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El consumo de los centros de datos de Meta equivale al abastecimiento necesario para 3,4 millones de hogares españoles | |||
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Meta registró en 2022 un consumo de 11,2 millones de MWh en sus centros de datos, lo suficiente como para abastecer energéticamente a 3,4 millones de hogares en España e, incluso, superar el gasto residencial de la Comunidad de Madrid debido, en parte, al consumo energético que requiere la Inteligencia Artificial (IA). El uso cada vez más común de IA en múltiples servicios está transformando el día a día de las empresas y usuarios, sin embargo, su alto consumo energético plantea preocupaciones relacionadas con el impacto energético y los recursos disponibles. Este consumo elevado se puede observar en empresas enfocadas en el uso de la IA y los datos, como es el caso de Meta, la compañía matriz de Facebook, Instagram y WhatsApp, que en el año 2022 registró un consumo de 11,2 millones de MWh en sus centros de datos. Esta cantidad de electricidad equivale a la potencia necesaria para abastecer energéticamente a 3,4 millones de hogares en España. Concretamente, este nivel de gasto supera incluso la electricidad residencial que consume toda la Comunidad de Madrid, con 2,9 millones de viviendas. Así lo ha recogido la 'startup' de IA generativa anyformat, que ha puesto sobre la mesa la necesidad de reflexionar sobre el consumo energético de los centros de datos, y de apostar por iniciativas que exploren el uso de otras opciones, como las energías renovables, las baterías o la energía nuclear para abastecer los centros de datos. En concreto, según han explicado desde anyformat en un comunicado, el crecimiento de la IA en aplicaciones de consumo y análisis de datos ha multiplicado la demanda de procesamiento en centros de datos, lo cual "incrementa la presión en las infraestructuras eléctricas". De hecho, se prevé que el mercado de los centros de datos en España alcance el uso de unos 249MW IT adicionales para el año 2026. Según un informe de la consultora Colliers, esto equivale al abastecimiento de una ciudad de 120.000 personas, lo que cuestiona si las redes eléctricas actuales podrán adaptarse para "sostener un crecimiento constante en el consumo derivado de la IA". Tal y como ha reflexionado el CEO de anyformat y doctor en Ingeniería Nuclear, Juan Huguet, se debe tener en cuenta la capacidad de las redes eléctricas y los recursos disponibles para "sostener este consumo sin comprometer el acceso general a la energía en otros sectores". Por ello, desde la compañía de IA generativa han resaltado la importancia de llevar a cabo acciones que busquen minimizar el consumo de energía y utilizar los recursos necesarios para impulsar la IA. ADOPCIÓN DE LA IA CON EL FOCO EN LA SOSTENIBILIDAD Según predicciones compartidas por la consultora Gartner, en el año 2028 el 30 por ciento de la IA generativa se optimizará utilizando métodos computacionales de ahorro de energía. Al respecto, anyformat ha compartido una serie de prácticas sostenibles en IA que optimicen el consumo de energía. Así, ha hecho referencia a su modelo, capaz de combinar diferentes tamaños de IA para hacer uso de los modelos más grandes (que consumen más) sólo cuando es estrictamente necesario. Con ello, se minimiza el uso de recursos computacionales para tareas específicas con modelos de menor demanda energética y se permite un funcionamiento eficiente de la IA "sin sacrificar sostenibilidad". Según ha explicado, esto es posible debido a que existen modelos con distintos números de parámetros. Cuanto más grandes son los modelos, más genéricos resultan y, por tanto, requieren un mayor consumo energético. "Los incentivos están alineados: un menor consumo energético no solo implica reducir el impacto ambiental, sino que además es un factor clave para reducir los costes de procesamiento", ha apostillado Huguet. Con todo ello, desde anyformat han señalado que es posible innovar y adoptar tecnologías avanzadas sin comprometer sostenibilidad, lo que llevará a un futuro "en el que la eficiencia energética sea parte integral del desarrollo tecnológico". |
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