- Google reveló el consumo de electricidad, agua y emisiones de carbono de su app Gemini al procesar prompts, presentando los primeros datos concretos sobre el uso energético de la IA
- Un prompt de texto promedio consume 0.24 Wh de electricidad, similar a usar un microondas durante 1 segundo, y genera 0.26 ml de agua y 0.03 g de dióxido de carbono
- Estas cifras provienen de un análisis integral que incluye toda la infraestructura, como chips de IA (58%), CPU y memoria (25%), equipos de respaldo (10%) y operación del centro de datos (8%)
- En mayo de 2025, en comparación con mayo de 2024, la eficiencia energética mejoró 33 veces, y Google atribuyó esto a la optimización de software y a mejoras del modelo
- Este anuncio es significativo por la mayor transparencia de las grandes empresas de IA, pero como todavía no se divulgan datos clave como el número total de consultas, también se plantea la necesidad de un sistema estandarizado de evaluación energética para la IA
Google revela el uso energético de los prompts de Gemini
- Google es la primera gran empresa de IA en revelar el consumo de electricidad, emisiones de carbono y uso de agua de los modelos Gemini al procesar prompts de texto
- Un prompt promedio genera 0.24 Wh de electricidad, 0.26 ml de agua y 0.03 g de CO₂, algo comparable a 1 segundo de funcionamiento de un microondas o cinco gotas de agua
- El anuncio explicó los datos detallados y el método de cálculo a través de una entrevista con MIT Technology Review
Estructura detallada del consumo energético
- Del consumo total de electricidad, los chips de IA (TPU) representan el 58%, la CPU y la memoria el 25%, los equipos de respaldo el 10% y la operación del centro de datos (refrigeración y conversión de energía) el 8%
- Google explicó que realizó el análisis de manera integral, incluyendo toda la infraestructura de hardware
- Se considera una contribución de investigación para la industria, ya que revela datos internos a los que los investigadores suelen tener difícil acceso
Diferencias entre prompts y limitaciones
- Las cifras publicadas son la mediana (median), por lo que algunas consultas pueden consumir mucha más energía
- Ejemplo: resumir decenas de libros o realizar operaciones complejas con modelos de reasoning
- Este informe solo analizó prompts de texto y no incluyó la generación de imágenes ni video
- Por lo tanto, sigue habiendo limitaciones para entender el volumen total real del uso de Gemini
Mejora de eficiencia y estimación de emisiones de carbono
- Google anunció que, en mayo de 2025 frente a mayo de 2024, el consumo energético por prompt se redujo 33 veces
- Esto se explica como resultado de mejoras en la arquitectura del modelo y de la optimización de software
- La estimación de emisiones no utilizó el promedio de la red eléctrica de EE. UU., sino un enfoque basado en mercado que refleja la proporción de energía limpia comprada por Google, por lo que se calculó en aproximadamente 1/3 del nivel de una red eléctrica general
Reacción de investigadores e industria
- Integrantes del proyecto ML.Energy de la University of Michigan calificaron este anuncio como el análisis más integral e importante
- Investigadores de Hugging Face destacaron la necesidad de un sistema estandarizado de clasificación energética para la IA y señalaron que, por ahora, las empresas solo revelan información de forma selectiva
- Este informe amplió la comprensión sobre el consumo real de recursos del uso de IA, pero la falta de datos clave como el número total de consultas sigue siendo una gran limitación
Aún no hay comentarios.