- Consum energètic i CO₂
Entrenar un model d’IA no és cosa menor. Es necessiten milers de GPU funcionant durant setmanes o fins i tot mesos, cosa que genera una demanda energètica enorme. De fet, entrenar un sol model pot consumir tanta energia com centenars de cases europees en tot un any. Un estudi de la Universitat de Massachusetts ho va deixar molt clar: un model de llenguatge gran pot arribar a emetre uns 284 kg de CO₂, l’equivalent aproximat a cinc cotxes durant tota la seva vida útil.
Ús diari de la IA
El problema no s’acaba quan el model ja està entrenat. Cada vegada que interactuem amb una IA, es consumeix energia. I si tenim en compte que milions de persones l’utilitzen alhora, l’impacte s’acumula ràpidament i de manera silenciosa.
Emissions indirectes
Sovint ens fixem només en el consum elèctric, però hi ha més coses a tenir en compte. Els xips, els servidors i els sistemes de refrigeració s’han d’anar renovant constantment, i fabricar-los també té un cost ambiental. A més, molts d’aquests components depenen de minerals com el cobalt, el liti o les terres rares, l’extracció dels quals provoca danys mediambientals considerables als territoris on es troben.
2. Ús de recursos minerals
Els centres de dades consumeixen quantitats d’aigua que costen d’imaginar: un sol centre pot arribar a utilitzar un milió de litres al dia només per mantenir les màquines a temperatura. A això cal sumar-hi la fabricació de xips i servidors, que requereix materials escassos i sovint extrets en condicions molt contaminants. I quan aquests components queden obsolets, generen una quantitat enorme de residus electrònics que rarament es gestionen bé.
3. Comparació amb altres tecnologies digitals
| Tecnologia | Consum i emissions | Notes |
|---|---|---|
| IA generativa (GPT, etc.) | Molt alt | Pot arribar a centenars de MWh per model |
| Cerca a Google | Baix per consulta | Però milers de milions de cerques sumen molt |
| Blockchain (Bitcoin) | Extremadament alt | Pot superar el consum d’un país sencer |
| Streaming (Netflix, YouTube) | Alt per hora | Similar o superior a un ús lleuger d’IA |
| Cloud gaming | Alt | Requereix processament i transmissió constants |
4. Una IA més sostenible
No tot és pessimisme. Hi ha camins clars per reduir l’impacte:
- Alimentar els centres de dades amb energies renovables.
- Optimitzar els algoritmes perquè necessitin menys càlcul.
- Compartir models ja entrenats per evitar repetir processos costosos.
- Situar els centres de dades en zones fredes per estalviar en refrigeració.
- Dissenyar infraestructures verdes i aprofitar la calor residual que generen.
5. Conclusió
La IA creix a un ritme que el medi ambient difícilment pot seguir. Comparada amb altres tecnologies, potser no és la pitjor ara mateix, però la velocitat a la qual s’expandeix és el que hauria de preocupar-nos. El repte real és aconseguir que aquest creixement vagi acompanyat d’una aposta seriosa per fer-la més verda, abans no sigui massa tard.
