Detrás de cada consulta en la inteligencia artificial (IA) hay un secreto oculto: la cantidad de agua que consumen para generar respuestas.
La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado numerosos aspectos de nuestra vida, desde la forma en que nos comunicamos hasta la manera en que conducimos nuestros negocios. Sin embargo, detrás de este avance tecnológico se esconde un preocupante impacto ambiental. Uno de los aspectos menos conocidos es el consumo excesivo de agua que requiere la IA.
Los centros de datos que alimentan los modelos de IA consumen cantidades industriales de energía para operar. Esta energía, a su vez, necesita ser enfriada, lo que implica un uso masivo de agua. Los sistemas de refrigeración de estos centros de datos utilizan grandes volúmenes de agua para disipar el calor generado por los servidores, contribuyendo así a la escasez hídrica en muchas regiones del mundo.
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¿Cuántos litros de agua consume ChatGPT?
Una investigación reciente desarrollada por expertos de la Universidad de California reveló datos impactantes sobre el consumo hídrico en las instalaciones de Microsoft en Lowa, específicamente en el centro que aloja los servidores de GPT-4.
La IA consume grandes cantidades de agua. (Foto: redes sociales)
Las cifras son contundentes: el complejo tecnológico requiere anualmente 6.436 millones de litros de agua para mantener sus operaciones, con un incremento significativo del 37% desde 2021, atribuido principalmente al auge de la inteligencia artificial.
El hallazgo más sorprendente del estudio indica que cada interacción con ChatGPT tiene un costo ambiental medible: realizar entre 5 y 50 consultas en la plataforma, según su nivel de complejidad, puede consumir aproximadamente 500 mililitros de agua.
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¿Cómo afecta la inteligencia artificial al medio ambiente?
El creciente desarrollo de sistemas de IA, particularmente ChatGPT, ha capturado la atención de la comunidad científica, especialmente por sus implicaciones ecológicas. Los especialistas han identificado dos factores clave en el impacto ambiental de estas tecnologías.
Primero, la considerable demanda energética necesaria para mantener operativas las bases de datos, y segundo, el consumo de recursos durante las fases de entrenamiento que optimizan la precisión de sus respuestas. Este análisis revela una realidad poco discutida: el costo medioambiental oculto detrás de las innovaciones en inteligencia artificial.
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