Comparación del consumo energético de la IA: Uso de GPU en GPT-4 & Gemini vs Tesla Model 3
Visión general del consumo energético de la IA
La inteligencia artificial (IA) impacta tanto al medio ambiente como a la industria debido a su enorme consumo energético. En este artículo, analizamos cuánta energía consumen los modelos de IA más avanzados, como GPT-4 y Gemini, mediante el uso de GPUs, y lo comparamos con la carga diaria de un Tesla Model 3 Standard. También discutimos qué empresas se beneficiarán del creciente consumo energético de la IA y presentamos proyecciones de incremento en la rentabilidad operativa para 2025–2026.
GPT-4 y Gemini: Uso de GPU y consumo energético
Los modelos de IA más recientes requieren enormes cantidades de potencia de cálculo, por lo que se emplean miles a decenas de miles de GPUs de alto rendimiento. Por ejemplo, GPT-4 de OpenAI, que posee muchos más parámetros que GPT-3 (se estima que hasta 100 billones de parámetros), utilizó aproximadamente 10,000 GPUs NVIDIA V100 funcionando las 24 horas durante 56 meses. Esto resultó en un consumo total de energía de cerca de 7,200 MWh, lo que equivale a un consumo diario de aproximadamente 48 MWh. Asimismo, el modelo de Google, Gemini Ultra, requiere recursos enormes y múltiples centros de datos para su funcionamiento, a pesar de las optimizaciones con TPU v4/v5e.
Incluso al utilizar estos gigantes de la IA en servicios como ChatGPT, se requiere una cantidad significativa de energía. Se estima que una sola solicitud puede consumir alrededor de 2.9 Wh, o incluso tan solo 0.3 Wh con modelos optimizados. Aun así, el consumo energético diario para el servicio ChatGPT se calcula en unos 621.4 MWh, comparable con la energía necesaria para cargar decenas de miles de Tesla Model 3.
Tesla Model 3: Carga diaria de la batería como comparación
Para poner en perspectiva el consumo energético de la IA, lo comparamos con una referencia conocida: la carga de un Tesla Model 3 Standard, cuya batería tiene una capacidad de aproximadamente 50–60 kWh.
Tesla vs. GPT-4
El consumo energético diario de GPT-4 (alrededor de 48 MWh) equivale a la energía necesaria para cargar cerca de 960 Tesla Model 3. Si consideramos el servicio de ChatGPT, que utiliza alrededor de 621.4 MWh diarios, esto equivale a la carga de aproximadamente 12,000 Model 3, una cantidad comparable a la energía consumida por más de 21,600 hogares en Estados Unidos.
Comparación con búsquedas en Google
Se estima que una solicitud de IA equivale al consumo energético de diez búsquedas en Google, lo que resalta cuánta más energía requieren los servicios de IA en comparación con los motores de búsqueda tradicionales.
Empresas beneficiadas por el aumento del consumo energético en la IA
A pesar del enorme consumo energético, el desarrollo de modelos avanzados de IA abre grandes oportunidades de negocio:
NVIDIA – Dominio del mercado de GPUs
NVIDIA, líder en el mercado de GPUs para IA, experimenta un crecimiento explosivo en la demanda. Sus productos, como la A100 y la H100, se utilizan ampliamente tanto en entrenamiento como en inferencia. Las proyecciones indican que NVIDIA mantendrá más del 95% del mercado global de GPUs para IA, alcanzando un valor de mercado de hasta 158 mil millones de dólares en 2025.
Empresas de memoria e infraestructura
Compañías como SK Hynix y Samsung Electronics se benefician del incremento en la demanda de soluciones de memoria de alto rendimiento, como la HBM (High Bandwidth Memory). Asimismo, los proveedores de infraestructura para centros de datos se benefician de las inversiones en sistemas de energía y refrigeración.
Proveedores de servicios en la nube
Grandes plataformas en la nube, como Microsoft, Google y Amazon, observan una correlación directa entre el aumento de la actividad de IA y mayores ingresos, gracias a las inversiones en infraestructura de IA dedicada.
Eficiencia y equilibrio: Retos y perspectivas futuras
A pesar de los enormes costos energéticos, tanto las empresas de IA como los operadores de centros de datos están trabajando intensamente para optimizar la eficiencia. Compañías como Google desarrollan chips de IA a medida y emplean soluciones energéticas ecológicas para reducir el consumo total. El reto futuro es equilibrar el aumento en el rendimiento con un impacto ambiental sostenible.
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