Medir la huella medioambiental de la IA no es sencillo. Muchos cálculos actuales del sector pasan por alto factores clave y no tienen en cuenta todas las capas tecnológicas: desde el hardware y los centros de datos hasta el propio modelo. Para ello, Google ha desarrollado una metodología integral que mide en profundidad el impacto energético, de emisiones y de consumo de agua de las peticiones de Gemini. Así, estiman que la mediana de las peticiones de texto de las aplicaciones de Gemini utiliza 0,24 vatios-hora (Wh) de energía, emite 0,03 gramos de dióxido de carbono equivalente (gCO2e) y consume 0,26 mililitros (o unas cinco gotas) de agua, cifras que son considerablemente inferiores a muchas de las estimaciones públicas. El impacto energético por petición es equivalente a ver la televisión durante menos de nueve segundos.

El objetivo es animar a toda la industria a ser más coherentes a la hora de medir el impacto ambiental y la eficiencia de la IA. En concreto:

• Los cálculos de Google estiman que la mediana de las peticiones de texto de las aplicaciones de Gemini utiliza 0,24 vatios-hora (Wh) de energía, emite 0,03 gramos de dióxido de carbono equivalente (gCO2e) y consume 0,26 mililitros (o unas cinco gotas) de agua. Es decir, el impacto energético por petición es equivalente a ver la televisión durante menos de nueve segundos.
• Los sistemas de IA de Google son cada vez más eficientes: en los últimos 12 meses, la energía y la huella de carbono total de la mediana de las peticiones de texto de Gemini se redujeron 33 y 44 veces, respectivamente.
• Estos resultados se basan en sus últimas reducciones de emisiones energéticas en los centros de datos y en su trabajo para promover la energía libre de carbono y la reposición de agua.

¿Por qué es importante?

La IA está propiciando avances científicos, mejorando la sanidad y la educación, y podría aportar billones a las economías. Comprender su huella medioambiental es fundamental, pero hasta ahora los datos exhaustivos sobre el impacto energético y medioambiental de la inferencia de la IA han sido limitados.

Muchos cálculos actuales solo incluyen el consumo activo de las máquinas, pasando por alto todos los demás elementos que contribuyen a llevar la IA a personas de todo el mundo, así como las oportunidades para impulsar la eficiencia. "Nuestra metodología tiene en cuenta todos los elementos críticos del servicio de IA a nivel mundial y creemos que es la visión más completa de cómo medir el impacto medioambiental de una petición de texto de IA", explican desde Google.