![\"Si](\"https:\/\/i.blogs.es\/9158c7\/original\/1024_2000.jpeg\")
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Durante un tiempo, una de las pol\u00e9micas alrededor del consumo de la inteligencia artificial ten\u00eda que ver con el agua. Tiempo despu\u00e9s supimos que los c\u00e1lculos (a\u00fan consumiendo una burrada)\u00a0no eran acertados<\/a> y empezamos a mirar a algo tan preocupante: la tremenda cantidad de energ\u00eda<\/a> que necesitan los centros de datos, y la IA, para funcionar. Es algo que est\u00e1 poniendo en peligro la integridad energ\u00e9tica de algunos pa\u00edses<\/a>, pero a medida que la IA se acerca a la adolescencia y a la etapa ag\u00e9ntica<\/a>, entraremos en una nueva fase.<\/p>\n <\/p>\n La de un consumo multiplicado de forma obscena.<\/p>\n En corto<\/strong>. El Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnolog\u00eda de Corea, o KAIST, ha realizado un estudio<\/a> en el que ha cuantificado el costo energ\u00e9tico de los agentes de IA. A diferencia de un chatbot, que es un sistema al que realizamos una petici\u00f3n, nos da un resultado y se termin\u00f3, un agente es una cadena de funcionamiento en el que el software realiza diferentes acciones de forma aut\u00f3noma. Eso, evidentemente, implica que el hardware que est\u00e1 moviendo ese software est\u00e1 m\u00e1s tiempo haciendo cosas<\/p>\n <\/p>\n En el estudio, midieron el consumo energ\u00e9tico tanto de chatbots como de agentes y la conclusi\u00f3n es que, utilizando un modelo de lenguaje de gran escala comparable a los servicios comerciales actuales de IA, una sola petici\u00f3n compleja a un agente consum\u00eda 348,41 Wh de electricidad. Dependiendo<\/a> del agente y el modelo que use, tambi\u00e9n consumir\u00e1n m\u00e1s o menos. Por ejemplo, un framewoprk llamado LATS utiliz\u00f3 62,1 veces m\u00e1s energ\u00eda en pruebas respecto a un chatbot de IA, mientras que uno sobre el modelo Llama-3.1 Instruct 70B de Meta consumi\u00f3 el pico de 136,5 veces m\u00e1s por consulta.<\/p>\n <\/p>\n La IA ha provocado el colapso incluso de una industria no relacionada con la IA: las turbinas de gas<\/a>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n GPUs a la espera (y consumiendo)<\/strong>. Hay otra clave, y es el tiempo. Esas consultas consumen m\u00e1s energ\u00eda porque entran m\u00e1s recursos en escena y han estimado que los agentes tardan hasta 153,7 veces m\u00e1s que los chatbots convencionales en procesar las respuestas. Durante ese tiempo, las GPU permanecen inactivas m\u00e1s de la mitad del tiempo, pero siguen consumiendo electricidad.<\/p>\n <\/p>\n No est\u00e1n a pleno rendimiento, pero s\u00ed \"en guardia\" esperando la respuesta de herramientas externas y de sitios web para, cuando llega esa respuesta, ponerse a procesar los datos y realizar la acci\u00f3n correspondiente. Esto de las GPU paradas no es nuevo y hace unas semanas se apunt\u00f3 que la inmensa mayor\u00eda de los equipos que hab\u00edan comprado los hiperescaladores\u00a0estaban sin hacer nada la mayor parte del tiempo<\/a>.<\/p>\n <\/p>\n <\/a>\n <\/div>\n La red el\u00e9ctrica<\/strong>. Y el problema es la proyecci\u00f3n. Actualmente, esta tecnolog\u00eda se encuentra en la era de los chatbots, pero la industria se est\u00e1 moviendo hacia los agentes. Ahora mismo se est\u00e1n fabricando plataformas como Vera Rubin de Nvidia\u00a0<\/a>justo para eso, y cuando entren en juego, la proyecci\u00f3n del estudio es que la demanda de energ\u00eda alcance un equivalente a la mitad del consumo el\u00e9ctrico de todo Estados Unidos.\u00a0<\/p>\n <\/p>\n Se estima que, en 2023, los centros de datos estadounidenses \"apenas\" consumieron el 4,4% del total nacional y se duplicar\u00e1 para 2030, pero las estimaciones de KAIST superan, ampliamente, las previsiones anteriores.<\/p>\n <\/p>\n La resistencia contra los centros de datos: en los EEUU rurales cada vez hay m\u00e1s pueblos movilizados contra su construcci\u00f3n<\/a>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/div>\n Redise\u00f1o.<\/strong> Mientras esos centros de datos siguen creciendo, la red el\u00e9ctrica no puede decir lo mismo. Las renovables no bastan para saciar la voracidad de la IA y hay que recurrir a las nucleares, al gas y hasta al carb\u00f3n<\/a> y, en Europa, ya estamos viendo reacciones\u00a0<\/a>de algunos pa\u00edses que, o alejan los nuevos centros de datos de sus grandes ciudades, o directamente los rechazan. \u00bfEl motivo? Redes saturadas y centros de datos que tendr\u00edan una demanda mayor a la de la propia poblaci\u00f3n, generando problemas en la infraestructura energ\u00e9tica.<\/p>\n <\/p>\n No tiene pinta de que los hiperescaladores atiendan a estas cuestiones porque, como el propio Jensen Huang, CEO de Nvidia, apunt\u00f3 hace un tiempo, queda m\u00e1s de un lustro de inversi\u00f3n salvaje en infraestructura para IA<\/a>, pero desde el estudio surcoreano se coment\u00f3 que una soluci\u00f3n a la demanda energ\u00e9tica vendr\u00eda de un redise\u00f1o de toda la red. Desde los microchips hasta los modelos de IA y la propia infraestructura el\u00e9ctrica de los centros de datos.<\/p>\n <\/p>\n Como si eso fuera sencillo, y m\u00e1s ahora que las Big Tech est\u00e1n en la carrera por desplegar los agentes de IA en aplicaciones tanto empresariales como de consumo. Veremos si la red el\u00e9ctrica puede seguir ese ritmo.<\/p>\n <\/p>\n En Xataka |\u00a0Hablar de inteligencia artificial es hablar de energ\u00eda, y el t\u00e9rmino de moda es 'bragawatts'<\/a><\/p>\n <\/p>\n – \u00a0Durante un tiempo, una de las pol\u00e9micas alrededor del consumo de la inteligencia artificial ten\u00eda que ver con el agua. Tiempo despu\u00e9s supimos que los c\u00e1lculos (a\u00fan consumiendo una burrada)\u00a0no eran acertados y empezamos a mirar a algo tan preocupante: la tremenda cantidad de energ\u00eda que necesitan los centros de datos, y la IA, para funcionar. Es algo que est\u00e1 poniendo en peligro la integridad energ\u00e9tica de algunos pa\u00edses, pero a medida que la IA se acerca a la adolescencia y a la etapa ag\u00e9ntica, entraremos en una nueva fase.<\/p>\n La de un consumo multiplicado de forma obscena.<\/p>\n En corto. El Instituto Avanzado de Ciencia y Tecnolog\u00eda de Corea, o KAIST, ha realizado un estudio en el que ha cuantificado el costo energ\u00e9tico de los agentes de IA. A diferencia de un chatbot, que es un sistema al que realizamos una petici\u00f3n, nos da un resultado y se termin\u00f3, un agente es una cadena de funcionamiento en el que el software realiza diferentes acciones de forma aut\u00f3noma. Eso, evidentemente, implica que el hardware que est\u00e1 moviendo ese software est\u00e1 m\u00e1s tiempo haciendo cosas<\/p>\n En el estudio, midieron el consumo energ\u00e9tico tanto de chatbots como de agentes y la conclusi\u00f3n es que, utilizando un modelo de lenguaje de gran escala comparable a los servicios comerciales actuales de IA, una sola petici\u00f3n compleja a un agente consum\u00eda 348,41 Wh de electricidad. Dependiendo del agente y el modelo que use, tambi\u00e9n consumir\u00e1n m\u00e1s o menos. Por ejemplo, un framewoprk llamado LATS utiliz\u00f3 62,1 veces m\u00e1s energ\u00eda en pruebas respecto a un chatbot de IA, mientras que uno sobre el modelo Llama-3.1 Instruct 70B de Meta consumi\u00f3 el pico de 136,5 veces m\u00e1s por consulta.<\/p>\n En Xataka<\/p>\n La IA ha provocado el colapso incluso de una industria no relacionada con la IA: las turbinas de gas<\/p>\n GPUs a la espera (y consumiendo). Hay otra clave, y es el tiempo. Esas consultas consumen m\u00e1s energ\u00eda porque entran m\u00e1s recursos en escena y han estimado que los agentes tardan hasta 153,7 veces m\u00e1s que los chatbots convencionales en procesar las respuestas. Durante ese tiempo, las GPU permanecen inactivas m\u00e1s de la mitad del tiempo, pero siguen consumiendo electricidad.<\/p>\n No est\u00e1n a pleno rendimiento, pero s\u00ed \"en guardia\" esperando la respuesta de herramientas externas y de sitios web para, cuando llega esa respuesta, ponerse a procesar los datos y realizar la acci\u00f3n correspondiente. Esto de las GPU paradas no es nuevo y hace unas semanas se apunt\u00f3 que la inmensa mayor\u00eda de los equipos que hab\u00edan comprado los hiperescaladores\u00a0estaban sin hacer nada la mayor parte del tiempo.<\/p>\n En 1999, un agricultor don\u00f3 sus terrenos para un parque infantil. Ahora el ayuntamiento los ha vendido por millones para un centro de datos<\/p>\n La red el\u00e9ctrica. Y el problema es la proyecci\u00f3n. Actualmente, esta tecnolog\u00eda se encuentra en la era de los chatbots, pero la industria se est\u00e1 moviendo hacia los agentes. Ahora mismo se est\u00e1n fabricando plataformas como Vera Rubin de Nvidia\u00a0justo para eso, y cuando entren en juego, la proyecci\u00f3n del estudio es que la demanda de energ\u00eda alcance un equivalente a la mitad del consumo el\u00e9ctrico de todo Estados Unidos.\u00a0<\/p>\n Se estima que, en 2023, los centros de datos estadounidenses \"apenas\" consumieron el 4,4% del total nacional y se duplicar\u00e1 para 2030, pero las estimaciones de KAIST superan, ampliamente, las previsiones anteriores.<\/p>\n En Xataka<\/p>\n La resistencia contra los centros de datos: en los EEUU rurales cada vez hay m\u00e1s pueblos movilizados contra su construcci\u00f3n<\/p>\n Redise\u00f1o. Mientras esos centros de datos siguen creciendo, la red el\u00e9ctrica no puede decir lo mismo. Las renovables no bastan para saciar la voracidad de la IA y hay que recurrir a las nucleares, al gas y hasta al carb\u00f3n y, en Europa, ya estamos viendo reacciones\u00a0de algunos pa\u00edses que, o alejan los nuevos centros de datos de sus grandes ciudades, o directamente los rechazan. \u00bfEl motivo? Redes saturadas y centros de datos que tendr\u00edan una demanda mayor a la de la propia poblaci\u00f3n, generando problemas en la infraestructura energ\u00e9tica.<\/p>\n No tiene pinta de que los hiperescaladores atiendan a estas cuestiones porque, como el propio Jensen Huang, CEO de Nvidia, apunt\u00f3 hace un tiempo, queda m\u00e1s de un lustro de inversi\u00f3n salvaje en infraestructura para IA, pero desde el estudio surcoreano se coment\u00f3 que una soluci\u00f3n a la demanda energ\u00e9tica vendr\u00eda de un redise\u00f1o de toda la red. Desde los microchips hasta los modelos de IA y la propia infraestructura el\u00e9ctrica de los centros de datos.<\/p>\n Como si eso fuera sencillo, y m\u00e1s ahora que las Big Tech est\u00e1n en la carrera por desplegar los agentes de IA en aplicaciones tanto empresariales como de consumo. Veremos si la red el\u00e9ctrica puede seguir ese ritmo.<\/p>\n En Xataka |\u00a0Hablar de inteligencia artificial es hablar de energ\u00eda, y el t\u00e9rmino de moda es 'bragawatts'<\/p>\n – La noticia<\/p>\n Si con los chatbots el consumo energ\u00e9tico ya se hab\u00eda disparado, con la IA ag\u00e9ntica este consumo se multiplica por 136,5 <\/p>\n fue publicada originalmente en<\/p>\n Xataka <\/p>\n por <\/p>\n Alejandro Alcolea<\/p>\n .\u00a0\u00a0\u00a0<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Durante un tiempo, una de las pol\u00e9micas alrededor del consumo de la inteligencia artificial ten\u00eda que ver con el agua. 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