IA contra el clima: Huang advierte que primero habrá dolor

La inteligencia artificial (IA) puede ser una herramienta clave para enfrentar el cambio climático, pero antes habrá que pagar un precio. Así lo planteó Jensen Huang, CEO de Nvidia, la empresa que fabrica los chips más usados en el mundo para entrenar modelos de IA. En una conversación con el podcast The Ezra Klein Show, Huang dijo que la IA podría ayudar a mitigar el calentamiento global, pero solo si antes soportamos “una enorme cantidad de dolor y sufrimiento”.

La frase, que suena a advertencia, apunta a un tema que cada vez preocupa más a los expertos: el consumo energético de los centros de datos que alimentan a la IA. Entrenar modelos como GPT o los sistemas de reconocimiento de imágenes requiere miles de procesadores funcionando día y noche, lo que se traduce en un alto gasto de electricidad y, en muchos casos, en más emisiones de carbono. Para Huang, ese gasto es inevitable y doloroso, pero necesario si queremos que la IA después ayude a optimizar redes eléctricas, monitorear bosques o predecir fenómenos climáticos.

El dilema de la energía limpia

Nvidia no es solo un proveedor de chips: su tecnología está en el centro de la carrera por la IA. El problema es que esa carrera consume electricidad a una escala que puede chocar con los objetivos de descarbonización. Huang no entregó cifras concretas en la entrevista, pero su mensaje es claro: la IA no es gratis en lo ambiental.

Para Chile, el tema es relevante porque el país se ha posicionado como un polo de centros de datos en Sudamérica, y porque la matriz eléctrica local depende cada vez más de energías renovables, pero aún tiene déficits en horas de sequía o sin viento. Si la IA sigue creciendo al ritmo actual, cualquier nuevo centro de datos que se instale en territorio nacional tendrá que convivir con esa tensión entre desarrollo tecnológico y sustentabilidad.

Qué se puede hacer hoy

Huang no propuso un plan concreto para resolver la encrucijada, más allá de insistir en que el dolor inicial es parte del camino. Su enfoque: la IA puede después diseñar soluciones más eficientes, como edificios que ahorran energía o redes que distribuyen mejor la electricidad. Pero ese “después” no llega solo.

Para un lector chileno común, ¿esto tiene aplicación práctica? Por ahora, la IA energética no es algo que se use en el día a día local. Nadie en Chile puede instalar un sistema así gratis o pagando*, porque se trata de infraestructura de gran escala. Lo que sí se puede hacer es seguir de cerca cómo las empresas que operan aquí manejan su consumo eléctrico y qué exigencias pone el Estado a la hora de aprobar nuevos proyectos de datos.

En resumen, Huang puso el dedo en la llaga: la IA no es la solución mágica al clima, sino una herramienta con un costo de entrada alto. La pregunta para Chile es si ese costo valdrá la pena, y si el país está dispuesto a pagarlo con energía limpia o fósil.

Con información de The Verge