Las emisiones de la computación de IA provienen de clústeres de GPU que consumen mucha energía y entrenan modelos complejos, mientras que las emisiones de la nube tradicional provienen de centros de datos de uso general que ejecutan cargas de trabajo cotidianas. Las cargas de trabajo de IA consumen mucha más energía por tarea, pero la nube tradicional opera a una escala total mucho mayor.
Huella de carbono generada al entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial en hardware especializado como GPU y TPU.
Emisiones de carbono producidas por centros de datos de uso general que alojan sitios web, aplicaciones, bases de datos y software empresarial.
| Característica | Emisiones de computación de IA | Emisiones de nubes tradicionales |
|---|---|---|
| Hardware principal | GPU y TPU (aceleradores de IA) | CPU y servidores de propósito general |
| Potencia por rack | De 30 a 80 kW por rack | De 5 a 15 kW por rack |
| Energía por tarea | Extremadamente alto (entrenar un modelo = toneladas de CO2) | Moderado (varía según la carga de trabajo) |
| demanda de refrigeración | Muy alta, a menudo refrigeración líquida | Normalmente, la refrigeración por aire es suficiente. |
| Tipo de carga de trabajo | Entrenamiento e inferencia de modelos | Alojamiento web, bases de datos, aplicaciones SaaS |
| Tasa de utilización | A menudo entre el 30 y el 50 por ciento | Normalmente entre el 40 y el 60 por ciento |
| Adopción de energías renovables | Menor porcentaje, crecimiento rápido | Porcentaje más alto, del 60 al 90 por ciento en algunas regiones. |
| Trayectoria de crecimiento | Explosivo, duplicándose cada pocos meses. | Constante, aproximadamente entre un 10 y un 20 por ciento anual. |
| Uso del agua | Alto (refrigeración de chips de IA) | Moderado (refrigeración tradicional) |
El procesamiento de IA se ejecuta en procesadores masivamente paralelos diseñados para operaciones matriciales, y estos chips consumen mucha energía. Un solo NVIDIA H100 puede consumir 700 vatios a plena carga, y los racks con ocho de ellos pueden alcanzar los 50 kW o más. Los servidores en la nube tradicionales, en cambio, consumen menos energía, ya que suelen funcionar con CPU que mantienen un rendimiento bajo en reposo y gestionan diversas cargas de trabajo sin necesidad de un rendimiento máximo constante. Esta diferencia de hardware por sí sola hace que las cargas de trabajo de IA consuman varias veces más energía por unidad de trabajo.
Cuando los investigadores midieron las emisiones de entrenamiento de grandes modelos de lenguaje, las cifras fueron asombrosas. Una sola ejecución de entrenamiento de un modelo del tamaño de GPT-3 puede generar cientos de toneladas de CO2 equivalente. Las tareas tradicionales en la nube, como servir una página web o ejecutar una consulta de base de datos, producen una pequeña fracción de eso por solicitud. Sin embargo, la nube tradicional opera a un volumen mucho mayor, por lo que la huella ambiental acumulada termina siendo comparable en términos absolutos, aunque las emisiones por tarea parezcan muy diferentes.
Las GPU generan un calor intenso, lo que significa que los centros de datos de IA a menudo necesitan refrigeración líquida o incluso sistemas de inmersión para mantener temperaturas controladas. Este proceso de refrigeración consume enormes cantidades de agua y electricidad. Las instalaciones tradicionales en la nube se basan principalmente en la refrigeración por aire y enfriadores, que consumen menos agua y energía. En regiones propensas a la sequía, como Arizona, la demanda de agua de los centros de datos de IA ya ha provocado el rechazo de la comunidad y el escrutinio de los organismos reguladores.
Los gigantes tradicionales de la nube, como Google y Microsoft, llevan años comprando contratos de energía renovable y firmando acuerdos de compra de energía para ecologizar sus redes eléctricas. Las operaciones centradas en la IA, a menudo más recientes y diseñadas específicamente para el entrenamiento a hiperescala, no siempre han tenido la misma ventaja inicial. Dicho esto, empresas como CoreWeave y Lambda Labs están ubicando cada vez más sus instalaciones cerca de fuentes renovables baratas, como las centrales hidroeléctricas del noroeste del Pacífico, para compensar su enorme consumo energético.
La demanda de computación para IA crece a un ritmo que el crecimiento de la nube tradicional nunca alcanzó. Algunos analistas estiman que el consumo de energía relacionado con la IA podría triplicarse para 2030, impulsado por modelos más grandes y una implementación generalizada de inferencias. El crecimiento de la nube tradicional, si bien sigue siendo sólido, sigue una curva más predecible vinculada al gasto en TI de las empresas. Esto significa que las emisiones de la IA podrían superar las de la nube tradicional en ciertas regiones durante la próxima década si las mejoras en la eficiencia no se mantienen al mismo ritmo.
Solo el entrenamiento de la IA produce emisiones significativas, mientras que la inferencia es esencialmente gratuita.
La inferencia representa la mayor parte de la huella de carbono total de la IA, ya que se produce miles de millones de veces al día en los modelos implementados. Una sola consulta de ChatGPT consume aproximadamente 10 veces más energía que una búsqueda tradicional de Google, y esas consultas se acumulan rápidamente.
Los centros de datos en la nube tradicionales ya son neutros en carbono.
Aunque los principales proveedores se han comprometido a alcanzar objetivos de cero emisiones netas, la mayoría aún depende parcialmente de los combustibles fósiles, especialmente en regiones con infraestructura de energías renovables limitada. Las afirmaciones de neutralidad de carbono suelen basarse en gran medida en compensaciones en lugar de utilizar energía limpia real para alimentar los servidores.
Las cargas de trabajo de IA son más eficientes que la nube tradicional porque utilizan una tecnología más reciente.
Lo más nuevo no significa automáticamente que sea más ecológico. El hardware de IA consume mucha más energía por chip, y la enorme cantidad de cálculos necesarios para el entrenamiento y la inferencia hace que las cargas de trabajo de IA generen una cantidad de carbono significativamente mayor por tarea que la mayoría de las operaciones tradicionales en la nube.
Migrar a la nube reduce automáticamente las emisiones de una empresa.
La migración a la nube puede ayudar a consolidar las cargas de trabajo y mejorar la utilización de los recursos, pero no elimina las emisiones. La electricidad sigue teniendo que provenir de algún lugar, y si la región de la nube funciona con carbón o gas, la huella de carbono simplemente se traslada en lugar de reducirse.
Todos los centros de datos consumen aproximadamente la misma cantidad de energía, independientemente de los programas que ejecuten.
La densidad de potencia varía enormemente. Un centro de datos enfocado en IA puede consumir entre 30 y 80 kW por rack, mientras que una instalación de nube tradicional podría usar solo entre 5 y 15 kW por rack. Esa diferencia de cinco veces en la densidad de potencia se traduce directamente en necesidades de refrigeración y perfiles de emisiones muy diferentes.
Si se trata de elegir entre ambas opciones en función del impacto ambiental, la nube tradicional actualmente gana en eficiencia por tarea y adopción de energías renovables, pero la computación de IA se está poniendo al día rápidamente a medida que los proveedores se apresuran a hacer más sostenibles sus flotas de GPU. Para las organizaciones que implementan IA, seleccionar regiones con redes de energía limpia y utilizar modelos eficientes puede reducir drásticamente la huella ambiental. Para los usuarios de la nube tradicional, el camino hacia menores emisiones se centra más en la optimización de la carga de trabajo y en elegir proveedores con sólidos compromisos de sostenibilidad.
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