Nuestro enfoque para la innovación energética y la huella ambiental de la IA
La IA representa una de las transformaciones tecnológicas más significativas de nuestra época, lo que se hará más evidente en la próxima década. Aplicada a campos como la medicina, la energía, los sistemas autónomos y la computación cuántica, la IA está preparada para ayudar a las personas a abordar los principales desafíos de la sociedad, ya sea ayudando a los estudiantes a aprender, diagnosticando el cáncer de forma más temprana, haciendo que los complejos sistemas de transporte y seguridad cibernética sean más seguros o incluso prediciendo la trayectoria de los incendios forestales para los socorristas.
Para aprovechar el potencial de la IA, se requerirá una infraestructura energética sólida, un uso más eficiente de la energía y hasta nuevas soluciones tecnológicas innovadoras. Abordamos este tema desde muchos ángulos: invertimos en nueva infraestructura, diseñamos redes más inteligentes y resilientes, y escalamos fuentes de energía limpia maduras y de nueva generación. Al mismo tiempo, también nos enfocamos en maximizar la eficiencia en cada capa de nuestras operaciones, desde el diseño de nuestro hardware personalizado hasta el software y los modelos que se ejecutan en nuestros centros de datos.
Para mejorar la eficiencia energética de la IA, es importante comprender de forma clara y exhaustiva su huella ambiental. Hasta la fecha, los datos exhaustivos sobre el impacto energético y ambiental de la inferencia de IA han sido limitados.
Hoy, ayudamos a cerrar esta brecha con el lanzamiento de una metodología integral para medir la energía, el agua y las emisiones de carbono de los modelos de IA de Google. Es fundamental destacar que nuestro trabajo en la eficiencia de los modelos está dando resultados rápidos. En un período de 12 meses, mientras se ofrecían respuestas de mayor calidad, el consumo de energía promedio y la huella de carbono por instrucción de texto de las aplicaciones con Gemini disminuyeron en factores de 33 y 44, respectivamente. Según nuestro análisis reciente, descubrimos que nuestro trabajo en eficiencia está demostrando ser eficaz y que la energía consumida por cada instrucción promedio equivale a mirar televisión durante menos de nueve segundos. Estos avances se basan en nuestro compromiso de larga data con la eficiencia de los centros de datos. En 2024, por ejemplo, reducimos las emisiones de energía de nuestros centros de datos en un 12%, incluso cuando el consumo de electricidad creció un 27% interanual, impulsado por la expansión de nuestra empresa y nuestros servicios.
A medida que seguimos invirtiendo en la tecnología y la innovación necesarias para satisfacer las nuevas demandas energéticas significativas, la transparencia es clave para el progreso. Esperamos que este estudio contribuya a los esfuerzos en curso para desarrollar una IA eficiente en este momento crítico para la energía, la sustentabilidad y el descubrimiento científico, en beneficio de todos. Obtén más información sobre cómo llegamos a estos cálculos y nuestro enfoque integral hacia la innovación energética, y consulta nuestro informe técnico.
