Investigadores liderados por Cornell revelan el creciente impacto ambiental de los centros de datos de IA, comparando sus emisiones con las de millones de automóviles adicionales en las carreteras estadounidenses. El estudio ofrece una hoja de ruta para reducciones sustanciales en el consumo de carbono y agua.
A medida que la inteligencia artificial se integra rápidamente en la vida cotidiana, la infraestructura informática necesaria para soportarla ha crecido exponencialmente. Este auge ha impulsado una mayor demanda energética y preocupaciones medioambientales, en particular en lo que respecta al consumo de energía y agua de los grandes centros de datos.
Un nuevo estudio liderado por investigadores de la Universidad de Cornell ofrece un análisis exhaustivo, estado por estado, del impacto ambiental de los centros de datos de IA. Mediante el uso de análisis de datos avanzados e IA, el equipo predice que la trayectoria actual de crecimiento de la IA emitirá entre 24 y 44 millones de toneladas métricas de dióxido de carbono al año para 2030. Esto equivale a añadir entre 5 y 10 millones de automóviles a las carreteras estadounidenses.
Además, estos centros de datos podrían consumir entre 731 y 1,125 millones de metros cúbicos de agua al año, una cantidad comparable al consumo anual de agua de entre 6 y 10 millones de hogares estadounidenses.
Los hallazgos que invitan a la reflexión, publicado Hoy, en la revista Nature Sustainability, se subraya la urgencia de abordar el impacto ambiental del floreciente sector de la IA.
«La inteligencia artificial está transformando todos los sectores de la sociedad, pero su rápido crecimiento conlleva un impacto real en el consumo de energía y agua, así como en las emisiones de carbono», declaró Fengqi You, catedrático Roxanne E. y Michael J. Zak de Ingeniería de Sistemas Energéticos en la Facultad de Ingeniería de Cornell y director del proyecto, en un comunicado de prensa. «Nuestro estudio se centra en una pregunta sencilla: dada la magnitud del auge de la computación con IA, ¿qué trayectoria ambiental seguirá? Y, aún más importante, ¿qué decisiones la encaminan hacia la sostenibilidad?».
El equipo de investigación, integrado por la primera autora, Tianqi Xiao, estudiante de doctorado en el grupo de investigación de You, recopiló datos multidimensionales durante tres años, incluyendo registros financieros, de marketing y de producción. Estos datos se integraron con información específica de cada ubicación sobre sistemas de energía y consumo de recursos para proyectar los impactos ambientales del crecimiento de la infraestructura de IA.
“Hay muchísimos datos, y eso supone un gran esfuerzo. La información sobre sostenibilidad, como la energía, el agua y el clima, suele ser abierta y pública. Pero los datos industriales son difíciles de obtener, porque no todas las empresas informan de todo”, dijo usted en el comunicado de prensa.
El equipo empleó inteligencia artificial para completar ciertos datos faltantes, garantizando así un análisis exhaustivo.
Pero el estudio va más allá de identificar problemas. Presenta una hoja de ruta práctica para reducir significativamente el impacto ambiental de los centros de datos de IA. Las estrategias incluyen una ubicación más inteligente, una descarbonización más rápida de la red eléctrica y una mayor eficiencia operativa. La implementación de estas medidas podría reducir las emisiones de carbono en aproximadamente un 73 % y el consumo de agua en cerca de un 86 %.
Un factor crucial para reducir el impacto ambiental es la ubicación de los centros de datos. Muchos de los centros actuales se encuentran en regiones con escasez de agua, como Nevada y Arizona, lo que agrava la presión sobre los recursos locales. Trasladar las instalaciones a zonas con menor estrés hídrico, junto con una mayor eficiencia en la refrigeración, podría reducir el consumo de agua en torno al 52 %.
Según el estudio, las regiones óptimas para la eficiencia tanto del carbono como del agua se encuentran en el Medio Oeste y en los estados denominados “cinturones eólicos”, como Texas, Montana, Nebraska y Dakota del Sur.
“El estado de Nueva York sigue siendo una opción baja en carbono y respetuosa con el clima gracias a su combinación de energía limpia nuclear, hidroeléctrica y renovables en crecimiento, aunque priorizar la refrigeración eficiente en el uso del agua y la energía limpia adicional es clave”, agregó You.
El estudio también destaca la necesidad de acelerar la descarbonización de la red eléctrica para satisfacer la demanda de IA. Sin mejoras sustanciales, las emisiones de carbono podrían aumentar aproximadamente un 20 %.
“Aunque cada kilovatio-hora sea más limpio, las emisiones totales pueden aumentar si la demanda de IA crece más rápido que la descarbonización de la red eléctrica”, añadió You. “La solución reside en acelerar la transición a la energía limpia en los mismos lugares donde se está expandiendo la computación para IA”.
Además, la implantación de tecnologías avanzadas como la refrigeración líquida y una mayor utilización de los servidores podría reducir aún más las emisiones de dióxido de carbono en un 7% y el consumo de agua en un 29%.
Mientras gigantes de la industria como OpenAI y Google siguen invirtiendo en centros de datos de IA, esta investigación destaca un momento crucial para la planificación coordinada entre los actores de la industria, los proveedores de servicios públicos y los reguladores. Las decisiones que se tomen ahora determinarán si la IA se convierte en una herramienta para el progreso climático o en una carga ambiental adicional.
“Este es el momento decisivo”, concluyó You. “Las decisiones que tomemos en materia de infraestructura de IA durante esta década determinarán si la IA acelera el progreso climático o se convierte en una nueva carga ambiental”.
Entre los coautores del estudio figuran investigadores del KTH Royal Institute of Technology de Estocolmo, la Universidad Concordia de Montreal y el Instituto Europeo de Economía y Medio Ambiente RFF-CMCC de Milán.
Fuente: Cornell University