Gasto energético de la IA

[CarmenMa-7341-kXM03F]

https://www.eldiario.es/tecnologia/google-recurre-energia-nuclear-alimentar-centros-datos-ia_1_11733799.html
Esta noticia me ha parecido muy interesante, va sobre como Google encarga varios reactores nucleares modulares para potenciar sus centros de inteligencia artificial. Realmente nunca me había planteado que la inteligencia artificial y en general todo lo que rodea a la gestión de datos consumiera tanta energía. ¿Pensabais que esto era así?

[VET-Marc]

¡Hola Carmen!

Esta noticia que compartes es muy interesante.
Os planteo unas cuantas preguntas que podéis intentar contestar en este mismo hilo o que os pueden servir para enriquecer vuestros trabajos.

¿Por qué creéis que empresas como Google necesitan cantidades de energía tan grandes para manejar datos e IA? ¿Qué lo hace tan costoso?

¿Qué os parece esta nueva huella de carbono que está dejando este consumo de energía masivo para potenciar la IA? ¿Es éticamente justificable? (pues la IA también puede ser usada para ahorrar energía o incluso salvar vidas)

Si alguien más quiere contestar a este mismo hilo o abrir uno nuevo con noticias o artículos que sean de interés, ¡que no dude en hacerlo!
Podéis iros haciendo esta clase de preguntas entre vosotros para mejorar conjuntamente.

¡Mucha suerte!

[Izan-5735-2zGb5Y]

¡Hola chicos!

No voy a mentir, no soy nuevo en el mundillo, pero tampoco el mejor. Primero decir que me ha sorprendido la noticia que ha compartido Carmen con nosotros, y es que conozco las necesidades eléctricas de todos los programas basados en redes neuronales y aprendizaje autónomo, pero no sabía que Google había ido tan lejos.

Respondiendo a las preguntas de Marc (o al menos intentándolo), según mis conocimientos el gran consumo de energía no tiene otro motivo que la necesidad de procesamiento simultáneo, comúnmente llevado a cabo en gráficas de servidor, como tarjetas gráficas Tesla o Quadro, entre muchas otras de la marca NVIDIA (no la única, pero si de las más importante); o incluso creando sus propias unidades de procesamiento Tensor como hace Google con sus TPUs.
El único problema, claro, es que al tener la capacidad de procesar tantos datos, terminan requiriendo mucha energía aún teniendo arquitecturas de unos pocos nanómetros (siendo más efectivas al tener menos superficie resistiva, y por tanto no perdiendo energía en forma de calor).

Por otro lado, entrando en el debate de la huella de carbono, creo que sinceramente se podrían aprovechar algunos recursos o aprovechar otras alternativas, ya que este excesivo consumo no viene solo dado por los propios procesadores de datos, sino también por sus gigantescos sistemas de refrigeración, que trabajan día y noche para mantener todo a su máximo potencial. Y si es verdad que se pueden utilizar algoritmos para ayudarnos en nuestra vida diaria, pero quizás tendríamos que intentar plantear primero como mantener esa vida...

Un saludo y la verdad un tema muy interesante. ¡Espero las respuestas de mis compañeros!

Enlaces de interés:
Gráficas Tesla: https://es.wikipedia.org/wiki/Nvidia_Tesla
Gráficas Quadro: https://www.nvidia.com/es-la/design-visualization/quadro-desktop-gpus/
NVIDIA: https://www.nvidia.com/es-es/
AMD: https://www.amd.com/es.html
Intel: https://www.intel.la/content/www/xl/es/homepage.html
Google TPUs: https://cloud.google.com/tpu?hl=es
¿Consume mucho ChatGPT?: https://www.reddit.com/r/OpenAI/comments/11fwfjg/what_kind_of_pc_would_you_need_to_have_a_model/?tl=es-es