Sam Altman, ejecutivo de OpenAI, la empresa que creó ChatGPT, hizo un anuncio sombrío en el Foro de Davos: la industria de la inteligencia artificial (IA) está a punto de provocar una crisis energética. La nueva generación de IA generativa consumirá mucha más energía de la esperada, según han dicho a los principales líderes y empresarios del mundo, hasta el punto de incorporarla a todas las redes energéticas globales. «No hay manera de hacer cambios drásticos», confió.
Este “cambio dramático” al que se refiere es la energía nuclear avanzada, que incluye reactores de cartucho y fusión nuclear, los cuales aún son experimentales. Varias empresas han apostado por esta alternativa, que garantizará autonomía energética y un mayor control de costes. La administración Biden no ve esto con buenos ojos. La secretaria de Energía, Jennifer Granholm, se reunió en marzo con varias empresas de tecnología, incluidas Amazon, Google y Microsoft, para explorar formas imaginativas de salir de esta situación. Uno de los temas tratados fue la integración de pequeños reactores nucleares en los centros de datos, esas enormes naves llenas de procesadores que funcionan día y noche.
Las últimas estimaciones dicen que el 8% de la energía mundial se dedica a la inteligencia artificial, que se consume alimentando los procesadores que alimentan los modelos y mantienen los sistemas. Esta cifra, como profecía Altman, se reducirá en poco tiempo, tras lo cual será necesario añadir usuarios y proponer nuevas versiones de ChatGPT, Gemini o Copilot, que requerirán cada vez más potencia informática. “Estoy feliz de poder decir esto en Davos. “Ha habido una constante minimización y negación de los costos ambientales de la industria de la IA desde que comenzó a publicarse en 2018”, escribió Kate Crawford, una destacada investigadora de la IA en la sombra.
SÍ gran tecnología Ya se han dado los primeros pasos hacia la era nuclear, fuente de energía en retrospectiva en Occidente (la mayoría de los reactores construidos fueron desmantelados) con algunas excepciones importantes: Estados Unidos, Francia, Reino Unido y varios países de Europa del Este. Las empresas, por su parte, los consideran una forma de asegurarse un proveedor de energía estable y duradero en un contexto donde el suministro ya no es un sí. Los líderes de Google lo dicen El periodico de Wall Street que considero la posibilidad de firmar acuerdos de compra con desarrolladores de pequeños reactores nucleares. «Creo que la energía nuclear, especialmente la energía nuclear más avanzada, está logrando muchos avances», dijo al periódico estatal Maud Texier, directora global de energía limpia de Google. Fuentes de la empresa en el PAÍS no confirman que la ruta nuclear sea una opción de futuro. Google ha hecho poco con Microsoft y Nucor para agradecerles por “acelerar las tecnologías avanzadas de energía limpia”, incluida la “nuclear avanzada”.
En octubre del año pasado, Microsoft cerró acuerdos de compra (PPA) con la estatal Helion Energy para recibir energía obtenida de la fusión nuclear a partir de 2028, una técnica aún más teórica que práctica y que, a diferencia de la fisión, no produce residuos radiactivos. . Cuestionada por este periódico sobre su estrategia en el sector nuclear, la compañía envió en diciembre del año pasado un documento titulado Acelerar un futuro libre de carbonoDe momento ya he aclarado que las «energías nucleares avanzadas», además de los reactores tradicionales, son uno de los pilares de lo que será el eje de la gira verde de Microsoft, si no hablamos de plazos o fechas.
AWS, la división de computación en la nube de Amazon, compró recientemente un gran centro de datos en Estados Unidos ubicado junto a la sexta central nuclear más grande del país, que proporciona el 100% de su energía por un precio fijo. “Para complementar nuestros proyectos eólicos y solares, que dependen de las condiciones climáticas para generar energía, también estamos explorando innovaciones y tecnologías y desplegando otras fuentes de energía limpias y libres de carbono. Respeto a Talen Energy (empresa propietaria de la citada central nuclear estadounidense) «La energía libre de carbono es un proyecto que va en esta dirección», señalan a EL PAÍS fuentes de la empresa.
El búho nuclear de Silicon Valley
La idea de que la energía nuclear es la salvación de la inteligencia artificial se está extendiendo entre la jet set de Silicon Valley. Sam Altman es uno de sus grandes valedores. El propietario de Helion Energy, pionera en la fusión nuclear, está tan convencido del futuro que ha invertido 375 millones de dólares. También presido una startup, Oklo, cuyo objetivo es diseñar y producir reactores de fisión nuclear como los que se utilizan hoy en día, pero mucho más pequeños (llamados SMR, acrónimo de reactor modular pequeño).
Bill Gates es otro de los magnates tecnológicos interesados en SMR. Su empresa TerraPower está trabajando en un reactor nuclear de sodio, una variante experimental que, de tener éxito, promete ser 25 veces más barata que la fisión nuclear.
El ingeniero jefe de inteligencia artificial generativa de Meta, Sergey Edunov, dijo hace unos meses que bastaría con prescindir de los grandes reactores nucleares para satisfacer toda la demanda mundial de energía de inteligencia artificial prevista para 2024, incluidos los modelos de potencia, operaciones y entrenamiento de nuevos unos. Alguno.
¿Has vuelto a recorrer el camino nuclear? “No hay ningún progreso en el horizonte que permita el lanzamiento inmediato de los SMR, que actualmente se encuentran en la fase inicial de creación de prototipos en numerosos países. Esta opción sólo sería viable durante una década”, afirma la ingeniera Heidy Khlaaf, especialista en evaluación, especificación y verificación de aplicaciones informáticas complejas en sistemas críticos para la seguridad. Algunos países, como Reino Unido, Francia, Canadá o Estados Unidos, tienen aviones para desarrollar este tipo de estructuras, pero no antes de 20 años.
A Khlaaf le preocupa especialmente que Microsoft ya tenga IA generativa trabajando en papel para adquirir licencias nucleares, un proceso que puede llevar años y costar millones de dólares. “Este no es un ejercicio de notificación de casos, sino un proceso de seguridad en sí mismo. “Ver estos procesos regulatorios simplemente como documentos confusos dice mucho sobre la comprensión, o la falta de comprensión, de la seguridad nuclear”, dice.
¿Es realista creer en el futuro de la inteligencia artificial en la fusión nuclear? Las estimaciones más optimistas de Helion Energy dicen que para 2029 podrá producir suficiente energía para proporcionar 40.000 horas de energía promedio en Estados Unidos. Se estima que ChatGPT consume el equivalente a 33.000 horas por día.
¿Por qué tanto consumo de energía?
La aparición de la inteligencia artificial ha sacudido el panorama energético mundial. La mayor parte del consumo asociado a los modelos de IA generativa se produce antes de su uso, durante capacitación. Este es un proceso clave en el desarrollo de modelos de aprendizaje profundo que implica mostrar al algoritmo millones de ejemplos que ayudan a los usuarios a determinar qué situaciones predicen. Para modelos de lenguaje grandes, como ChatGPT, si intenta hacer que el sistema concluya que la cadena de palabras «El mar tiene color» probablemente irá seguida de la palabra «azul».
La mayoría de los centros de datos utilizan procesadores avanzados llamados GPU para lograr el aprendizaje de modelos de IA. La GPU requiere mucha energía para funcionar, nuevamente más que la CPU (procesadores convencionales). Entrenar grandes modelos de lenguaje requiere decenas de kilómetros de GPU, funcionando las 24 horas del día durante semanas o meses.
“Los modelos de lenguajes grandes tienen una arquitectura muy grande. Un algoritmo de aprendizaje automático que te ayuda a elegir dónde realizar los cuestionarios necesarios 50 variables: dónde trabaja el candidato, qué salario tiene ahora, experiencia previa, etc. La primera versión de GhatGPT tiene más de 175 mil millones de parámetros”, explica Ana Valdivia, profesora de inteligencia artificial, gobierno y política en el Oxford Internet Institute.
Una vez que entrenaste el modelo, no había forma de acercarte y explorar los datos sobre en qué estás trabajando. Esto se logra incluso en centros de datos que deben operar día y noche.
¿Cuál es el consumo total de IA? ¿Cuánta energía se gasta entrenando y alimentando los modelos más utilizados? Las empresas no publican esta información, todo lo que tenemos son estimaciones. Por ejemplo, según un denunciante de la Universidad de Stanford, el modelo Gemini Ultra de Google, uno de los más avanzados en la actualidad, requirió 50 mil millones de petaflops para entrenarse. Para obtener esta potencia informática con ordenadores comerciales (aunque en estos casos se utilicen sistemas de orden superior) se necesitarán 10.000 billones (de 10 a 16) ordenadores. El costo asociado a esta capacitación fue de 191 millones de dólares, atribuible en gran medida a la energía consumida.
Un solo modelo de IA puede consumir decenas de millas por hora. Los modelos de IA generativa, como ChatGPT, pueden consumir 100 veces más energía, según estimaciones de la consultora tecnológica IDC.
Además del correcto suministro eléctrico de los sistemas, también se registran los consumos en los sistemas de refrigeración del procesador. Las técnicas más extendidas implican la ventilación eléctrica y el uso de agua para enfriar ambientes y máquinas. Este último sistema intenta crear problemas en lugares con vertido de agua, ya que las técnicas más modernas implican el uso de circuitos cerrados que minimizan las pérdidas de recurso hídrico.