Se requiere energía para crear luces de imagen 240 lámparas durante una hora

• Comparativo entre modelos y tareas
• El impacto ambiental de IA
• Acciones para reducir el consumo
• La necesidad de regulación y conciencia
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La energía consumida por los Sistemas de Inteligencia Artificial (AI) para generar una sola imagen puede alimentar hasta 240 lámparas LED durante una hora, según una encuesta reciente realizada por la plataforma de abrazadera. Los datos exponen la dimensión del impacto energético relacionado con el avance de las tecnologías de inteligencia artificial.

Los investigadores analizaron el gasto de energía de modelos como Llama 3.1 del objetivo, y se compararon con el rendimiento de sistemas como el OpenAI GPT-4. La conclusión es que la generación de imágenes exige aproximadamente 60 veces más energía que la producción de cien palabras por IA.

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Comparativo entre modelos y tareas

Según los expertos, la creación de imágenes requiere procesos computacionales complejos, lo que aumenta significativamente el consumo de energía. Si bien la generación de un texto corto es equivalente al gasto de la iluminación de aproximadamente cuatro lámparas durante una hora, una imagen puede multiplicar este valor en sesenta.

Abrazo de la cara consolidada estas estimaciones basadas en mediciones realizadas tanto en las empresas como en las computadoras nacionales utilizadas por programadores que capacitan modelos de IA.

El impacto ambiental de IA

Además del alto consumo de energía, el uso de sistemas de IA también implica altos volúmenes de agua para el enfriamiento de los centros de datos y da como resultado emisiones considerables de carbono. Las estimaciones indican que la generación de texto de cien palabras por el GPT-4 consume el equivalente de una botella de agua, destacando el impacto ambiental de estas operaciones.

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Folha de S.Paulo también señala que la IA, al generar imágenes, mejora esta huella ecológica, lo que lleva a la necesidad de nuevas políticas y soluciones tecnológicas que mitigan estos efectos.

Acciones para reducir el consumo

Dado este escenario, empresas como el objetivo ya adoptan estrategias para reducir el consumo de energía. La práctica conocida como «destilación» de los modelos permite que la capacitación de los sistemas de IA sea más eficiente utilizando menos recursos.

Con esta técnica, el objetivo fue capaz de reducir el consumo de energía en cinco veces durante el entrenamiento de LLAMA 4 en comparación con su Llama 3.1 predecesor. La iniciativa se alinea con una tendencia creciente de búsqueda de sostenibilidad en el sector tecnológico.

La necesidad de regulación y conciencia

Los expertos argumentan que el crecimiento del uso de IA debe acompañarse por regulaciones ambientales específicas. El objetivo es garantizar que el avance tecnológico no comprometa los esfuerzos globales para reducir las emisiones de carbono y el uso de energía racional.

La conciencia del usuario también es fundamental, ya que el uso indiscriminado de los sistemas de generación de imágenes puede agravar aún más los impactos ambientales y energéticos.

Fuente: Hoja