La visión de Jensen Huang sobre la IA y la energía:
- El entrenamiento de IA requiere una enorme cantidad de energía, pero la IA también puede hacer posible el ahorro de energía en muchos campos.
- Ejemplos de ahorro energético mediante IA:
- La predicción climática con IA consume 3000 veces menos electricidad que los métodos tradicionales basados en supercomputadoras.
- Si se aplica IA a las redes eléctricas inteligentes, se puede optimizar la generación de electricidad con energías renovables y la transmisión de esa electricidad.
- Las fábricas de IA (centros de datos para el entrenamiento de IA) realmente usan muchísima energía. Pero:
- pueden aprovechar la energía excedente en regiones donde hay sobreproducción energética, o
- pueden ahorrar energía al no operar al 100% todo el tiempo y activarse solo durante el entrenamiento.
- Si la IA se aprovecha bien, en general el consumo de energía aumentará, pero eso se debe a que hará posibles cosas que antes no lo eran, y como resultado la economía crecerá y mejorará la calidad de vida.
La dirección de NVIDIA en el desarrollo de IA:
- Enfoque en la "computación acelerada"; están desarrollando procesadores especializados que optimizan el consumo energético durante los cálculos de IA.
- Construcción de un ecosistema de colaboración con numerosas startups de distintos sectores para aplicar IA.
- Énfasis en aumentar la comprensión del potencial y el alcance de aplicación de la IA entre responsables de políticas públicas y el público en general.
- Se espera que, en un futuro cercano, la IA ocupe una parte importante del trabajo del conocimiento y de la industria.
Sobre la regulación de la IA:
- Existe la opinión de que, cuando las empresas de EE. UU. ofrecen IA a nivel global, esto puede representar una amenaza para la seguridad nacional, por lo que es importante encontrar un punto de equilibrio entre ambas cosas.
- El gobierno no debe limitarse a imponer regulación, sino que también debe convertirse en usuario directo de la IA (porque solo así podrá entender qué debe restringir y qué debe permitir).
- Autorizar centros de datos de IA y suministrarles energía es un tema clave en materia regulatoria.
- En el futuro, es muy probable que la IA también se use para crear y revisar regulaciones.
2 comentarios
> Si se aplica IA a la red eléctrica inteligente, se puede optimizar la producción de electricidad con energías renovables y la transmisión de esa electricidad producida.
Si además se necesita IA para optimizar la transmisión, entonces ¿qué significa exactamente lo de inteligente en una smart grid?
> Se puede aprovechar la energía excedente en las regiones donde se produce en exceso, o ahorrar energía haciendo que no opere al 100% y activándolo solo durante el entrenamiento.
Siento que esto es algo que debería hacerse de inmediato, independientemente de la IA.
En relación con esto, es interesante mirar la industria de las VPP. Dicen que la inteligencia artificial es importante porque predecir y presentar con anticipación la generación de energía renovable tiene un efecto positivo en la estabilidad de toda la red (sobreproducción - sobrecarga de la red - apagón), https://repository.kisti.re.kr/bitstream/10580/…