Soy experto en sostenibilidad y esto es lo que la IA y la computación cuántica pueden hacer con el consumo energético

NOTICIA de Javi Navarro

La llegada de la computación cuántica podría cambiar radicalmente el consumo energético de la inteligencia artificial (IA). Esta tecnología emergente, basada en qubits en lugar de los bits tradicionales, tiene el potencial de reducir hasta en un 90 % el consumo energético necesario para entrenar modelos avanzados de IA.

Según Sergi Simón, coordinador de los programas de gestión de riesgos y sostenibilidad de EALDE Business School, “los modelos cuánticos podrían permitir el entrenamiento de modelos de IA en una fracción de la energía que requieren los sistemas tradicionales”. Esto se debe a que los algoritmos cuánticos procesan información de manera más eficiente que los convencionales.

Empresas como IBM han demostrado que su tecnología cuántica ya puede realizar simulaciones complejas con una eficiencia mucho mayor. Si se aplica a la IA, podría reducir significativamente el consumo energético de la industria. “Si esta tecnología se aplica a la IA, podríamos ver una reducción radical en la potencia de computación necesaria para entrenar y operar modelos de IA”, destaca Simón.

El consumo energético de la IA: una preocupación creciente

El crecimiento exponencial de los modelos de inteligencia artificial ha elevado la demanda de electricidad, con impactos económicos y medioambientales. Actualmente, los centros de datos que alimentan estos modelos representan cerca del 1 % del consumo mundial de electricidad, según la International Energy Agency (IEA).

DeepSeek vs. GPT-4: ¿cuál es más eficiente?

Uno de los debates actuales es la eficiencia energética de los modelos de IA. GPT-4, por ejemplo, consume más de 400 MWh para su entrenamiento, suficiente para abastecer de electricidad a 40 hogares durante un año. En comparación, DeepSeek es un modelo optimizado que requiere solo 100 MWh, lo que lo hace hasta un 75 % más eficiente.

Para explicar la diferencia, Simón utiliza un símil automovilístico: “GPT-4 es como un SUV de alta gama que necesita mucho combustible para recorrer largas distancias, mientras que DeepSeek sería un coche compacto de bajo consumo”. No obstante, advierte que “en términos de consumo, no es lo mismo un SUV de alta gama eléctrico que un compacto a gasolina. Necesitamos conjugar eficacia y eficiencia”.

¿Puede haber fallos en el suministro eléctrico?

Uno de los desafíos es la dependencia de energías renovables para alimentar los servidores que ejecutan la IA. Aunque compañías como Google y Microsoft han logrado operar con energía 100 % renovable, la disponibilidad de fuentes como la solar y la eólica sigue siendo un reto.

“Cuando no hay suficiente sol o viento, la producción de electricidad puede no ser suficiente para satisfacer la demanda de los centros de datos”, advierte Simón. Esto podría ocasionar interrupciones en sistemas críticos como la sanidad o el transporte autónomo. “Si un sistema de diagnóstico basado en IA en un hospital dependiera de servidores que se caen debido a cortes de energía, los impactos serían graves”, añade.

Por ello, el experto sugiere que las empresas tecnológicas “garanticen un suministro estable mediante el uso de sistemas de respaldo como baterías de gran capacidad o fuentes híbridas de energía que complementen las renovables”.

¿Cómo lograr una IA sostenible?

El consumo energético de la inteligencia artificial no tiene una solución única, pero Simón señala que “es necesario adoptar una estrategia integral que combine dos enfoques: garantizar que la energía utilizada provenga de fuentes renovables confiables y optimizar la eficiencia de los modelos de IA”.

Ejemplos como DeepSeek muestran que es posible mejorar la eficiencia sin sacrificar el rendimiento, lo que acerca la IA a un modelo más sostenible. No obstante, el reto sigue siendo garantizar un suministro energético estable.

“El futuro de la inteligencia artificial depende de un equilibrio entre la mejora de la eficiencia de los modelos y el uso responsable de las fuentes de energía renovables, con la posibilidad de que la computación cuántica desempeñe un papel clave”, concluye Simón.

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