Consumo de energía de ChatGPT: un examen más detallado

ChatGPT, el revolucionario asistente de chat de inteligencia artificial desarrollado por OpenAI, ha conquistado el mundo, con más de 300 millones de usuarios activos semanales a fines de 2024. No obstante, se han manifestado temores acerca de su consumo de energía y su impacto sobre el medioambiente. El presente artículo busca aportar una mirada más cercana al consumo de energía de ChatGPT, su evolución y posibles soluciones para mitigar su huella ambiental.



El consumo de energía de ChatGPT puede dividirse en dos fases principales: entrenamiento e inferencia.

1. Etapa de entrenamiento: entrenar modelos de IA como ChatGPT requiere importantes recursos computacionales y energía. El entrenamiento de GPT-3, con 175 mil millones de parámetros, consumió aproximadamente 1.287 MW h de energía, lo que es equivalente al consumo anual de energía de alrededor de 120 casas estadounidenses promedio. GPT-4, con un estimado de 280 mil millones de parámetros, requirió aproximadamente 1750 MW h de energía, lo que es equivalente al consumo anual de aproximadamente 160 casas estadounidenses promedio.
2.Fase de inferencia: La fase de inferencia, en la que el modelo entrenado genera respuestas, también consume energía, pero en una escala menor que la del entrenamiento. Cada proceso de consulta de ChatGPT implica la ejecución de la red neuronal del modelo para generar una respuesta coherente y contextualmente pertinente. Se estima que cuando generamos una sola respuesta usando GPT-3, consumimos alrededor de 0,0003 kWh (kilovatios-hora) de energía. En comparación, la misma respuesta usando GPT-4 puede consumir alrededor de 0,0005 kWh (kilovatios-hora) de energía.



A medida que aumenta el número de usuarios y de consultas, el consumo de energía también lo hace. No obstante, es esencial tener en cuenta que el consumo de energía de los modelos de IA ha ido disminuyendo con el tiempo gracias a los avances tanto del hardware como del software. Por ejemplo, OpenAI ha estado trabajando para mejorar la eficiencia energética de sus modelos. Se estima que el último modelo de la compañía, GPT-4, es 10 veces más eficiente que su predecesor, GPT-3.5, lo que significa que requiere menos recursos computacionales y, por lo tanto, menos energía para funcionar. Además, los avances de hardware, como los chips especializados de IA (por ejemplo, las unidades de procesamiento de tensor de Google y las GPU A100 de NVIDIA), se han diseñado para optimizar las cargas de trabajo de IA, reduciendo el consumo de energía de los centros de datos.



Además, el hecho de que los centros de datos adopten cada vez más fuentes renovables de energía ha reducido aún más el impacto sobre el medio ambiente de la capacitación y operación del modelo de IA. A medida que los centros de datos se vuelvan más conscientes del medio ambiente, recurrirán cada vez más a fuentes renovables de energía como la solar y la eólica. Esto reducirá la huella de carbono en general de la capacitación y operación del modelo de IA.

En conclusión, si bien el consumo de energía de ChatGPT es una preocupación válida, es esencial reconocer los esfuerzos continuos para mejorar la eficiencia energética de los modelos de IA y la creciente adopción de fuentes de energía renovables. A medida que la tecnología continúa evolucionando, es probable que el consumo de energía de ChatGPT continúe disminuyendo, lo que la convierte en una herramienta más sostenible y accesible para los usuarios de todo el mundo.