El auge de la inteligencia artificial no solo está consumiendo cantidades masivas de energía y agua: También está creando un tsunami sin precedentes de desechos electrónicos.
Según la Universidad de Stanford, la inversión privada en IA pasó de $3.000 millones en 2022 a $25.000 millones el año pasado, con empresas adoptando herramientas de IA más rápido que nunca. Esta oleada está obligando a los centros de datos a actualizar continuamente su hardware, descartando equipos aún funcionales en una carrera por mantener una ventaja competitiva.
Este uso masivo de componentes para alimentar el hardware que ejecuta modelos de IA está generando millones de toneladas de componentes electrónicos desechados. Un nuevo estudio publicado en Nature por un equipo de investigadores de China, Israel y el Reino Unido estima que los modelos de lenguaje grande o Large Language Models (LLMs) como ChatGPT, Claude o LlaMa podrían generar solos 2,75 millones de toneladas de residuos electrónicos al año, aumentando severamente el impacto ambiental de la IA.
“En el escenario optimista donde los LLMs se vuelven ubicuos (es decir, todos lo usan a diario como en las redes sociales), los resultados indican que el flujo de residuos de EoS de los centros de datos designados aumentaría a aproximadamente 16 millones de toneladas (Mt) dentro de una década, desde 2020 hasta 2030,” cita la investigación.
La corriente de residuos está creciendo a una tasa anual compuesta del 110%, superando drásticamente el crecimiento del 2,8% de los residuos electrónicos convencionales como pantallas y lavadoras.
La geografía de esta crisis está altamente concentrada. América del Norte lidera con el 58% de los desechos electrónicos relacionados con la inteligencia artificial, seguida por Asia Oriental con el 25% y Europa con el 14%, según una investigación de la Academia China de Ciencias y la Universidad Reichman.
Además de las enormes cantidades de desechos electrónicos, la industria de la inteligencia artificial en general está consumiendo enormes cantidades de recursos. El año pasado, Decrypt informó que por cada 4 consultas, ChatGPT consume medio litro de agua. Piensa en el hecho de que el sitio tiene más de 220 millones de visitantes cada mes, y puedes hacer los cálculos y entender por qué las ciudades cerca de los centros de datos de IA han visto cómo sus costos de agua casi se duplican en menos de una década.
La investigación estima que para el 2030, estos desechos electrónicos contendrán casi un millón de toneladas de plomo, 6.000 toneladas de bario y cantidades preocupantes de cadmio, antimonio y mercurio, añadiendo una cantidad considerable de elementos tóxicos al medio ambiente, todos con riesgos bien documentados para el suelo, el agua y la salud pública.
Los investigadores no mencionan si las empresas y los gobiernos están haciendo lo suficiente, pero también hay un ángulo financiero que puede ser beneficioso. Metales como el oro, la plata y el platino que se utilizan en estos servidores desechados también representan un potencial financiero significativo si se recuperan. El estudio estima que el reciclaje adecuado de estos metales podría inyectar $70.000 millones en la economía, un incentivo para avanzar en la infraestructura de reciclaje de desechos electrónicos.
El estudio también explica que los países sin acceso a los últimos chips pueden generar hasta un 14% más de desechos electrónicos, ya que se ven obligados a utilizar hardware menos eficiente.
Pero hay algunas soluciones que pueden ayudar a abordar el problema. Los investigadores argumentan que extender la vida útil del servidor a través de un mantenimiento mejorado podría reducir el volumen de residuos electrónicos en un 58%, y reutilizar componentes específicos reduciría aún más los residuos en un 21%.
Además, los servidores de IA obsoletos podrían ser reutilizados para tareas más livianas como proyectos educativos o alojamiento web básico en lugar de ser desechados, desviándolos de los flujos de residuos y maximizando su utilidad.
Esto se está convirtiendo en una prioridad para los grupos ambientales de todo el mundo. El analista de energía Alex de Vries, fundador de Digiconomist, dijo a Decrypt que es importante trabajar en soluciones antes de que el impacto negativo de la industria de la IA sea demasiado difícil de controlar.
“En este momento, los números son pequeños, por lo que se puede argumentar, ‘¿Por qué necesitamos poner esto en lo más alto de nuestra agenda si todavía es pequeño?’”, dijo de Vries. “Pero la situación no va a seguir siendo pequeña por mucho tiempo.”
Editado por Andrew Hayward