El software verde al rescate: cómo optimizar el código para frenar el consumo de la IA

A estas alturas ya nos ha quedado bastante claro que la inteligencia artificial tiene un consumo energético voraz. Cuando se busca reducir este gasto descomunal, la tendencia habitual es mirar directamente al hardware: se intenta exprimir la eficiencia de las GPU, optimizar los chips que llenan los centros de datos o mejorar la refrigeración y la propia arquitectura de las conexiones de la infraestructura.

Sin embargo, el software también juega un papel absolutamente decisivo en esta ecuación. Al fin y al cabo, el hardware gasta recursos porque hay un programa ejecutándose por detrás que se los está pidiendo a la máquina. Si el código está bien diseñado y optimiza aquello que necesita, la máquina trabajará menos y el consumo de luz bajará.

Sobre esto nos da una lección Coral Calero, catedrática de Lenguajes y Sistemas Informáticos de la Universidad de Castilla-La Mancha. Como destaca la experta, cuando ejecutas algo estás tirando de máquina; por tanto, cuanto mejor sea el software a la hora de gestionar esos recursos que va a utilizar, más podremos reducirlos y menor será el consumo energético final.

Este desmesurado gasto de energía es uno de los grandes problemas de la IA actual, con permiso del apocalipsis que suelen pregonar figuras como Dario Amodei, Sam Altman y compañía. No solo presiona a nivel global un recurso escaso y costoso como es la energía aumentando las emisiones a la atmósfera, sino que afecta a un nivel mucho más prosaico: el bolsillo.

Al final, encontrar un algoritmo verde se ha convertido en una búsqueda desesperada para abaratar unos costes que no paran de crecer. ¿Qué opináis en la comunidad de BeersStorming, creéis que la solución a la factura de la IA vendrá del software o seguiremos dependiendo de mejorar el hardware?