Para este punto, incluso los observadores casuales del mundo tecnológico ya están bien informados sobre ChatGPT, la impresionante contribución de OpenAI a la inteligencia artificial. Su capacidad para generar respuestas coherentes y precisas ha revolucionado la investigación en línea y ha provocado una especulación interminable sobre el creciente papel de la IA en nuestra vida cotidiana.
Un reciente desafiante en ascenso, el chatbot de Inteligencia Artificial de código abierto de China, DeepSeek, ha despertado su propia intriga, prometiendo funcionar de manera más eficiente y ser más adecuado para usuarios no angloparlantes que su competidor estadounidense.
Sin embargo, en la prisa por evaluar su funcionalidad, adopción y potencial influencia geopolítica, una pregunta apremiante parece haber sido dejada de lado: ¿cómo se comparan las credenciales medioambientales de estos ChatGPT y DeepSeek?
Cal Innes
Especialista en Sostenibilidad Digital en Jisc.
Donde Todo Empezó: Un Vistazo a los Orígenes de ChatGPT y DeepSeek
ChatGPT
El ascenso meteórico de ChatGPT comenzó a finales de 2022, con OpenAI y Microsoft formando una alianza de alto perfil para escalarlo a través de los servicios en la nube de Azure. No obstante, cada iteración de la arquitectura GPT conlleva un alto costo ambiental. Entrenar un modelo tan colosal requiere una inmensa potencia informática, y el uso de energía subsiguiente ha generado preguntas incómodas sobre su huella de carbono.
DeepSeek
Si bien DeepSeek aún no se ha convertido en un nombre familiar en la medida en que lo ha hecho ChatGPT, está ganando una reputación como un competidor más ágil y multilingüe. Utiliza técnicas como la poda (eliminar partes innecesarias del modelo para reducir su tamaño y mejorar la eficiencia), la destilación de modelos (entrenamiento de un modelo “alumno” más pequeño para imitar a un modelo “profesor” más grande) y la optimización algorítmica (optimizar cada paso del proceso de computación para minimizar los recursos desperdiciados y mejorar el rendimiento general), todo ello destinado a reducir los recursos y costos asociados.
La teoría sugiere que una IA que necesite menos GPUs debería, en principio, consumir menos energía en general. Sin embargo, los detalles sobre su impacto ambiental total permanecen notablemente escasos, dejando a los observadores preguntándose si las ganancias operativas de DeepSeek realmente podrían cumplir en el ámbito de la sostenibilidad.
Energía y Emisiones de Carbono
El costo ambiental más flagrante para ambos modelos radica en la energía necesaria para entrenarlos. Las estimaciones iniciales sugieren que el despliegue del último modelo de lenguaje de ChatGPT, GPT4, exigió una capacidad de GPU colosal durante semanas.
DeepSeek, por otro lado, afirma requerir menos chips de alta gama, lo que podría reducir su consumo total de electricidad.
Centros de Datos y Fuentes de Energía
Poner en marcha ChatGPT en la plataforma Azure de Microsoft tiene sus ventajas y desventajas. Microsoft está trabajando para convertirse en carbono-negativo para 2030, respaldado por inversiones en energía verde y captura de carbono. Sin embargo, muchos de sus centros de datos siguen conectados a redes de energía no renovable, y la fabricación de chips de IA sofisticados es intensiva en recursos.
DeepSeek parece depender de Alibaba Cloud, el proveedor de servicios en la nube más prominente de China, que ha establecido objetivos similares de neutralidad de carbono. Sin embargo, la red nacional de China sigue dependiendo en gran medida del carbón, lo que significa que el impacto ambiental real podría ser más significativo a menos que DeepSeek se encuentre en ubicaciones ricas en infraestructura renovable. Dicho esto, el enfoque de DeepSeek en la eficiencia aún podría hacer que tenga una menor intensidad de carbono en general.
Uso de Agua y Refrigeración
La ejecución de enormes grupos de GPUs produce calor, mucho calor. Los centros de datos suelen utilizar grandes cantidades de agua para la refrigeración, especialmente en regiones con altas temperaturas. Microsoft ha sido criticado por consumir miles de millones de litros de agua, parte de la cual se destina a enfriar el hardware detrás de las operaciones de IA.
La información sobre la huella hídrica de DeepSeek es escasa. Si las instalaciones más nuevas de Alibaba Cloud utilizan métodos avanzados de enfriamiento, como el enfriamiento por inmersión (sumergir los servidores en un líquido térmicamente conductor para disipar el calor de manera más eficiente), DeepSeek podría tener un mejor rendimiento en términos de uso de agua. Sin embargo, con tan pocos datos públicos sobre sus procesos, es difícil medir cómo se compara con ChatGPT en este aspecto.
El Costo Oculto de los Residuos Electrónicos
El ritmo implacable del desarrollo de hardware de IA significa que las GPUs y otros aceleradores pueden volverse rápidamente obsoletos. Las operaciones de ChatGPT, que implican equipos de vanguardia, probablemente generan una creciente cantidad de residuos electrónicos, aunque las cifras precisas son esquivas.
En principio, el enfoque más austero de DeepSeek implica menos chips, lo que podría significar una rotación más lenta y menos residuos. Sin embargo, esto sigue siendo una suposición educada hasta que haya más visibilidad sobre cómo se gestiona el ecosistema de hardware de DeepSeek.
¿Dónde Están Parados?
A primera vista, la asociación de OpenAI con Microsoft sugiere que ChatGPT podría beneficiarse de un marco más ambientalmente consciente, siempre que las grandes promesas de sostenibilidad de Microsoft se traduzcan en un progreso significativo sobre el terreno. Por otro lado, DeepSeek debe lidiar con una red en China que depende del carbón, pero su enfoque en la eficiencia podría colocarlo en una mejor posición para reducir el consumo de energía total por operación.
Dicho esto, Estados Unidos no es precisamente un paraíso de energía limpia. Si bien Microsoft se ha comprometido a ser carbono-negativo para 2030, América sigue siendo uno de los mayores consumidores mundiales de combustibles fósiles, con el carbón aún alimentando partes de su red. Además, los cambios políticos podrían frenar el progreso: el resurgimiento de una mentalidad de “perforar, bebe, perfora” en la retórica energética republicana sugiere un renovado impulso por el petróleo y el gas, lo que podría socavar las ambiciones verdes de la IA.
En última instancia, la IA avanza a una velocidad vertiginosa, pero las ramificaciones ambientales quedan rezagadas en la escrutinio público. A medida que estos sistemas se entrelazan cada vez más en nuestra política, economía e interacciones diarias, el debate sobre sus fuentes de energía, uso de agua y huella de hardware debe volverse más transparente. Si el apetito mundial por la IA es imparable, entonces también debe ser nuestro compromiso de responsabilizar a sus creadores por el bienestar a largo plazo del planeta. Esa responsabilidad se extiende no solo a China y Estados Unidos, sino a todas las naciones donde la IA se entrena, despliega y alimenta.
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