Estás leyendo la publicación: Los gigantes tecnológicos pierden la guerra de sostenibilidad contra la IA
Los gigantes tecnológicos no son ajenos a hacer grandes afirmaciones, y sus objetivos climáticos no son diferentes. Amazon, Microsoft y Google se han comprometido con los objetivos de cero emisiones netas de carbono, pero lo mismo que los mantiene relevantes hoy en día es alejarlos de su objetivo: la IA.
No es ningún secreto que los algoritmos modernos de última generación requieren una gran cantidad de recursos informáticos para entrenarse e implementarse, pero hay un costo de carbono oculto que muchos olvidan mencionar: la electricidad. Las granjas de servidores que entrenan modelos de IA solo crecerán en el futuro con el auge de la IA, pero ¿podrán las empresas equilibrarlo con sus objetivos netos cero?
Los gigantes tecnológicos rara vez publican información sobre el costo de entrenar algoritmos de IA, y parece que hay una razón para retener estos datos. Hugging Face, una comunidad de IA de código abierto, ha arrojado algo de luz sobre la huella de carbono aproximada de capacitar a BLOOM, su LLM. Según sus investigadores, el entrenamiento emitió aproximadamente 24,7 toneladas de carbono solo para el consumo de energía. Este número se disparó a 50 toneladas al contabilizar una huella de carbono de principio a fin, incluida la fabricación de equipos.
Un artículo publicado en 2021 estimó que el costo de capacitación de GPT-3 es de alrededor de 1,287 gigavatios hora, que es suficiente energía para alimentar 618 hogares indios durante un año. Esto asciende a 502 toneladas de emisiones de carbono, y estas son solo estimaciones para GPT-3. GPT-4 podría haberle costado más al planeta, pero no tenemos forma de saberlo, y eso sin siquiera considerar el costo operativo de ChatGPT y sus 100 millones de usuarios. Gracias a la asociación Microsoft-OpenAI, esto se hizo en la supercomputadora en la nube de Microsoft Azure. Coincidentemente, en 2021, Microsoft pagó por la eliminación de 1,3 millones de toneladas de CO2 de la atmósfera.
Comprar créditos de carbono para cubrir el costo ambiental de entrenar modelos de IA parece ser la tendencia del momento. Con este fin, Google también compró recientemente 300.000 compensaciones de carbono y Meta compró 7 millones de créditos de carbono a principios de esta semana. Si bien los datos completos de las compras de compensación de carbono no están disponibles en el dominio público, el momento de estas compras parece reflejar un renovado entusiasmo por la sostenibilidad de las empresas que ya parecen estar en camino hacia allí.
Una posible explicación es que la capacitación y el despliegue de modelos de IA han sido un obstáculo para las empresas, compensando sus objetivos de despliegue de carbono. Si bien la narrativa sobre la capacitación en IA por parte de los medios se enfoca en el impacto ambiental negativo del proceso, los gigantes tecnológicos generalmente brindan comentarios positivos.
Un artículo publicado por Google predice que la huella de carbono de la capacitación en IA se estancará y luego disminuirá debido a la eventual adopción de las mejores prácticas. Estas prácticas incluyen el uso de modelos eficientes, computación optimizada y computación en la nube. Según los investigadores, esto puede reducir los costos de energía hasta 100 veces y las emisiones hasta 1000 veces.
De hecho, hay investigaciones que demuestran que la optimización de los modelos de ML da como resultado una menor huella de carbono. Han surgido sistemas que reducen de manera inteligente el consumo de energía de las GPU, lo que resulta en una reducción de costos de hasta un 75 %. Si bien el mundo de la IA se está acercando a las mejores prácticas de Google mediante la creación de chips especializados para la computación de IA, parece que los modelos de IA son cada vez más grandes y más difíciles de entrenar.
¿Sostenibilidad por el bien de la RSE?
La sostenibilidad se ha convertido en algo más que una palabra de moda para los gigantes tecnológicos, y muchas empresas buscan apaciguar a sus accionistas y audiencia con sus objetivos ecológicos. Esto ha dado lugar a que los principales gigantes tecnológicos como Amazon, Microsoft y Google se comprometan a tener cero emisiones netas de carbono en un período de tiempo determinado. Si bien Microsoft y Google han establecido objetivos de cero emisiones netas para 2030, Amazon se ha dado a sí mismo un marco de tiempo más largo y, en cambio, afirma que su objetivo es 2040. Meta, por otro lado, ya alcanzó la neutralidad de carbono y ahora busca una huella de carbono negativa.
Cualquiera que sea el caso, las empresas que se están moviendo hacia un objetivo de cero emisiones de carbono lo están haciendo rápidamente. Hay una carrera detrás de la cortina, especialmente cuando se trata de buscar nuevas tecnologías para la generación de energía libre de carbono y tecnologías de almacenamiento de carbono.
Google, por ejemplo, incluso ha iniciado un movimiento llamado Pacto de energía libre de carbono 24/7 que tiene como objetivo descarbonizar los sistemas eléctricos en todo el mundo. Microsoft ha invertido mil millones de dólares en el Fondo de Innovación Climática para acelerar la creación de tecnologías para reducir el impacto climático. Amazon tiene un pez más grande para freír, ya que necesita reducir el carbono para su cadena logística y tiene múltiples planes de responsabilidad social corporativa (RSC) para reducir su impacto climático.
Sin embargo, lejos del nivel superficial, la tergiversación de la sustentabilidad es rampante. Se ha demostrado que Amazon subestima drásticamente su huella de carbono, mientras que Microsoft se ha quedado atrás lentamente de su objetivo para 2030 a pesar de la presión de los reguladores. Para agregar a esto, AI parece ser un gran punto de dolor para los gigantes tecnológicos.
Parece que las grandes tecnológicas no tienen una solución de sostenibilidad para hacer frente al aumento actual de la demanda de IA, sino que dependen de los créditos de carbono para mantenerse en el camino hacia sus objetivos de sostenibilidad. A medida que nos acercamos a 2030, las grandes tecnológicas solo pueden esperar que las optimizaciones y la computación especializada reduzcan la huella de carbono de la IA para mantenerse en línea con sus compromisos climáticos.
