La Inteligencia Artificial, se ha convertido en una herramienta indispensable en la vida de millones de personas, pues esta diseñada para optimizar procesos y resolver algunos problemas, convirtiéndose en una gran consumidor de energía, pero ¿cómo podemos ahorrar electricidad al usar la IA?
¿Cuánta energía consume la Inteligencia Artificial?
Actualmente, la Inteligencia Artificial consume una gran parte de la energía, equivalente al consumo de algunos países pequeños. Expertos estiman que la IA consume entre el 3% y 4% de la energía mundial.
Por otro lado, para el 2030, se espera que el consumo de la IA represente hasta el 25% de toda la energía mundial.
¿Cómo ahorrar energía al usar Inteligencia Artificial, según la IA?
El consumo de energía al emplear la Inteligencia Artificial, se ha convertido en todo un desafío, por ello, le preguntamos a las distintas plataformas de IA consejos para ahorrar electricidad al momento de usarla, ¿qué nos dijeron?
GEMINI
Aunque Gemini, modelo de IA de Google, dijo que su consumo de energía no era igual a otros dispositivos; sin embargo, compartió las siguientes recomendaciones.
- Optimización de funcionamiento. Sugiere crear algoritmos eficientes que requieran menos recursos computacionales, junto con una mejor gestión de datos que organicen y gestionen de manera más eficiente.
- Aplicaciones prácticas para el ahorro de energía. Optimización de sistemas energéticos, mantenimiento predictivo para predecir fallas en equipo y maquinaria, así como, gestión de recursos y promoción de prácticas sostenibles.
- Investigación y desarrollo. Crear nuevas tecnologías y materiales eficientes energéticamente, además de simular y modelar sistemas complejos para analizar el consumo de energía.
CHATGPT
Por su parte, el modelo de Inteligencia Artificial de OpenAI, empresa dedicada al desarrollo y creación de IA, compartió que utilizaría un enfoque integral que incluya la optimización de hardware como la eficiencia de hardware.
- Uso de Hardware especializado y eficiente. Utilizar unidades de procesamiento gráfico (GEO) o unidades de procesamiento tensorial (TPU).
- Optimización de Modelos. Uso de modelos pequeños y optimizados, como versiones comprimidas de redes neuronales, además, aplicaría la transferencia de aprendizaje, usando modelos preentrenados, ajustándolo a sus necesidades.
- Reducción de precisión de cálculos. Implementación de técnicas como quantization o pruning, reduciendo la precisión de los cálculos de los modelos sin una pérdida significativa en su rendimiento.
Sora has arrived in the EU and the UK. pic.twitter.com/vk4QynY1N8
— OpenAI (@OpenAI) February 28, 2025
GROK3
La Inteligencia Artificial de Elon Musk, empresario multimillonario, dueño de Tesla y X, antes Twitter, compartió su forma de ahorrar energía al momento de usar la IA.
- Optimizar modelos. Usar versiones destiladas o comprimidas.
- Entrenamiento eficiente. Reducción de consumo durante el entrenamiento, que es una de las fases más intensivas en energía.
- Hardware especializado. : Emplear hardware diseñado para IA, como TPUs o GPUs optimizadas.
- Procesamiento local. Ejecutar la IA en dispositivos locales como celulares o computadoras.
Por otro lado, al preguntarle a otros modelos de Inteligencia Artificial, recomendaron utilizar un hardware más eficiente, tener una mejor infraestructura en la nube, utilizar energía renovable, así como contar con un monitoreo y optimización continua.
