La basura que generará el boom de la IA equivale a tirar al vertedero 13.000 millones de móviles

«El uso de sistemas como el mío sí contribuye indirectamente a la generación de e-waste», responde ChatGPT-4 a la pregunta de si sus sistemas producen este tipo de residuos. En total, según los cálculos llevados a cabo por los investigadores de la Academia de Ciencias de China y la Universidad de Reichman de Israel, serían entre 1,2 y 5 millones de toneladas de basura electrónica acumulada entre 2020 y 2030. O lo que es lo mismo, «tirar a la basura entre 2,1 y 13.000 millones de unidades del iPhone 15 Pro».

Los autores del estudio han construido cuatro escenarios de futuro para estimar la evolución de la IA generativa, y su demanda asociada de procesamiento de datos, entre 2020 y 2030.

El primero considera una expansión limitada de la industria de los chips y las manufacturas relacionadas con la IA generativa. Enclava el crecimiento en el 41%, el mismo que se experimentó entre 2022 y 2023. Los siguientes tres escenarios son el conservador (+85%), que se basa en las cifras de crecimiento cosechadas por los asistentes de voz tipo Alexa; el moderado (+115%), inspirado en los números de TikTok; y el agresivo (+136%). Para este último se ha considerado que los grandes modelos de lenguaje se convierten en «una herramienta ubicua en la vida diaria de las personas», tomando como referencia la tasa de crecimiento de Facebook, «una plataforma usada literalmente por todo el mundo».

El avance imparable de la digitalización, la conectividad y las nuevas herramientas tecnológicas ha disparado los residuos tecnológicos hasta un nuevo récord: 62 millones de toneladas. Esto supone un 82% más que hace una década y un 32% menos de lo que se prevé para finales de esta. Las proyecciones del Instituto de las Naciones Unidas para Formación Profesional e Investigaciones (Unitar) prevén alcanzar los 82 millones de toneladas de recursos desechados.

Sólo el año pasado, se llenaron 1,55 millones de camiones de 40 toneladas y menos de una cuarta parte de ese total de camiones iría a un centro de acopio y reciclado. Los modelos de aprendizaje profundo (LLMs, por sus siglas en inglés) necesitan, a pesar de estar en la 'nube', de procesadores, semiconductores, servidores, estanterías… «Necesitamos hardware de alta capacidad computacional», responde ChatGPT-4.

En concreto, según la respuesta del asistente de OpenAI, trabajan sobre unidades de procesamiento central (CPU) que se encargan de la gestión del almacenamiento y comunicación, memorias de acceso aleatorio (RAM) y, por último, unidades de procesamiento gráfico o GPU por sus siglas en inglés. Estas aceleran «tanto el entrenamiento inicial del modelo como el procesamiento de solicitudes en tiempo real», aclara. «Las de Nvidia, por ejemplo la A100 o H100, son ideales para la IA porque pueden manejar cálculos en paralelo, necesarios para entrenar y ejecutar modelos grandes como los de procesamiento de lenguaje natural», apostilla.

Precisamente, el estudio utiliza el servidor DGX H100 de Nvidia como referencia para estimar la masa de basura proveniente de servidores de próxima generación. «Las GPU para centros de datos de Nvidia están diseñadas teniendo en cuenta la sostenibilidad, lo que contribuye a la reducción de los desechos electrónicos en los centros de datos a través de su diseño y proceso de fabricación», aclara la firma tecnológica en su memoria de sostenibilidad. «Hemos contratado a un proveedor para realizar un análisis en nuestros campus para comprender mejor la oportunidad de aumentar nuestra tasa de reciclaje y minimizar la cantidad de residuos generados», señalan.

En 2023, la compañía líder en procesadores para el entrenamiento de la inteligencia artificial generativa recicló 152 toneladas métricas de basura electrónica. En 2022, la cifra fue de 51 millones y para 2024 marcan 58 toneladas. «En regiones clave como EE.UU. y Europa, hemos establecido programas de reciclaje en colaboración con terceros de confianza y proporcionamos información a los consumidores sobre cómo reciclar nuestros productos de marca a través del etiquetado y de nuestra página web», destacan.

Basura que contiene, por un lado metales tóxicos como plomo y cromo y, por otro, valiosos como oro, plata, platino, níquel y paladio. Unos desechos sin tratar que se ubican principalmente en Europa (14%), América del Norte (58%) y Asia Oriental (25%). «Es necesaria la implantación de medidas y estrategias de economía circular», anuncian los autores de la investigación publicada este lunes en Nature Computational Science. Según sus cálculos, esa hoja de ruta podría reducir la generación de desechos electrónicos entre un 16 y un 86%.