Google hizo los cálculos sobre la huella energética de la IA

¿Alguna vez te has preguntado cuánta energía consume pedirle a una IA que redacte un correo electrónico, planifique unas vacaciones o pretenda ser tu amigo? Google acaba de arrojar algo de luz: la compañía calculó las emisiones de energía, agua y carbono asociadas a las indicaciones de texto en sus aplicaciones Gemini.

El consumo de energía de la indicación de texto promedio es mucho menor que algunas estimaciones previas: Google descubrió que consume solo 0.24 watts-hora, o el equivalente a ver la televisión durante menos de nueve segundos. Otros modelos podrían ser muy diferentes: una estimación del modelo GPT-5 de OpenAI sugirió que podría consumir hasta 40 watts-hora por indicación. (Esta estimación, a diferencia de los cálculos de Google, no se basó en datos internos).

Google presentó una metodología detallada para medir el impacto ambiental de obtener respuestas de su IA. En cuanto a la energía, esto incluye la electricidad que se consume mientras el sistema convierte la indicación de texto en un formato que puede procesar, calcula todas las probabilidades de qué palabra podría venir a continuación y decodifica el resultado en texto legible. También incluye la energía para refrigeración y otras infraestructuras necesarias en un centro de datos, así como para mantener las máquinas inactivas en funcionamiento en caso de picos de demanda.

La huella de carbono de la solicitud promedio fue de 0.03 gramos de CO2, según la combinación energética de cada red y las propias inversiones de Google en energías renovables. Cada solicitud también utiliza 0.26 mililitros, o aproximadamente cinco gotas, de agua.

El consumo de energía de la IA de Google ha mejorado

Eso sí, la eficiencia está mejorando rápidamente. En un periodo de 12 meses, la compañía informa que el consumo medio de energía por solicitud de Gemini ha disminuido 97%, mientras que la huella de carbono ha disminuido 98%. Google atribuye estas mejoras a los avances en la arquitectura de su modelo de lenguaje, algoritmos más eficientes, hardware diseñado a medida y optimizaciones más amplias en todo el sistema.

Aun así, incluso si la huella por solicitud es relativamente pequeña, el impacto acumulativo podría ser enorme a medida que se amplía el uso de la IA. La investigación que Google compartió se centra únicamente en las solicitudes de texto, no en tareas que consumen más energía, como la generación de video.

Las huellas de otras empresas también pueden diferir significativamente. Pero a medida que las empresas se apresuran a construir más centros de datos (y las empresas de servicios públicos responden construyendo nuevas plantas de energía, a menudo alimentadas por combustibles fósiles), este es al menos un paso inicial hacia la comprensión de cuánta energía adicional realmente requerirá la IA.