Las preocupaciones de Bitcoin sobre el consumo excesivo de energía parecen haber pasado, porque el gigante devorador de energía más molesto es la IA. (Sinopsis: Pakistán anuncia 2.000 megavatios de electricidad para el "Centro de Minería e Inteligencia Artificial de Bitcoin" El Primer Ministro nombra Asistente Especial para Blockchain y Criptomonedas) (Suplemento de antecedentes: Propuesta conjunta azul y blanco para enmendar el límite de "extensión de la energía nuclear" durante 20 años, lucha para acabar con los hogares no nucleares) El consumo de energía de la IA de inteligencia artificial está creciendo a un ritmo alarmante, y se espera que supere el consumo de electricidad de la minería de Bitcoin y casi la mitad del consumo total de energía de los centros de datos en todo el mundo para fines de 2025 como muy pronto. Esta sombría advertencia proviene del Dr. Alex de Vries-Gao, del Instituto para el Medio Ambiente de la Vrije Universiteit Amsterdam, Países Bajos, en su último estudio, Inteligencia artificial: limitaciones de la cadena de suministro e implicaciones energéticas, publicado en la revista Joule. La IA consume mucha más energía de la esperada Los datos de la investigación señalan que, solo entre 2023 y 2024, el consumo acumulado de energía de diseño térmico de los módulos aceleradores de IA producidos por NVIDIA y AMD ha alcanzado un (TDP) total de 3,8 millones de (GW). Esta cifra equivale al consumo de electricidad de toda Irlanda durante todo un año. Si se tienen en cuenta todos los (CoWoS) de hardware de IA que utilizan la tecnología de empaquetado avanzada de TSMC, como el TPU de Google, y el consumo total de energía de todo el sistema de IA compuesto por equipos auxiliares como la disipación de calor, se estima que la demanda de energía de los sistemas de IA desplegados en todo el mundo ha alcanzado una escala asombrosa de 5,3 a 9,4 GW. El Dr. Alex de Vries-Gao predijo además en su estudio: "Si TSMC vuelve a duplicar su capacidad de CoWoS en 2025 como estaba previsto, la demanda acumulada de energía para los sistemas de IA producidos puede alcanzar los 23 GW a finales de este año. Esto no solo superará el consumo de electricidad de la minería de Bitcoin, sino que también será cerca de la mitad del consumo total de electricidad de los centros de datos que no son de criptomonedas en 2024". Las observaciones ponen de manifiesto la presión potencial del desarrollo de la IA sobre el suministro mundial de electricidad. De hecho, la capacidad de la tecnología de empaquetado CoWoS de TSMC ha sido ampliamente considerada como un importante cuello de botella en el proceso de fabricación de aceleradores de IA. Según las estadísticas del estudio, la capacidad de producción de CoWoS de TSMC ha aumentado de unas 126.500 obleas de (300mm en 2023 ) a unas 327.400 obleas en 2024, lo que supone un aumento de más del doble. Los analistas de mercado estiman que NVIDIA y AMD juntas representan el 52% de la capacidad CoWoS de TSMC (2023 ) y el 58% ( )2024, de las cuales solo NVIDIA representó el 44% respectivamente ( en )2023 y el 48% ( )2024, lo que demuestra la enorme demanda en el mercado de hardware de IA. El tira y afloja por la eficiencia energética La razón por la que la demanda de energía de la IA se ha disparado se debe principalmente a que la industria generalmente sostiene el concepto de "los modelos más grandes funcionan mejor", lo que conduce directamente al aumento de la escala y la complejidad de los modelos de IA y al aumento del consumo de energía. Aunque algunos modelos han mejorado la eficiencia, como el modelo chino DeepSeek R1, que afirma reducir la dependencia del hardware de gama alta, la continua expansión del tamaño del modelo a menudo compensa fácilmente estas ganancias de eficiencia, e incluso puede producir el llamado "efecto rebote", de modo que el consumo total de energía no disminuye, sino que aumenta. Al mismo tiempo, los gigantes tecnológicos generalmente mantienen un bajo nivel de transparencia sobre los datos de consumo de energía de la IA, como Google, que proporcionó datos entre 2019 y 2021, mostrando que el aprendizaje automático representaba entre el 10% y el 15% de su uso total de energía en ese momento. Luego dejó de divulgar dichos datos, alegando que "no tiene sentido" distinguir el consumo de energía de la IA de otras cargas de trabajo. Aunque el proyecto de ley de IA de la UE exige la divulgación del consumo de energía durante la fase de entrenamiento de los modelos de IA de propósito general, no existe un requisito obligatorio para la inferencia (Inference) etapa, que representa una mayor proporción del consumo de energía, y las regulaciones pertinentes no entrarán en vigor oficialmente hasta agosto de 2025 como muy pronto. Alex de Vries-Gao enfatizó: "La falta de transparencia es uno de nuestros mayores desafíos. Sin datos precisos, los responsables políticos y los investigadores no pueden evaluar plenamente el impacto medioambiental de la IA y desarrollar un marco normativo eficaz". Presiones de la red y preocupaciones medioambientales Este rápido crecimiento de la demanda de energía está planteando serios desafíos a las redes de todos los países avanzados. Los centros de datos se construyen a un ( normalmente tarda solo 1 o 2 años ) mucho más rápido que el ciclo de planificación y construcción de la red ( a menudo tarda de 5 a 10 años ), un retraso que ha llevado a la llamada "crisis de capacidad energética". Aún más preocupante para los ecologistas es que los nuevos centros de datos de IA podrían profundizar aún más la dependencia de los combustibles fósiles, como una asociación anterior entre OpenAI/StarGate y Crusoe Energy para proporcionar hasta 4,5 GW de capacidad de generación de gas natural para los centros de datos. Estados Unidos es el mayor consumidor mundial de electricidad para centros de datos, representando alrededor del 45% del total mundial, seguido de China (25% ) y Europa (15% ). En la actualidad, el objetivo del sprint de IA en los Estados Unidos parece dejar de lado las preocupaciones ocultas causadas por el consumo de energía por el momento; Los datos relacionados con la IA, como la energía eléctrica de China, son aún menos claros. Informes relacionados La compañía de energía más grande de Europa, ENEL, "tokenizará paneles solares" para comprar monedas para compensar las facturas de electricidad, nueva aplicación de RWA Compañía de energía etíope "El 18% de los ingresos proviene de la minería de bitcoin", empresa de minería hidroeléctrica de bajo costo nuevo paraíso 〈¿Crees que bitcoin consume electricidad? Investigación: El consumo de energía de la IA superará la minería de BTC a finales de 2025 como muy pronto" Este artículo se publicó por primera vez en "Dynamic Trend - The Most Influential Blockchain News Media" de BlockTempo.
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¿Te preocupa el consumo de energía de Bitcoin? Estudio: el consumo de energía de la IA superará a la minería de BTC a finales de 2025.
Las preocupaciones de Bitcoin sobre el consumo excesivo de energía parecen haber pasado, porque el gigante devorador de energía más molesto es la IA. (Sinopsis: Pakistán anuncia 2.000 megavatios de electricidad para el "Centro de Minería e Inteligencia Artificial de Bitcoin" El Primer Ministro nombra Asistente Especial para Blockchain y Criptomonedas) (Suplemento de antecedentes: Propuesta conjunta azul y blanco para enmendar el límite de "extensión de la energía nuclear" durante 20 años, lucha para acabar con los hogares no nucleares) El consumo de energía de la IA de inteligencia artificial está creciendo a un ritmo alarmante, y se espera que supere el consumo de electricidad de la minería de Bitcoin y casi la mitad del consumo total de energía de los centros de datos en todo el mundo para fines de 2025 como muy pronto. Esta sombría advertencia proviene del Dr. Alex de Vries-Gao, del Instituto para el Medio Ambiente de la Vrije Universiteit Amsterdam, Países Bajos, en su último estudio, Inteligencia artificial: limitaciones de la cadena de suministro e implicaciones energéticas, publicado en la revista Joule. La IA consume mucha más energía de la esperada Los datos de la investigación señalan que, solo entre 2023 y 2024, el consumo acumulado de energía de diseño térmico de los módulos aceleradores de IA producidos por NVIDIA y AMD ha alcanzado un (TDP) total de 3,8 millones de (GW). Esta cifra equivale al consumo de electricidad de toda Irlanda durante todo un año. Si se tienen en cuenta todos los (CoWoS) de hardware de IA que utilizan la tecnología de empaquetado avanzada de TSMC, como el TPU de Google, y el consumo total de energía de todo el sistema de IA compuesto por equipos auxiliares como la disipación de calor, se estima que la demanda de energía de los sistemas de IA desplegados en todo el mundo ha alcanzado una escala asombrosa de 5,3 a 9,4 GW. El Dr. Alex de Vries-Gao predijo además en su estudio: "Si TSMC vuelve a duplicar su capacidad de CoWoS en 2025 como estaba previsto, la demanda acumulada de energía para los sistemas de IA producidos puede alcanzar los 23 GW a finales de este año. Esto no solo superará el consumo de electricidad de la minería de Bitcoin, sino que también será cerca de la mitad del consumo total de electricidad de los centros de datos que no son de criptomonedas en 2024". Las observaciones ponen de manifiesto la presión potencial del desarrollo de la IA sobre el suministro mundial de electricidad. De hecho, la capacidad de la tecnología de empaquetado CoWoS de TSMC ha sido ampliamente considerada como un importante cuello de botella en el proceso de fabricación de aceleradores de IA. Según las estadísticas del estudio, la capacidad de producción de CoWoS de TSMC ha aumentado de unas 126.500 obleas de (300mm en 2023 ) a unas 327.400 obleas en 2024, lo que supone un aumento de más del doble. Los analistas de mercado estiman que NVIDIA y AMD juntas representan el 52% de la capacidad CoWoS de TSMC (2023 ) y el 58% ( )2024, de las cuales solo NVIDIA representó el 44% respectivamente ( en )2023 y el 48% ( )2024, lo que demuestra la enorme demanda en el mercado de hardware de IA. El tira y afloja por la eficiencia energética La razón por la que la demanda de energía de la IA se ha disparado se debe principalmente a que la industria generalmente sostiene el concepto de "los modelos más grandes funcionan mejor", lo que conduce directamente al aumento de la escala y la complejidad de los modelos de IA y al aumento del consumo de energía. Aunque algunos modelos han mejorado la eficiencia, como el modelo chino DeepSeek R1, que afirma reducir la dependencia del hardware de gama alta, la continua expansión del tamaño del modelo a menudo compensa fácilmente estas ganancias de eficiencia, e incluso puede producir el llamado "efecto rebote", de modo que el consumo total de energía no disminuye, sino que aumenta. Al mismo tiempo, los gigantes tecnológicos generalmente mantienen un bajo nivel de transparencia sobre los datos de consumo de energía de la IA, como Google, que proporcionó datos entre 2019 y 2021, mostrando que el aprendizaje automático representaba entre el 10% y el 15% de su uso total de energía en ese momento. Luego dejó de divulgar dichos datos, alegando que "no tiene sentido" distinguir el consumo de energía de la IA de otras cargas de trabajo. Aunque el proyecto de ley de IA de la UE exige la divulgación del consumo de energía durante la fase de entrenamiento de los modelos de IA de propósito general, no existe un requisito obligatorio para la inferencia (Inference) etapa, que representa una mayor proporción del consumo de energía, y las regulaciones pertinentes no entrarán en vigor oficialmente hasta agosto de 2025 como muy pronto. Alex de Vries-Gao enfatizó: "La falta de transparencia es uno de nuestros mayores desafíos. Sin datos precisos, los responsables políticos y los investigadores no pueden evaluar plenamente el impacto medioambiental de la IA y desarrollar un marco normativo eficaz". Presiones de la red y preocupaciones medioambientales Este rápido crecimiento de la demanda de energía está planteando serios desafíos a las redes de todos los países avanzados. Los centros de datos se construyen a un ( normalmente tarda solo 1 o 2 años ) mucho más rápido que el ciclo de planificación y construcción de la red ( a menudo tarda de 5 a 10 años ), un retraso que ha llevado a la llamada "crisis de capacidad energética". Aún más preocupante para los ecologistas es que los nuevos centros de datos de IA podrían profundizar aún más la dependencia de los combustibles fósiles, como una asociación anterior entre OpenAI/StarGate y Crusoe Energy para proporcionar hasta 4,5 GW de capacidad de generación de gas natural para los centros de datos. Estados Unidos es el mayor consumidor mundial de electricidad para centros de datos, representando alrededor del 45% del total mundial, seguido de China (25% ) y Europa (15% ). En la actualidad, el objetivo del sprint de IA en los Estados Unidos parece dejar de lado las preocupaciones ocultas causadas por el consumo de energía por el momento; Los datos relacionados con la IA, como la energía eléctrica de China, son aún menos claros. Informes relacionados La compañía de energía más grande de Europa, ENEL, "tokenizará paneles solares" para comprar monedas para compensar las facturas de electricidad, nueva aplicación de RWA Compañía de energía etíope "El 18% de los ingresos proviene de la minería de bitcoin", empresa de minería hidroeléctrica de bajo costo nuevo paraíso 〈¿Crees que bitcoin consume electricidad? Investigación: El consumo de energía de la IA superará la minería de BTC a finales de 2025 como muy pronto" Este artículo se publicó por primera vez en "Dynamic Trend - The Most Influential Blockchain News Media" de BlockTempo.