Teniendo en cuenta la creciente preocupación por el consumo de energía de la inteligencia artificial (IA), el informe ‘Inteligencia artificial y electricidad: un enfoque desde la dinámica de sistemas’ (Artificial Intelligence and Electricity: A System Dynamics Approach), del Sustainability Research Institute (SRI) de Schneider Electric, examina cuatro posibles escenarios para el consumo eléctrico de la IA hasta 2035. Una de las conclusiones del documento es que las decisiones actuales sobre la infraestructura de IA determinarán significativamente las trayectorias del consumo de electricidad después de 2030.
La naturaleza sistémica de la IA y su potencial como tecnología de uso general plantean desafíos complejos para la previsión y la gestión del consumo energético. El objetivo de este informe es explorar la compleja relación entre el desarrollo de la inteligencia artificial y los sistemas eléctricos, y va más allá de la previsión mediante el uso de modelos de dinámica de sistemas.
Los autores del informe -Rémi Paccou, director del Sustainability Research Institute de Schneider Electric, y el profesor Fons Wijnhoven, catedrático asociado de la Universidad de Twente (Países Bajos)- han creado un modelo de dinámica de sistemas que contempla varios escenarios para la demanda de electricidad de la IA, resaltando el futuro de las estrategias y políticas de desarrollo sostenible de la IA para mitigar el impacto ambiental. Plantean cuatro posibles situaciones de desarrollo de la inteligencia artificial y sus repercusiones en el consumo eléctrico. Se trata de cuatro escenarios alineados con las escuelas de pensamiento existentes y traducidos a modelos de dinámica de sistemas.
Estos escenarios, que no son predicciones sino herramientas para entender los complejos factores que configuran el futuro, abarcan un abanico de posibilidades: desde la sostenibilidad de la IA hasta los límites al crecimiento, pasando por escenarios más radicales como la abundancia sin límites e incluso la posibilidad de crisis energéticas provocadas por la IA.
Cuatro posibles escenarios para el consumo eléctrico de la IA
En el primer escenario, IA sostenible, los defensores de la inteligencia artificial sostenible confían en que los avances impulsados por la IA en la eficiencia energética y la optimización de recursos resulten en mejoras sustanciales en las operaciones de los centros de datos. Los defensores de la IA sostenible promueven con éxito prácticas sostenibles, lo que resulta en la adopción generalizada de algoritmos, hardware y diseños de centros de datos energéticamente eficientes. Surge un ciclo simbiótico entre la IA y el nuevo sistema energético, donde la IA mejora la eficiencia del sistema a través del suministro renovable, la electrificación del lado de la demanda y la gestión de la red, lo que a su vez impulsa un desarrollo de IA más sostenible.
En el segundo escenario, de límites al crecimiento, las capacidades de IA se expanden pero encuentran límites naturales o relacionados con los factores humanos. El resultado es una trayectoria de crecimiento más restringida para el desarrollo de la IA. El escenario destaca la compleja interacción entre el progreso tecnológico, la sostenibilidad ambiental y las necesidades sociales en la configuración del futuro de la IA.
El tercer escenario es de la abundancia sin límites, que encarna la paradoja de Jevons, donde las mejoras en la eficiencia de la IA conducen paradójicamente a un mayor consumo general de energía. Si bien los sistemas de IA individuales se vuelven más eficientes energéticamente, el consumo total de energía del sector de la IA crece drásticamente debido a la oferta de IA sobredimensionada, y no siempre sirve a la prosperidad humana o la protección del clima.
Finalmente, el cuarto escenario plantea la crisis energética de la IA. El rápido crecimiento de la IA conduce a una crisis energética imprevista, donde la demanda de electricidad de la IA comienza a entrar en conflicto con otros sectores críticos de la economía. Este escenario resalta los riesgos potenciales del crecimiento descontrolado de la IA y la necesidad de una gestión proactiva de los riesgos en el desarrollo de la inteligencia artificial.
Patrones distintos de evolución
El análisis de los escenarios de consumo de energía de IA de 2025 a 2035 revela patrones distintos de evolución. De 2025 a 2030, todos los escenarios muestran inicialmente una tendencia general al alza. Sin embargo, su dinámica subyacente diverge significativamente.
Estas trayectorias divergentes subrayan el papel fundamental de las estrategias de desarrollo de la IA, los marcos de políticas y la gobernanza en la configuración del futuro panorama energético y el impacto ambiental de las tecnologías de IA.
Alrededor de 2027-2028, a medida que se implemente nueva infraestructura lista para IA, los cambios estructurales específicos de cada escenario se vuelven evidentes en los pronósticos de electricidad. Para 2030, estas diferencias se vuelven más pronunciadas. El escenario de IA sostenible muestra un crecimiento significativo, que pasa de 100 TWh en 2025 a 620 TWh en 2030, un aumento de seis veces, y luego a 785 TWh en 2035, lo que indica un compromiso creciente con los principios de la IA sostenible.
Después de 2029, se llega a una meseta a medida que las mejoras de eficiencia comienzan a compensar la expansión de la infraestructura. En cambio, el escenario de los límites del crecimiento ilustra un aumento limitado del consumo de electricidad, que puede parecer positivo en un principio, pero enmascara una realidad: una economía que no logra expandirse como se desea, con un consumo que solo aumenta de 510 TWh en 2030 a 570 TWh en 2035.
Por su parte, el escenario de la crisis energética presenta una trayectoria más extrema, con un pico de 670 TWh antes de desplomarse a 190 TWh en 2035. Esto indica una posible crisis energética mundial o una serie de perturbaciones localizadas debido a una rápida expansión sin una planificación adecuada de los recursos, en particular en las redes eléctricas y las cadenas de suministro.
Por último, el escenario de abundancia sin límites describe un crecimiento continuo y desenfrenado, que alcanzará un pico de 1.370 TWh en 2035. Sin embargo, este escenario sufre efectos secundarios significativos, como impactos ambientales negativos, desarrollo desenfrenado y acceso desigual a los beneficios de la IA.
Conclusiones sobre inteligencia artificial y electricidad
Al emplear un enfoque de dinámica de sistemas para modelar cuatro escenarios distintos (IA sostenible, Límites al crecimiento, Abundancia sin límites y Crisis energética), esta investigación ofrece perspectivas abiertas sobre posibles trayectorias del uso de electricidad por parte de la IA, lo cual es fundamental ya que las decisiones actuales sobre infraestructura de IA darán forma significativa al consumo de electricidad mucho más allá de 2030. Si bien todos los escenarios muestran un crecimiento inicial, sus trayectorias divergen después de 2030 debido a una combinación de factores internos y externos.
El informe destaca que el escenario de IA sostenible surge como un enfoque prometedor, que prioriza la eficiencia, la frugalidad y el impacto demostrado al tiempo que aumenta constantemente el consumo de energía (100 TWh en 2025 a 785 TWh en 2035). Este escenario equilibra el avance tecnológico con la gestión ambiental, lo que potencialmente posiciona a la IA como una solución a los desafíos energéticos.
Según el informe, el elemento clave para dar forma al futuro del consumo de energía de la IA es evitar los aspectos negativos de los escenarios de Abundancia sin límites y Crisis energética, al tiempo que se habilita el escenario de IA sostenible evitando el escenario de Límites al crecimiento.
Recomendaciones para una IA sostenible
Como el escenario de IA sostenible parece ser el enfoque más equilibrado, el informe concluye que es crucial considerar las acciones y decisiones necesarias para alinearse con esta visión. Sobre la base de estos conocimientos, el informe presenta un conjunto de recomendaciones para los responsables de la toma de decisiones y las autoridades responsables de formular políticas, con el fin de orientar el desarrollo del uso de electricidad por parte de la IA hacia un futuro sostenible y resiliente.
En concreto, el documento propone un conjunto de nueve principios rectores para posicionar a la IA en el camino hacia la sostenibilidad: construir y optimizar centros de datos de IA de próxima generación; ampliar e integrar fuentes de energía renovable y soluciones avanzadas de almacenamiento energético; planificar e implementar mejoras estratégicas de la capacidad de la red eléctrica; optimizar la eficiencia del software y redefinir el rendimiento del modelo de IA; cuantificar, evaluar y priorizar el impacto de la IA en la sostenibilidad; implementar prácticas de economía circular para hardware y software de IA; desarrollar y hacer cumplir estándares de certificación de IA sostenible; establecer y mantener marcos sólidos de gobernanza de la IA: y mejorar las habilidades de inteligencia artificial y promover la alfabetización digital.