El consumo de energía de la inteligencia artificial varía según el tipo de modelo, la infraestructura utilizada y la cantidad de datos procesados. Aquí algunos puntos clave:

1. Entrenamiento de Modelos de IA
Modelos grandes como GPT-4 pueden consumir gigavatios-hora (GWh) de energía en su fase de entrenamiento.
Un modelo de IA como GPT-3 consumió aproximadamente 1.287 MWh, equivalente al consumo anual de unas 120 casas en EE.UU..
Empresas como OpenAI, Google y Meta utilizan centros de datos con cientos de miles de GPUs o TPUs que requieren megavatios de potencia.
2. Uso y Consulta de Modelos
Consultar una IA (como ChatGPT) consume significativamente menos energía que entrenarla.
Se estima que una sola consulta de ChatGPT usa entre 2 y 10 veces más energía que una búsqueda en Google, que consume unos 0.3 Wh por búsqueda.
Un chatbot de IA podría consumir entre 0.1 y 10 Wh por respuesta, dependiendo de la complejidad de la consulta y el tamaño del modelo.
3. Infraestructura y Centros de Datos
Los centros de datos que alojan modelos de IA requieren sistemas de refrigeración y alimentación eléctrica robustos, aumentando el consumo total.
Google y Microsoft están apostando por energías renovables para reducir la huella de carbono de la IA.
4. Comparación con Otros Consumos
Bitcoin: La red de Bitcoin consume alrededor de 110 TWh al año.
Centros de datos globales: Representan 1-1.5% del consumo mundial de electricidad.
IA Generativa: Podría llegar a triplicar la demanda energética de los centros de datos para 2027, según estimaciones