Impulsamos una IA sostenible

Ejecuta la IA en una infraestructura más inteligente. Se están produciendo avances con tecnologías de computación en memoria (CIM, por sus siglas en inglés) y procesamiento en memoria (PIM, por sus siglas en inglés) que integran hardware y software de forma más eficiente, además de computación neuromórfica que imita al cerebro humano para procesar los datos de forma más eficiente.

Utiliza modelos ligeros y ecosistemas abiertos. Los modelos de IA ligeros y los formatos informáticos de menor precisión como Floating Point 8-bit (FP8) reducen los requisitos de memoria y permiten una computación más rápida, por lo que utilizan menos energía para la formación y la implementación de modelos de IA grandes.

Implementa la IA en el perímetro. Las aplicaciones de IA perimetral mejoran el rendimiento y reducen las emisiones al procesar los datos localmente en los dispositivos, lo que resulta ideal para los sectores que dependen del procesamiento de datos en tiempo real, como la fabricación, la atención sanitaria, el comercio minorista y los servicios financieros.

Adopta una escalabilidad dinámica y un equilibrio de carga inteligente. Al adaptar el uso de energía a las cargas de trabajo de IA, empresas como Meta y Google están reduciendo el consumo de energía y las emisiones, al tiempo que satisfacen la creciente demanda de herramientas de IA.

Rentabiliza los centros de datos. Los mercados informáticos de IA y las plataformas de uso compartido de GPU permiten a las personas y empresas monetizar los recursos informáticos inactivos transformándolos en activos valiosos para la IA y otras aplicaciones.

Optimiza la ubicación del centro de datos. Las empresas están programando cargas de trabajo de IA para momentos y ubicaciones en los que hay energía más limpia disponible e incluso están explorando formas de aprovechar la energía solar y la refrigeración natural en la superficie lunar.

Integra opciones de energía con bajas emisiones de carbono. Los reactores modulares pequeños (SMR, por sus siglas en inglés) ofrecen una manera fiable de obtener suministros de energía constantes y, al mismo tiempo, reducen la dependencia de los combustibles fósiles. Las recientes colaboraciones ponen de relieve el la creciente tendencia hacia la infraestructura de IA con tecnología nuclear.

Utiliza innovaciones de refrigeración por agua. Los sistemas de refrigeración líquida directa al chip, refrigeración sin evaporación y reutilización del calor pueden minimizar el consumo de agua y energía. Los sistemas de refrigeración de circuito cerrado y el reciclaje de aguas residuales pueden producir ahorros potenciales de agua de entre un 50 y un 70%.

Elige modelos de IA del tamaño adecuado. Las plataformas como Accenture Model Switchboard optimizan la implementación de la IA seleccionando modelos rentables para las tareas. La generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés) mejora la eficiencia al acceder a los datos solo cuando es necesario, mientras que los enfoques híbridos basados en reglas de IA pueden mejorar aún más el rendimiento.

Incentiva la eficiencia. Si tienes un modelo de precios de IA basado en tarifas planas, cámbialo por un modelo de precios basado en el uso o la eficiencia para optimizar cómo y cuándo se consumen los recursos de IA.

Ve más allá de la neutralidad de carbono. Utiliza la IA para minimizar el impacto de la IA. Los sistemas de HVAC basados en IA pueden reducir el consumo de energía, la logística predictiva puede reducir las emisiones de transporte y las redes inteligentes basadas en IA pueden optimizar la distribución eléctrica.

Integra la sostenibilidad de la IA en la gobernanza. Ahora, la supervisión de la energía en tiempo real se utiliza junto con los KPI tradicionales para realizar un seguimiento de la intensidad de carbono y la eficiencia energética de la IA, lo que proporciona un conjunto de datos más amplio para apoyar las iniciativas de sostenibilidad.

Automatiza las políticas de control. La automatización basada en IA puede ayudar a aplicar políticas de sostenibilidad, gestionar riesgos medioambientales y facilitar la selección de la infraestructura más sostenible para cada implementación de modelo.

Ayuda a definir los estándares de IA. Se están llevando a cabo iniciativas para definir estándares globales uniformes y dar forma a los estándares de sostenibilidad de la IA. Esto les ofrece una oportunidad excepcional a las empresas para influir en las políticas inteligentes de diseño de IA que buscan un equilibrio entre innovación y sostenibilidad.