En una de mis charlas sobre uso de IA generativa para personal investigador salió el tema de cuanta Agua/energía consume el uso de IA generativa. Se comentó que alguien había leído que eran como varios litros de agua por cada imagen generada. A mí eso me pareció desorbitado, pero no tenía ninguna cifra o información que aportar. Se me ocurrían varias formas de estimarlo, aunque fuese de manera muy aproximada. Algunas de ellas eran por el método de “reducción al absurdo”, en otras llegué a barajar la posibilidad de montarme un modelo en local y medir el consumo…
Pero gracias a este post de Ethan Mollick (Mass Intelligence – by Ethan Mollick – One Useful Thing) tengo unas estimaciones que me parecen más razonables y contrastadas.
The marginal energy used by a standard prompt from a modern LLM in 2025 is relatively established at this point, from both independent tests and official announcements. It is roughly 0.0003 kWh, the same energy use as 8-10 seconds of streaming Netflix or the equivalent of a Google search in 2008 (interestingly, image creation seems to use a similar amount of energy as a text prompt)1. How much water these models use per prompt is less clear but ranges from a few drops to a fifth of a shot glass (.25mL to 5mL+), depending on the definitions of water use (here is the low water argument and the high water argument).
[…]
It does not take into account the energy needed to train AI models, which is a one-time process that is very energy intensive. We do not know how much energy is used to create a modern model, but it was estimated that training GPT-4 took a little above 500,000 kWh, about 18 hours of a Boeing 737 in flight.
Referencias:
Mass Intelligence – by Ethan Mollick – One Useful Thing
An example of what I consider a misleading article about AI and the environment
Cloud Carbon Footprint – An open source tool to measure and analyze cloud carbon emissions
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