2.4 Medioambiente

Las consecuencias medioambientales de la revolución inducida por la adopción masiva de la Inteligencia Artificial tienen dos vertientes. 

Por un lado, la expansión de la infraestructura asociada a esta tecnología genera costes directos tanto en la construcción como en los diferentes usos, tanto en la fase de entrenamiento como en la fase de uso (coste en inferencia). Estos costes son tanto energéticos como en términos de consumo de agua. 

Por otra parte, el empleo de inteligencia artificial para transformar procesos productivos y logísticos puede de forma indirecta, reducir nuestros consumos

 

 

 

 

-------------

 

Gasto energético: Diferenciar en entrenamiento y en inferencia. Coste energético

en inferencia por uso de LLM, por uso de generacion de imagenes y de video. Redes de abastecimiento de energía como factor limitante a la expansión de los data centers. Expansión de la demanda y presión de los precios locales de un bien de interés público.público como la energía eléctrica.

Gasto de agua: Diferenciar en entrenamiento y en inferencia. Coste en agua en inferencia por uso de LLM, por uso de generacion de imagenes y de video. Circuitos cerrados

Mejoras de la eficiencia en usos de agua y energia debido a procesos controlados por Inteligencia artificial.

Contaminación: El aumento de la eficiencia de procesos agrícolas e industriales como factor beneficioso ecológicamente. Contaminación asociada a la electrificación, a la generación eléctrica. Uso de energía nuclear como abastecimiento a los centros de datos y de procesamiento.

Distribución. Disminución de los bienes no utilizados por mejoras en la cadena de distribución por uso de IA

Reciclaje. Mejora en los procesos de recilcaje debido al uso de IA