A medida que la inteligencia artificial avanza de forma veloz y se integra en casi todos los aspectos de la vida cotidiana, también crece su impacto ambiental.

Pocos lo saben pero entrenar y operar modelos de IA consume enormes cantidades de electricidad, principalmente en centros de datos que, además de energía para procesamiento, requieren sistemas de refrigeración intensivos para evitar el sobrecalentamiento de los equipos.

Esta combinación convierte a la IA en una tecnología tan exigente como poderosa.

Así, la paradoja es clara: mientras la inteligencia artificial puede ayudar a diseñar soluciones contra el cambio climático, su propia huella energética amenaza con agravarlo.

Aunque muchas veces se habla de los beneficios de la inteligencia artificial para la medicina, la agricultura o la seguridad, el impacto ambiental de su infraestructura debe ser parte del debate. Según estimaciones del Foro Económico Mundial, el consumo energético vinculado a la IA crece entre un 26 por ciento y un 36 por ciento anual. Si no se toman medidas, en pocos años esta industria podría consumir tanta electricidad como países enteros.

Ante este desafío, empresas israelíes desarrollan tecnologías que apuntan a reducir el consumo de recursos, mejorar la eficiencia de los chips y repensar los sistemas de enfriamiento de centros de datos.

IA local y eficiente: chips más livianos con menor impacto ambiental

Una forma de reducir el consumo energético es evitar que todo pase por grandes centros de datos. La empresa israelí Hailo trabaja con «aceleradores de IA», chips diseñados para procesar inteligencia artificial directamente en dispositivos locales. Esto permite ejecutar tareas complejas sin necesidad de recurrir a servidores externos, ahorrando energía y reduciendo la latencia (retraso en la comunicación de la red).
La compañía ya firmó acuerdos con fabricantes como Raspberry Pi, facilitando la incorporación de IA en productos cotidianos sin aumentar la carga sobre las infraestructuras globales.

Otra startup destacada es NeuReality, que optimiza el rendimiento de los chips existentes. Su tecnología permite combinar aceleradores de marcas como Qualcomm con un dispositivo complementario que mejora la eficiencia energética hasta 15 veces. Esto representa no solo un ahorro económico, sino una forma concreta de hacer que el entrenamiento y la operación de modelos de IA sean más sostenibles.

El calor invisible: cómo enfriar sin contaminar

Uno de los grandes retos de la IA no es solo su potencia de cálculo, sino el calor que genera. Los centros de datos actuales gastan tanto o más en refrigeración que en computación. Tradicionalmente, estos sistemas utilizan grandes aires acondicionados o enfriamiento líquido, soluciones efectivas pero intensivas en consumo.

Aquí aparece ZutaCore, otra empresa israelí que propone una alternativa más eficiente. Su sistema de enfriamiento en dos fases usa un líquido especial que se evapora al contacto con los chips, absorbe el calor, y luego se condensa para reiniciar el ciclo. Este método no solo es más eficaz, sino que permite reciclar el calor generado, por ejemplo, para calefaccionar edificios.

En cifras: antes, por cada vatio de computación, se necesitaba uno de refrigeración. Con ZutaCore, ese número puede reducirse a uno de refrigeración por cada 10 de computación.

Un modelo de IA más responsable

Israel, con su ecosistema de innovación, está demostrando que se puede avanzar hacia una inteligencia artificial más consciente. Reducir el impacto energético no significa frenar el desarrollo, sino hacerlo de forma más inteligente. Chips más eficientes, IA distribuida y sistemas de enfriamiento innovadores son solo el comienzo.

Promover estas soluciones y exigir regulaciones claras sobre el uso de energías renovables en centros de datos también es clave.

El futuro de la IA puede ser brillante pero para que lo sea también debe ser verde.

Fuente: ISRAEL21C 

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