money Siempre que surge una discusión de más de 40 segundos sobre el concepto o utilidad de las criptomonedas, entra en juego el tema del consumo de energía. 1Sí, este artículo trata sobre cuestiones medioambientales. Si esta premisa por sí sola te irrita, te sugiero que leas algo más..
En 2021, un estudio de Universidad de Cambridge Concluyó que, teniendo en cuenta sólo Bitcoin, la energía colectiva gastada en un año para su minería rondaba los 121,36TWh, más que la energía gastada anualmente en toda Argentina, Países Bajos o Emiratos Árabes.
Traigo a colación la cuestión de Bitcoin para poner en perspectiva las demandas energéticas de los grandes modelos lingüísticos (LLM), ya que las criptomonedas han sido tratadas como el epítome del desperdicio de energía en los últimos años. En 2020, la formación GPT-3 requirió un total de 355 años de procesamiento en GPU dosUnidades de procesamiento de gráficoso unidades de procesamiento de gráficos. NVIDIA V100, y tenía un consumo energético estimado de 284.000kWh, es decir, sólo 0,0002% del costo anual de minar Bitcoin.
Maravilloso, ¿verdad? Bueno no exactamente. Esto fue solo el comienzo: GPT-3 tenía “sólo” 175 millones de parámetros, mientras que GPT-4 tiene 1,7 billones. Para entrenar GPT-4, utilizamos 25.000 GPU NVIDIA A100 durante aproximadamente 100 días 3Es decir, el equivalente a 6.850 años de formación., que por sí solo costó 63 millones de dólares. Es eso No incluye el precio de las GPU, que comienzan en 10.000 dólares cada una, cuya red de fabricación y distribución también genera tensión ambiental.
Además, para estimar el verdadero costo energético de un LLM, otras dos partes muy importantes deben ingresar a la ecuación: el servidores y el volumen (o la escala) de uso. Y aquí es donde las cosas se ponen aún más delicadas.
Según datos publicados por AIE 4Agencia Internacional de Energíao Agencia Internacional de Energía. [PDF] En enero de 2024, una búsqueda en Google consumió 0,3 vatios-hora de energía. Una solicitud a ChatGPT consumía 2,9 vatios-hora, es decir, casi 10 veces más.
También según la agencia, sumando las criptomonedas, los centros de datos tradicionales y los centros de datos exclusivos de IA (sí, todos extremadamente completos y poco precisos para generar una gran cantidad a propósito), correspondieron al 2% del consumo mundial de energía en 2022, una demanda. que predijeron que podría casi duplicarse para 2026, superando el consumo anual de energía de Japón.
Pues bien. Frente a esto tenemos la empresa de Tim Cook y su iniciativa manzana 2030anunciado en julio de 2020 5Es decir, antes de la auge Estado actual de las IA y sus necesidades energéticas. y muy destacado en el evento de septiembre del año pasado.
Según la empresa, toda su cadena de suministro y su línea de productos tendrán un impacto climático nulo para 2030, lo que parecía especialmente ambicioso cuando el “Proyecto Titán” todavía estaba activo. 6Al ser más pesados que los coches con motor de combustión, la contaminación provocada por el desgaste de los neumáticos suele ser mayor en los coches eléctricos. Muchos refutan las cifras absolutas de este estudio, pero independientemente de la cantidad, el desgaste es objetivamente mayor..
De todos modos, una cosa que nunca ha quedado muy clara aquí es si el servicios que ofrece la compañía también se incluyen en la iniciativa, o si quedan fuera de lo que considera neutralizar el carbono de sus productos.
Esto se debe a que, dada la escala de usuarios de iPhones, iPads y Macs y considerando la expectativa de que pronto tengamos LLM y otras manifestaciones de IA nativa en nuestros dispositivos, prácticamente veremos un aumento gigantesco en la demanda de estos recursos de la noche a la mañana. que, recordemos, cuesta hasta diez veces más energía que una búsqueda tradicional en Google.
Y si notaste que cambié el enfoque del “consumo de energía” a la “huella de carbono” cuando incluí a Apple en la historia, no fue casualidad. Estas cosas obviamente están estrechamente relacionadas. En el caso de Apple, es a través de la adopción o compra de créditos de energía limpia y renovable como viene intentando equilibrar el aumento de demanda que ella (y, en consecuencia, nosotros) provoca con sus productos.
Ya lo sabemos, empezando por el Apple Watch Serie 9, la compañía estimó cuánto gastaría cada usuario en recargar y comenzó a invertir esa misma cantidad en iniciativas de energía renovable en todo el mundo. Como la idea es extender esto al resto de la línea, me parece que se cubrirá el coste energético de las IA que funcionarán localmente en nuestros dispositivos.
Pero ¿qué pasa con los centros de datos? En septiembre del año pasado, Apple dijo que ya funcionaban con energía 100% limpia. Sin embargo, en el informe medioambiental anual publicado hace unas semanas, informó que está “en camino de reducir las emisiones en un 75%” y que “equilibrará el resto con eliminaciones de carbono de alta calidad”.
Son cosas muy distintas, en función de un objetivo definido Muchos años antes de que Apple supiera, por ejemplo, que tendría que equipar nuevos centros de datos para hacer frente exclusivamente a la demanda derivada de los recursos de IA.
Por no hablar, por supuesto, del proceso de formación que, como vimos al principio del texto, es bastante caro en todos los sentidos.
Por supuesto, se podría decir que, con el tiempo, el proceso de entrenamiento, alojamiento y ejecución de estas IA será más barato. Eso es verdad. Pero también es cierto que estos procesos serán sustituidos por otros aún más caros, para ofrecer resultados aún más avanzados, para necesidades que aún no cubre la tecnología actual. En la práctica, entrenar un GPT-3 hoy costaría mucho menos dinero, tiempo y energía que en 2020, pero su rendimiento sería irrelevante en comparación con los líderes del mercado.
No dudo de la capacidad de Apple para hacer un esfuerzo adicional para reducir a cero el impacto que sus IA tendrán en el planeta, incluso porque ella misma tiende a alardear de ser la única que tiene suficiente dinero para hacerlo, sin importar lo caro que sea. es. Por otro lado, la probabilidad de que haya renunciado a algunos de sus principios para lanzar algo pronto y ya no aparecer tan atrás en el mercado de la IA generativa, con la esperanza de tener tiempo suficiente para eliminar estas emisiones para 2030, no es nula.
En el fondo, usted y yo sabemos que usaremos la IA de Apple, incluso si queman un galón de diésel con cada solicitud. La cuestión es que, después de tantos años de tocar el bombo del ambientalismo cuando convenía 7Hola, cargador en la caja!, la WWDC24 será una buena prueba para ver cómo la compañía afrontará los desafíos que ni siquiera existían cuando fijó el objetivo 2030 en el ya lejano año 2020, especialmente cuando la competencia ni siquiera se acerca a preocuparse como mucho sobre este tema como lo hace cuando desarrollan sus propios LLM. ¿O recuerda haber visto algún segmento medioambiental en los últimos eventos de Google y OpenAI? 🌳
