Las emisiones de gases de efecto invernadero de Google se multiplican por la inteligencia artificial

El avance imparable de la inteligencia artificial (IA) empieza a mostrar sus efectos colaterales. Esta vez se trata del gigante Google, cuya huella ambiental no para de crecer como consecuencia del consumo de los sistemas que alimentan el modelo de IA, Gemini.

Según Meteored en el último informe de la compañía sus emisiones totales de gases de efecto invernadero (GEI) aumentaron un 48 % desde el 2019. Esto pone en jaque sus esfuerzos por cumplir los objetivos climáticos que se había planteado para 2030, a los que ya calificó de “extremadamente ambiciosos”.

La empresa se había comprometido a reducir a la mitad sus emisiones de GEI para el final de esta década, respecto de los valores de 2019. Pero los planes no marchan bien. Solamente el año pasado, Google generó 14.3 millones de toneladas métricas de CO2, un aumento interanual del 13 % (respecto de 2022), lo que equivale al impacto anual de 38 centrales eléctricas de gas.

La razón detrás de este incremento está en el uso intensivo de energía en sus centros de datos y las cadenas de suministro. Los sistemas de IA funcionan en supercomputadoras –equivalentes a millones de computadoras domésticas- que consumen toneladas de energía. Además, estos sistemas utilizan grandes cantidades de agua para evitar el sobrecalentamiento de los centros de datos.

El supercómputo equivale a millones de computadores domésticas y su demanda energética es elevada.

Solamente en los centros de datos de Google el consumo de electricidad creció un 17 % el año pasado y se espera que esta tendencia continúe en el futuro. El consumo eléctrico de estos centros contribuyó con casi un millón de toneladas métricas adicionales de CO2 en 2023, lo que representa la mayor fuente de aumento en las emisiones de Google durante el año pasado.

A medida que integramos más la IA en nuestros productos, reducir las emisiones puede resultar complicado debido a las crecientes demandas energéticas derivadas de la mayor intensidad de la computación de IA y las emisiones asociadas a los aumentos previstos en nuestra inversión en infraestructura técnica.

La Agencia Internacional de la Energía estimó que una búsqueda normal en Google requiere una media de 0,3 vatios-hora de electricidad; mientras que una solicitud de ChatGPT suele consumir unos 2,9 vatios-hora. Así de importante es la diferencia.

La era de la IA y su impacto ambiental

En su camino hacia la integración más profunda de la IA en sus productos, la empresa está rediseñando su infraestructura tecnológica bajo la era Gemini, potenciando su motor de búsqueda con IA generativa y ampliando el uso de IA en otros servicios.

Según el informe, la intensidad computacional de la IA y la expansión prevista de su infraestructura técnica podrían complicar aún más la reducción de emisiones. En respuesta a estos desafíos, Google está enfocando sus esfuerzos en mejorar la eficiencia energética de sus modelos de IA, hardware y centros de datos.

Además, la empresa se ha fijado el objetivo ambicioso de operar con energía limpia y libre de carbono las 24 horas del día en todas las redes eléctricas para 2030. Este compromiso busca mitigar el impacto ambiental de sus operaciones globales y alinear sus objetivos climáticos con las demandas urgentes de sostenibilidad global.

Alimentar los centros de datos con energía limpia es una de las metas de las grandes empresas tecnológicas.

En la actualidad, los centros de datos a nivel mundial consumen alrededor del 1 % de la electricidad global, según informa la Agencia Internacional de Energía (AIE). Pero las estimaciones indican que el crecimiento vertiginoso de la IA podría aumentar 10 veces ese nivel de consumo para 2026.

Estados Unidos es el país que alberga la mayor cantidad de centros de datos, lo que aumenta la demanda eléctrica y pone en riesgo de sobrecarga a las redes eléctricas y cadenas de suministro. Google no es la única compañía que enfrenta este desafío. En 2023 las emisiones de GEI de Microsoft, fueron un 30 % más altas que en 2020.