La inteligencia artificial se toma miles y miles de millones de litros de agua | Tecnología

Los vecinos de The Dalles, un pequeño pueblo de Oregón, viven una paradoja. Pese a que la localidad está a pie del caudaloso río Columbia, tiene un tiempo prácticamente desértico: las precipitaciones son escasas y hace dos veranos se rozaron los cuarenta y ocho grados. La amenaza de las limitaciones de agua pende sobre los quince habitantes del pueblo desde hace cierto tiempo. Por eso no les agradó enterarse a inicios de año de que más de una cuarta parte del consumo total de ese apreciado recurso se lo apunta un centro de datos de Google, que lo dedica a refrigerar las miles y miles de computadoras que pueblan la infraestructura. Según ha podido descubrir el medio local Oregon Live, la instalación ha tresdoblado su gasto en el último quinquenio, y la multinacional tecnológica planea abrir dos centros de datos más en la cuenca del Columbia. Los ecologistas ya han advertido de que eso podría afectar a la vegetación y fauna de la zona e inclusive provocar escasez entre los granjeros y labradores de The Dalles.

No es un caso apartado en Estados Unidos, país que concentra en torno al treinta% de todos y cada uno de los centros de datos del planeta. Arizona, Utah o Carolina del Sur conocen bien la voraz sed de esta clase de infraestructura. También lo saben en Países Bajos, donde Microsoft se vio envuelta el año pasado en un escándalo al conocerse que una de sus instalaciones consumía 4 veces más de lo declarado en un contexto de sequía. O en Alemania, donde las autoridades de Brandeburgo negaron los permisos a Google a fin de que edificara un centro de datos en la zona al estimar que una gigafactoría de Tesla ya consumía demasiada agua.

Ver series en streaming, emplear aplicaciones on line (que no estén instaladas en el móvil) o guardar fotografías en la nube es posible merced a una infraestructura mundial que consta de una enorme amalgama de centros de datos y de más de un millón de quilómetros de cableado. La creciente dificultad de las aplicaciones que se emplean a diario demandan más y más potencia de cálculo. Todo eso se traduce en legiones de ordenadores marchando a máxima potencia día y noche, cuyo consumo energético ya representa por lo menos el dos% del total mundial. Para que las máquinas no se sobrecalienten, hace falta refrigerarlas. Se puede hacer con sistemas de ventilación, afines a los que emplean los ordenadores personales, mas es más asequible enfriar los procesadores con agua.

La sed de las tecnológicas está en ascenso. El consumo de agua de Google aumentó un veinte% en dos mil veintidos, según las cifras aportadas por la propia compañía. Y el de Microsoft, dueña de un setenta y cinco% de OpenAI (los autores de ChatGPT), lo hizo en un treinta y cuatro% en exactamente el mismo periodo. No se contemplan acá los recursos hídricos consumidos en la generación de la electricidad que nutre los servidores ni en los procesos de fabricación del hardware. Amazon, que al lado de las dos precedentes controla prácticamente la mitad de los hipercentros de datos de todo el planeta (los que cuentan con más de cinco.000 servidores), y cuya filial AWS lidera el mercado de la computación en la nube, ha preferido no aportar datos a este periódico.

La siguiente en relevancia es Meta, matriz de Facebook, Instagram, WhatsApp o Messenger, que gastó en dos mil veintidos un dos,7% más. La compañía planea abrir uno de estos hipercentros de datos en Talavera de la Reina, que, tal como avanzó Forbes Hispano, consumirá más de seiscientos millones de litros anuales de agua bebible. Fuentes de la compañía aseguran que el proyecto prosigue adelante y avanza al ritmo que le marcan las normativas eficientes, aunque las obras aún no han comenzado.

¿De qué manera se explica esta súbita explosión del consumo de agua de las tecnológicas? ¿Por qué es menor en Meta o Apple que en Microsoft y Google? El cuatro de noviembre de dos mil veintidos se presentó ChatGPT, el bot conversacional que dio el pistoletazo de salida de la carrera por la inteligencia artificial (IA) generativa. Google ya tenía grandes modelos de lenguaje afines, como LaMDA, en fase experimental, mas no los había abierto al público. Para que estos modelos echen a caminar hay que adiestrarlos ya antes. Ese proceso demanda que legiones de computadoras de alta potencia (las GPU) procesen cantidades ingentes de datos día y noche a lo largo de semanas o hasta meses para hallar patrones en los textos que sirvan para poder articular entonces fragmentos con sentido. En el caso de GPT-cuatro, la versión más avanzada hasta el instante de ChatGPT, ese adiestramiento se efectuó en Des Moines, Iowa, algo plenamente ignoto por los vecinos hasta el momento en que un alto cargo de Microsoft afirmó en un alegato que “se hizo literalmente al lado de campos de maíz de Des Moines”, conforme reportó The Associated Press.

El esmero auxiliar por desarrollar grandes modelos de IA puede haber disparado el consumo de agua de Google y Microsoft, las dos tecnológicas que más fuerte han apostado por esta tecnología. Así lo cree el estudioso Shaolei Ren, maestro asociado de ingeniería eléctrica y computacional de la Universidad de California, Riverside y especialista en sostenibilidad de la IA. “No lo podemos decir con certeza si las empresas no nos aportan datos concretos, pero el aumento de 2022 fue muy abultado respecto a 2021 y sabemos que en esa época invirtieron muy fuertemente en IA generativa, así como en otros servicios relacionados con la IA”, explica por mail. “La IA se ha integrado en casi todos los productos de uso diario de Microsoft y Google, incluyendo sus buscadores”.

Las compañías no ofrecen datos sobre cuánta agua y energía de más cuesta adiestrar modelos de IA en comparación con consumo frecuente de los centros de datos. “Lo que sí sabemos, porque así me lo ha confirmado el director de una de estas infraestructuras, es que los chips usados en el entrenamiento de IA consumen mucho más que los de los servidores comunes”, resalta Ana Valdivia, maestra de Inteligencia Artificial, Gobierno y Políticas del Oxford Internet Institute cuya investigación más reciente se centra en valorar el impacto ambiental de la IA.

Ren publicará a fines de año así como otros 3 colegas una investigación en la que ofrecen una cantidad estimada de cuánta agua cuesta chatear con ChatGPT. Por cada entre cinco y cincuenta prompts (preguntas o instrucciones), ChatGPT consume medio litro de agua. La horquilla de cinco a cincuenta está relacionada con la dificultad de los prompts. El cálculo contempla todo el agua utilizada a lo largo del adiestramiento del modelo, que es el instante de mayor consumo, y la empleada por la máquina para procesar las órdenes que se le dan la herramienta.

Las empresas perjudicadas ofrecen otros razonamientos. Una portavoz de Google afirma que el voluminoso salto en el consumo de agua de dos mil veintidos “se corresponde al crecimiento del negocio”. La contestación de Microsoft es prácticamente calcada.

Otras grandes tecnológicas, como Meta (dos,7%) o Apple (ocho con cinco%), han tenido un aumento en el consumo de agua, mas significativamente menor que los de Microsoft y Google. Son gigantes empresariales y su actividad ha crecido, mas su apuesta por la IA no es tan alta. Aunque esa tecnología está presente en sus aplicaciones, no tienen grandes modelos afines a ChatGPT (o como Bard, de Google, o Copilot, de Microsoft).

Cómo se consume el agua

Los centros de datos tienen el aspecto de naves industriales que constan de múltiples salas. En cada una de ellas hay ristras de racks, o torres de ordenadores de la altura de un guardarropa. Estas ristras están preparadas en corredores, de tal modo que los obreros puedan manipular los circuitos de cada máquina.

Este procedimiento es más eficaz energéticamente que los enfriadores eléctricos, mas implica que un sinnúmero de agua se evapore (o sea, que no vuelva al circuito). “Esa es el agua que figura como ‘consumida’ en los registros de las tecnológicas. Dependiendo de la temperatura exterior del bulbo húmedo, una torre de refrigeración suele consumir entre uno y cuatro litros de agua (hasta nueve en verano) por cada kWh de energía del servidor”, lee el estudio de Ren.

En torno al veinte% del agua empleada en los sistemas de refrigeración (la que no se evapora) se vierte al final del ciclo en las plantas de aguas residuales. “Esa agua contiene grandes cantidades de minerales y sal, por lo que no puede dedicarse al consumo humano sin ser tratada antes”, ilustra Ren.

Es bastante difícil establecer cuál es el consumo medio de un centro de datos. Los que están en tiempos más fríos precisan menos refrigeración que el resto. De exactamente la misma forma, la demanda de agua es diferente en las temporadas más calurosas del año que en las más heladas. Necesitan, eso sí, emplear agua limpia y tratada para eludir atascos o el desarrollo de bacterias en las cañerías. Cuando se emplea agua del mar o recuperada, hay que depurarla ya antes de meterla en los sistemas de refrigeración. En el caso de Google, prácticamente el noventa% de su consumo en EE UU procedió de fuentes potables, asegura Ren.

La localización importa

Los centros de datos acostumbraban a estar en las urbes, mas las crecientes necesidades energéticas de estas infraestructuras las han expulsado del ambiente urbano, inútil de aprovisionarlas. “Necesitan también una ubicación segura, que cuente con un suministro estable de electricidad y que no tenga riesgo de catástrofe climática. Por todo eso, en las últimas dos décadas se han ido a la periferia”, explica Lorena Jaume-Palasí, creadora de Algorithm Watch y The Ethical Tech Society y asesora de ciencia y tecnología del Parlamento Europeo.

“Los centros de datos modernos son muy extensivos. Se suelen ubicar cerca del desierto o en zonas agrarias para poder explayarse en extensión: es habitual que se monten y muevan módulos de servidores según las necesidades”, señala. Un estudio elaborado por estudiosos de Virginia Tech estima que un quinto de los centros de datos de EE UU consumen agua de cuencas con un agobio hídrico moderado o alto, zonas donde acostumbra a haber disponiblidad de energía solar o eólica.

Aurora Gómez, del colectivo Tu Nube Seca Mi Río, nacido en reacción al megacentro que Meta edificará en Talavera de la Reina, ve un patrón tras estas actuaciones. “Las empresas suelen ir a buscar para sus centros de datos zonas despobladas y con altas tasas de paro para que haya poca contestación social”, medita.

Un inconveniente sin perspectivas de solución

La industria está apostando de forma clara por integrar la IA en poco a poco más productos y servicios. ¿Hay forma de adiestrar modelos de IA sin gastar grandes cantidades de agua? Ren piensa que no. “Se podrían usar secadores eléctricos para refrigerar los ordenadores, pero tienen un gran gasto energético, por lo que aumentaría mucho el consumo de agua implicado en la generación de electricidad. Sobre el papel se puede no usar agua en el proceso, pero lo veo muy difícil”, concluye el académico.

Eso es lo que defienden las compañías, inmersas en planes de mejoras de eficacia de sus sistemas. Según fuentes de Meta, los nuevos centros de datos que planea desarrollar la compañía en especial enfocados a la IA emplearán sistemas de secado eléctricos, que no precisan agua (alén de la precisa para producir electricidad). Un reciente estudio de Javier Farfan y Alena Lohrmann, en el que se tienen presente los datos de consumo actuales y las perspectivas de desarrollo económico, Europa precisará desde dos mil treinta más de ochocientos veinte millones de metros cúbicos de agua anuales solo a fin de que podamos emplear internet.

Algunas voces comienzan a hacer llamamientos a fin de que empleemos menos las herramientas digitales. La idea de fondo es exactamente la misma que con el transporte o el consumo de carne: la única forma eficaz de revertir la crisis climática es rebajar los niveles de producción y consumo. Eso es lo que mantienen las teorías del decrecimiento.

Valdivia no piensa que el decrecimiento digital sea la solución. “Me parece que responsabilizar a la gente de ese consumo es el enfoque erróneo. Por otra parte, los centros de datos son mucho más útiles y necesarios socialmente que, por ejemplo, los coches eléctricos. Hay alternativas a la movilidad: puedes dejar el coche y coger el autobús o el tren. Pero no hay alternativa a los centros de datos”.

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