El consumo de recursos de las las IA es un tema de suma importancia para evaluar los beneficios y costos de la tecnología. Recientemente Google realizó un estimado de la cantidad de agua que necesitaba su modelo Gemini en comparación al de otros sistemas. Destacó que cada consigna suponía 0,26 mililitros, algo así como cinco gotas. La cifra era mucho menor que la exigida por otros sistemas. También era bastante menos que lo estimado en ocasiones previas. Investigadores de Mistral y la Universidad de California habían calculado unos 47,5 mililitros para Mistral Large 2 y GPT-3. Este informe fue citado por Google en su presentación.
Una comparación injusta
Ahora bien, Shaolei Ren uno de los profesores que trabajó en el reporte examinó las afirmaciones de Google y apuntó que sus conclusiones eran engañosas. El problema es que solo considera el agua consumida dentro de los centros de datos. Es decir, la que se usa como parte del sistema refrigerante para los servidores. Sin embargo, advierte el académico, mucha agua es consumida durante el proceso de generación de energía. Las plantas generadoras también utilizan sistemas de refrigeración por evaporación.
Por lo dicho el investigador apunta que la comparación de Google con los datos del informe en el que había participado no tiene mucho sentido.
Lo que más le molesta a Shaolei es que los datos del consumo interno estaban detallados por separado, por lo que Google podría haber elegido comparar datos equivalentes si hubiera querido. En cambio realizó una presentación engañosa. Además, la compañía eligió para la comparación la cifra más alta de un total de 18 localizaciones. Aún peor, Google redondeó los 47,5 ml a 50 ml.
Importancia del consumo indirecto
El consumo indirecto es un factor clave por muchas razones. La más obvia es que afecta el total del costo del funcionamiento de una instalación. Y es importante saber como progresa una tecnología. Por otro lado, cuando se examina como un centro de datos puede afectar a una comunidad se evalúa lo que tomará en recursos. Números manipulados pueden dar paso a malas decisiones. Actualmente hay pueblos en EEUU que han comenzado a quejarse por la falta de agua provocada por los centros de datos de IA.
