La IA generativa tiene un alto consumo de energía. Pero la enorme cantidad de energía necesaria para entrenar y operar incluso modelos de lenguaje grandes palidece en comparación con las herramientas necesarias para ejecutar modelos de video. La aplicación viral Sora de OpenAILo que está inundando nuestras redes sociales con estúpidos clips falsos.
Los modelos de IA generativa, en general, requieren mucha potencia para funcionar. Los servidores que ejecutan sus consultas ChatGPT utilizan un proceso de computación intensiva cuyo mantenimiento requiere mucha electricidad. La IA es “El mayor impulsor” del uso de electricidad En América del Norte, se encontró un informe. Y eso también puede aparecer en tu factura de luz centro de datos de IA Surgen por todo Estados Unidos, Aumento de la factura eléctrica Familia cercana. Algunas suposiciones dicen que una IA utiliza consultas 10 veces más potencia que una simple búsqueda en Google.
Si bien las grandes empresas de IA todavía se muestran reacias a detallar exactamente cuánto se necesita para entrenar y ejecutar modelos de IA, existe un creciente campo de investigación que busca respuestas. Sasha Lucioni, líder de IA y clima en Hugging Face, una de las plataformas de IA y centros de investigación más populares, es una investigadora líder que estudia las demandas de energía de la inteligencia artificial. En un nuevo estudio, Lucioni y su equipo examinaron varios modelos de vídeo de IA de código abierto. (Herramientas de vídeo populares como Sora y Mirando Google 3 (No incluidos en el estudio porque no son de código abierto).
El equipo utilizó el código base de código abierto Hugging Face y creó vídeos de IA con diferentes modelos. Midieron la cantidad de electricidad necesaria para producir esos clips mientras variaban una serie de factores, incluido hacer los vídeos más largos, con mayor resolución y mayor calidad (lo que se logra mediante un proceso llamado eliminación de ruido). Realizaron pruebas utilizando una GPU Nvidia H100 SXM, un chip informático de alto rendimiento que se puede utilizar en centros de datos de IA.
“La generación de videos es definitivamente una tarea más intensiva desde el punto de vista computacional: en lugar de palabras, se generan píxeles y múltiples fotogramas por segundo para hacer que los videos fluyan mejor”, dijo Lucioni en un correo electrónico. “Es complicado.”
Tome un vídeo con IA de 10 segundos de duración y 240 fotogramas por segundo. Son 240 imágenes las que la IA tiene que generar, explicó Lucioni. Especialmente en el caso de materiales de altas dimensiones, “realmente suma en términos de potencia y energía computacional”, dijo.
Aprovechando el poder del vídeo con IA
Los estudios han demostrado que la difusión de vídeo es 30 veces más cara que la creación de imágenes y 2.000 veces más cara que la creación de texto. Una sola IA utiliza aproximadamente 90 vatios-hora para generar vídeo, en comparación con los 2,9 Wh para la generación de imágenes y los 0,047 Wh para la generación de texto.
Para poner estos números en contexto, una bombilla LED de bajo consumo consume entre 8 y 10 vatios. Televisión LCD se puede utilizar en 50-200 vatiosCon nueva tecnología como OLED Les ayuda a correr de manera más eficiente. Por ejemplo, el Samsung S95F de 65 pulgadas, elegido por CNET La mejor calidad de imagen de 2025Normalmente consume 146W, según Samsung. Entonces, hacer un video con IA equivale a hacer funcionar este televisor durante 37 minutos.
Las demandas de energía de la IA generativa, especialmente para vídeo, son significativas. Esto prepara el escenario para un gran problema a medida que la IA se utiliza más ampliamente.
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La demanda de potencia de IA está aumentando
El vídeo generativo está atravesando un momento decisivo. Esto se debe principalmente a Google y al creador de ChatGPT, OpenAI. Veo 3 y Sora, los modelos de vídeo de IA de la compañía, respectivamente, se lanzaron con gran fanfarria y desde entonces se han vuelto virales. Sora era la aplicación Más de un millón de descargas Han pasado cinco días desde el lanzamiento y Google dice que los usuarios de Gemini han creado Más de 40 millones de vídeos En los primeros meses después del debut.
Red eléctrica de EE. UU. a medida que crece el uso de IA puede que no esté listo Para satisfacer necesidades futuras. Es por eso que las empresas de IA y el gobierno de EE. UU. están aportando miles de millones de dólares para infraestructura de IA. Nvidia lo anunció recientemente Invertir 100 mil millones de dólares en OpenAI Construir centros de datos de IA destinados a generar 10 gigavatios de sistemas NVIDIA en los próximos años. Microsoft y Constellation Energy Se está considerando la reapertura de Three Mile Island (lugar del peor desastre de una planta de energía nuclear en Estados Unidos) para impulsar sus ambiciones de IA. Pero hay otras formas de reducir la demanda de energía de la IA, incluido el uso de una infraestructura de IA más eficiente.
Individualmente, podemos pensar críticamente sobre si utilizar o no una herramienta de IA. No siempre necesitas, o tal vez incluso quieras, un resumen de IA cada vez que ves algo, dijo Lucioni, y usar un navegador alternativo puede ayudar con eso. Pero parte del problema es que las empresas de IA no son comunicativas sobre los detalles específicos de las necesidades energéticas de sus productos.
“Las empresas de IA deberían ser transparentes sobre su impacto medioambiental… Es inaceptable que con las herramientas que utilizamos todos los días no tengamos cifras precisas”, afirmó Lucioni. “Como consumidores, debemos tener la información que necesitamos para tomar decisiones orientadas a la sostenibilidad, y las empresas tienen la responsabilidad de proporcionarnos esa información”.
