lugar donde se construyen los centros de datos.
Un cambio clave en la IA en este momento significa que es possible que las emisiones del campo pronto se disparen. Los modelos de IA están pasando rápidamente de generadores de texto bastante simples como ChatGPT a generadores de imágenes, movies y música altamente complejos. Hasta ahora, muchos de estos modelos “multimodales” han estado estancados en la fase de investigación, pero eso está cambiando.
OpenAI lanzó su modelo de generación de movies sora al público el 9 de diciembre, y su sitio net ha estado tan inundado con tráfico de personas ansiosas por probarlo que todavía no funciona correctamente. Los modelos de la competencia, como Veo de Google y Film Gen de Meta, aún no se han lanzado públicamente, pero si esas empresas siguen el ejemplo de OpenAI como lo han hecho en el pasado, es posible que lo hagan pronto. Los modelos de generación musical de Suno y Udio están creciendo (a pesar de demandas), y Nvidia liberado su propio generador de audio el mes pasado. Google está trabajando en su Astra proyecto, que será un compañero de video-IA que podrá conversar con usted sobre su entorno en tiempo actual.
