Si ha habido este año que está a punto de acabar una herramienta disruptiva, esa ha sido ChatGPT. Gracias a esta solución de Inteligencia Artificial generativa, la sociedad ha empezado a comprender que es eso de la IA. Hasta su irrupción los desarrollos realizados sobre la Inteligencia Artificial quedaban reservados a empresas y desarrolladores. Ya se llevaban muchos años trabajando en numerosos proyectos, pero ChatGPT ha sido el único capaz de hacer entender a las personas hasta dónde nos puede llevar y los beneficios (y también los peligros) que nos puede proporcionar.
No se pretende con este texto realizar un debate ético sobre el uso de la inteligencia artificial, pero sí se puede apreciar que el número de voces críticas contra esta IA generativa va en aumento. Al final, va a ser culpable de casi todo. Por supuesto, también se le acusa de no ser una tecnología eficiente y sostenible. En este blog lo explicamos hace unos meses, pero tenemos que hacer propósito de enmienda. La culpa de no ser sostenible no la tiene la herramienta en sí, sino los centros de datos que permiten que ChatGPT funcione.
ChatGPT no es más que otro de los diferentes modelos de inteligencia artificial que existen. Los desarrollos de IA llevan tiempo desarrollándose. Los más antiguos recordarán como la Inteligencia Artificial “Deep Blue” logró en 1997 derrotar al campeón mundial de ajedrez Gary Kasparov. ¿Por qué ganó? Simplemente porque fue entrenada con infinidad de partidas de ajedrez. Gracias a la cantidad de datos con los que trabajaba y con el análisis de cientos de miles de partidas, Deep Blue podía actuar como un jugador profesional. Tanto como para vencer al campeón mundial de la época. ChatGPT trabaja con la misma metodología que Deep Blue: almacena datos, los analiza y toma la decisión más probable. La diferencia entre ambas se encuentra en el objetivo que persigue: mientras Deep Blue se desarrolló para ganar partidas de ajedrez, ChatGPT está diseñada para tareas de conversación y generación de texto de manera interactiva.
¿El problema es ChatGPT?
ChatGPT necesita trabajar con millones de datos. Cuántos más datos tenga, más perfecta será su funcionamiento. Y para tener acceso a esa información y analizarla se necesitan centros de datos. Es en esos data centers donde está el problema de la sostenibilidad, como también hemos explicado en este blog. Los centros de datos son los elementos fundamentales en la digitalización. Sin ellos no habría plataformas de streaming, ni tendríamos acceso al dinero en un cajero, ni podría funcionar el transporte. Actividades cotidianas para nosotros no se podrían ejecutar sin ellos. La función de un centro de datos es la de almacenar, procesar y distribuir datos a escala global. Datos imprescindibles para nuestro día a día y, también, para que ChatGPT y otras inteligencias artificiales funcionen.
El problema es que ChatGPT y sus hermanos están creciendo de forma exponencial. De hecho, el aplicativo desarrollado por OpenAI sólo necesitó dos meses para alcanzar la mágica cifra de 100 millones de usuarios. A modo de comparativa, Facebook necesitó 54 meses para alcanzar esa cantidad. Así que a mayor cantidad de usuarios, mayor demanda de datos. Y a mayor demanda de datos, más necesidad de tener más máquinas en los data centers y, por tanto, más necesidad de consumir recursos y energía.
Quizá el problema sea el centro de datos
El uso masivo de herramientas de inteligencia artificial está generando problemas en algunos lugares en los que están instalados los centros de datos. La cuestión no se encuentra sólo en el empleo de servidores y racks de almacenamiento, sino en la necesidad de enfriar toda esa maquinaria para disipar el calor que emiten. En la mayoría de los casos se emplean numerosos sistemas de aire acondicionado que enfrían las máquinas, lo que supone un aumento de los consumos y también de las emisiones de CO2. En otros casos, se emplea el agua para enfriar las máquinas. Y entonces puede suceder como a los vecinos de Dalles, un pueblo de Oregon a los pies del caudaloso río Columbia que, por primera vez en su historia, han sufrido restricciones al consumo porque un centro de datos de Google consume el 25% de las necesidades del pueblo. El buscador, piensa además, instalar otros dos data centers más.
El problema seguramente se encuentra en el diseño del centro de datos que dista mucho de ser eficiente y sostenible. En Europa, tenemos justo el ejemplo contrario con el proveedor OVHCloud. Esta empresa, con centros de datos en el norte de Francia, también utilizan el agua para refrigerar sus máquinas. Cada servidor es un desarrollo propio por el que circula el agua. Un agua que posteriormente se vuelve a enfriar para volver a incorporarse al circuito: es decir, no se desperdicia como en el caso anterior.
Los centros de datos de Londres darán calefacción a 10 mil hogares
Noticia de www.reasonwhy.es
Mejorar el centro de datos
Europa tiene una legislación más restrictiva que la americana. Además, los europeos estamos más concienciados sobre los daños al medioambiente, por lo que no sólo los centros de datos construidos por europeos son más sostenibles, sino que las empresas norteamericanas que quieran construir alguno, tienen que cumplir la norma europea.
El objetivo es que el centro de datos sea más sostenible y eficiente. Y se puede hacer. La mayoría de ellos están implementando medidas que, aunque vengan más motivadas por ahorrar costes que por la preocupación por la sostenibilidad, son bienvenidas. Algunas de ellas, consisten en adoptar la energía solar, eólica e incluso hidroeléctrica para alimentar sus operaciones. Muchos también están implementando paneles solares en tejados.
En cuanto al enfriamiento, que representa una parte sustancial del consumo de energía en los centros de datos, la refrigeración líquida mediante circuito cerrado como el del ejemplo de OVHCloud parece la mejor solución actualmente. Y evidentemente, el empleo de sistemas de enfriamiento exterior, ayudan a optimizar el consumo de energía. Es decir, llenar de centros de datos la Comunidad de Madrid, como está sucediendo, no parece la mejor idea si se tiene en cuenta las temperaturas veraniegas que se soportan. Parece más lógico que que cuanto más cercano a los polos se sitúe un centro de datos, menos necesidad de refrigeración tendrá (nuevamente tenemos el ejemplo de OVHCloud).
Al final, la IA va a estar presente cada vez más en nuestro día a día. Y el elemento principal para hacer de un centro de datos sostenible, pasa por el diseño del mismo. Cuando hablamos de eficiencia energética no se trata sólo de la fuente de energía de la que se alimenta el data center, sino también del diseño de los mismos. Innovaciones como el diseño modular y escalable permiten que el data center se adapte de manera más precisa a la demanda en tiempo real, y se evitaría el desperdicio de recursos en infraestructuras infrautilizadas como ocurre con el centro de datos de Dalles.
