El desarrollo de la inteligencia artificial generativa y, en particular, de los modelos lingüísticos de gran tamaño, podría generar entre 1,2 y 5 millones de toneladas de basura electrónica acumulada entre 2020 y 2030, según estima un estudio publicado en Nature Computational Science. El análisis calcula la masa de basura generada por elementos del hardware, como las unidades de procesamiento, de almacenamiento y los sistemas de alimentación.
Shaolei Ren - ewaste IA
Shaolei Ren
Profesor asociado de Ingeniería Eléctrica e Informática de la Universidad de California en Riverside (Estados Unidos)
Las conclusiones se apoyan en los mejores datos disponibles en el ámbito público y en métodos científicamente válidos.
Aunque muchos estudios han estimado y puesto de relieve la magnitud global de la basura electrónica, este estudio examina específicamente los residuos electrónicos producidos por la IA generativa, una de las aplicaciones de más rápido crecimiento.
El estudio utiliza el servidor DGX H100 de Nvidia como referencia para estimar la masa de basura proveniente de servidores de próxima generación. Aunque predecir el desarrollo futuro del hardware es difícil, considero que la previsión del documento es un indicador razonable de los residuos electrónicos que probablemente generará la IA generativa.
Los residuos electrónicos son una cuestión crítica, aunque a menudo se pasa por alto, a la hora de considerar el futuro impacto social de la IA generativa. Este artículo llama la atención sobre los residuos electrónicos generados por la IA generativa y creo que invitará a un debate más profundo. Y lo que es más importante, destaca el papel crucial de una economía circular para lograr una IA verdaderamente sostenible.
- Artículo de investigación
- Revisado por pares
Peng Wang et al.
- Artículo de investigación
- Revisado por pares
