{"id":49506,"date":"2025-02-11T14:18:05","date_gmt":"2025-02-11T14:18:05","guid":{"rendered":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/tecnologia\/un-estudio-ha-estimado-el-coste-energetico-de-chatgpt-segun-sus-conclusiones-no-es-tan-apocaliptico-como-aparenta\/"},"modified":"2025-02-11T14:18:05","modified_gmt":"2025-02-11T14:18:05","slug":"un-estudio-ha-estimado-el-coste-energetico-de-chatgpt-segun-sus-conclusiones-no-es-tan-apocaliptico-como-aparenta","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/enfoquenoticioso.com\/?p=49506","title":{"rendered":"Un estudio ha estimado el coste energ\u00e9tico de ChatGPT. Seg\u00fan sus conclusiones, no es tan apocal\u00edptico como aparenta"},"content":{"rendered":"
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ChatGPT a 3 Wh la consulta<\/strong>. En octubre de 2023 un estudio<\/a> de Alex de Vries apunt\u00f3 a que una consulta en ChatGPT ten\u00eda un coste energ\u00e9tico estimado de 3 Wh. Su estimaci\u00f3n proven\u00eda de comentarios de Google, cuyos responsables se\u00f1alaron que el consumo de ChatGPT era \u00abprobablemente\u00bb 10 veces el de una b\u00fasqueda. Y la propia Google hab\u00eda revelado que en 2009 cada b\u00fasqueda supon\u00eda 0,3 Wh, y de ah\u00ed la cifra final. De Vries, por cierto, ya public\u00f3 anteriormente otro estudio en el que alertaba del preocupante consumo energ\u00e9tigo de la miner\u00eda bitcoin<\/a>. De Vries, eso s\u00ed, tomaba de referencia que las consultas medias eran de unas 4.000 tokens de entrada y 2.000 de salida, lo que equivaldr\u00eda a preguntas y respuestas bastante largas, cuando lo normal es hacerlas m\u00e1s cortas.<\/p>\n

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La eficiencia gana enteros<\/strong>. Durante todo ese tiempo muchas cosas han cambiado, tanto para Google \u2014cuyos resultados e infraestructura es muy distinta a la de hace 15 a\u00f1os\u2014 como para ChatGPT, que tambi\u00e9n ha ganado enteros en eficiencia. Es muy probable por tanto que las consultas de Google sean ahora m\u00e1s eficientes, pero a buen seguro las que tambi\u00e9n lo son son las de ChatGPT y otros chatbots.<\/p>\n

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Una nueva estimaci\u00f3n<\/strong>. Epoch AI es una organizaci\u00f3n sin \u00e1nimo de lucro que entre otras cosas es la responsable de la creaci\u00f3n del benchmark FrontierMath. Esta prueba trata de valorar la capacidad de c\u00f3mputo matem\u00e1tico de los modelos de IA, y se ha convertido en una de las m\u00e9tricas m\u00e1s interesantes por su dificultad. Sus investigadores han publicado ahora un estudio<\/a> en el que precisamente estiman el consumo energ\u00e9tico de una consulta de ChatGPT.<\/p>\n

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ChatGPT consume diez veces menos de lo que se pensaba<\/strong>. Seg\u00fan sus conclusiones, las consultas de ChatGPT basadas en el LLM GPT-4o consumen unos 0,3 vatios-hora, lo que supone diez veces menos de lo que se consideraba anteriormente. Ese c\u00e1lculo de 0,3 Wh \u00abes de hecho relativamente pesimista, y es posible que muchas o la mayor\u00eda de las peticiones sean a\u00fan m\u00e1s baratas\u00bb.<\/p>\n

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C\u00f3mo han realizado el c\u00e1lculo<\/strong>. En Epoch se han basado en datos conocidos para sus c\u00e1lculos. As\u00ed, se\u00f1alan que seg\u00fan OpenAI un token equivale aproximadamente a 0,75 palabras y que generar un token cuesta aproximadamente 2 FLOPs. Teniendo en cuenta la capacidad de c\u00e1lculo de las GPUs NVIDIA H100 (989 TFLOPS en operaciones TF32, 67 TLOPS en operaciones FP32) y su consumo (1500 W, aunque consideran que en realidad consumen un 70% de esa potencia de media), el resultado es el mencionado.<\/p>\n

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Todo ha mejorado<\/strong>. Como apunt\u00e1bamos, en Epoch AI destacan que la diferencia entre esta estimaci\u00f3n y la anterior es que ahora ChatGPT hace uso de modelos y de hardware mucho m\u00e1s efiente que los que hab\u00eda a principios de 2023. Hay formas hasta de multiplicar mejor<\/a>. Adem\u00e1s, en la estimaci\u00f3n anterior \u00abhab\u00eda un recuento excesivamente pesimista de los tokens necesarios\u00bb.<\/p>\n

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\u00bfCu\u00e1nto son 0,3 Wh?<\/strong> Equivalen a menos de la cantidad de electricidad que una bombilla LED o un port\u00e1til consumen \u00aben unos pocos minutos\u00bb. Seg\u00fan datos de la Energy Information Administration de EEUU, un hogar medio all\u00ed consume 10.500 kWh al a\u00f1o, es decir, unos 28.000 Wh al d\u00eda. Incluso un uso intensivo de ChatGPT no parece influir excesivamente en ese consumo.<\/p>\n

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Razonar consume m\u00e1s<\/strong>. Aunque toman como referencia GPT-4o, dejan claro que usar modelos de razonamiento como o1 o o3-mini requiere m\u00e1s consumo energ\u00e9tico, pero por el momento son menos populares.<\/p>\n

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Y entrenar los modelos, tambi\u00e9n<\/strong>. Estos investigadores han destacado tambi\u00e9n el coste energ\u00e9tico de entrenar modelos como GPT-4o, que seg\u00fan sus estimaciones habr\u00eda estado entre los 20 y los 25 MW en un periodo de tres meses. Eso equivaldr\u00eda a unos 20.000 hogares medios en EEUU.<\/p>\n

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Los costes generales son preocupantes<\/strong>. Aunque los datos de este estudio revelan que usar ChatGPT no consume tanta energ\u00eda como se hab\u00eda estimado previamente, el problema puede ser otro. Los costes energ\u00e9ticos generales de la IA son colosales y apuntan a ser mucho m\u00e1s altos a corto plazo: la fiebre de las Big Tech por invertir decenas de miles de millones de d\u00f3lares para construir centros de datos as\u00ed lo demuestra. Y lo hace porque todos esos centros de datos tendr\u00e1n unas necesidades ingentes a nivel energ\u00e9tico. Ojo: no nos olvidemos del aire acondicionado<\/a>.<\/p>\n

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Imagen | Xataka con Freepik Pikaso<\/p>\n

En Xataka | La alucinante historia de ARM, la arquitectura que triunfa en el m\u00f3vil y que naci\u00f3 hace m\u00e1s de 30 a\u00f1os en Acorn Computer<\/a><\/p>\n<\/p><\/div>\n

Ver fuente<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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