La Inteligencia Artificial dispara el consumo de agua

En la carrera por ser más sostenibles, las grandes empresas se están encontrando con un obstáculo difícil de superar: el ingente consumo de agua de sus centros de datos. Lo comentamos hace unas semanas: un estudio publicado por el Uptime Institute sugiere que un gran centro de datos puede consumir hasta 25 millones de litros de agua cada año. Y un paper publicado sobre la materia en 2021, aseguraba que el consumo habitual de un centro de datos medio, se encuentra en los 567.000 litros anuales.

Preocupa por lo tanto datos como los que acaba de comunicar Microsoft: su consumo de agua en 2022 llegó hasta los 6,4 millones de metros cúbicos, un 34% más que el año anterior. Según explica la propia compañía, este incremento está motivado principalmente con el procesamiento de cargas de trabajo relacionadas con la Inteligencia Artificial.

De hecho, un estudio reciente publicado por la Universidad de California que tenía como objetivo evaluar el consumo de agua en los modelos de IA, reveló que tan solo el entrenamiento de un modelo de IA, como GPT-3, en los servidores de Microsoft, puede consumir hasta 700,000 litros de agua. En su uso práctico, se estima que este modelo es capaz de consumir una botella de 500 ml, de agua por cada conversación de entre 20 y 50 preguntas y respuestas.

Con todo, la compañía asegura en su informe anual de sostenibilidad, que sigue comprometida con su objetivo de ofrecer un balance positivo en este terreno para el año 2030. Como parte de este esfuerzo, la compañía asegura que ha invertido en seis nuevos proyectos de los que se espera que reabastezcan más de 15 millones de metros cúbicos de agua durante la próxima década. Además, ha puesto en marcha proyectos para que más de 850.000 personas en países como Brasil, Indonesia, México o India, tengan acceso al agua potable y a mejores condiciones higiénicas.

En el mismo comunicado, la compañía asegura: “a medida que nuestro negocio de centros de datos sigue creciendo, Microsoft se compromete a reducir la intensidad con la que extraemos de nuestros recursos, tanto agua como energía, centrándonos en ser lo más eficientes posible a la vez que equilibramos las necesidades de energía y agua en las regiones donde nos desarrollamos. “Todos los centros de datos que construyamos en el futuro contarán con la certificación LEED Gold, haciendo hincapié en la conservación del agua y la energía».

Pero a medida que las cargas de IA y sobre todo el uso de modelos generativos se populariza, está por ver si estos esfuerzos (tanto por parte de Microsoft como por parte de otras empresas) va a ser suficiente. Como en el caso del minado de criptomonedas, los modelos de IA avanzados, como las redes neuronales profundas, a menudo requieren hardware especializado, como GPUs o TPUs que pueden generar más calor y requerir sistemas de refrigeración más intensivos. El enfriamiento de estos sistemas puede involucrar el uso de agua para mantener las temperaturas bajo control.