Nov 11, 2025
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El consumo de energía y agua que requieren los centros de datos donde se entrenan modelos artificiales representa una reputación bien conocida para las industrias que buscan soluciones en este sentido.
Sam Altman, padre de Changpt: "Cuestionar a Ai consume la misma energía que un horno partido en dos"
El consumo de energía y agua que requieren los centros de datos donde se entrenan modelos de inteligencia artificial es un desafío para la industria, que busca soluciones.
La capacidad y progresión del modelo mental natural es el foco de atención del experto.Todo el mundo pregunta por las últimas novedades que ha sacado el concurso o noticias que hablen de qué pueden plantar y cómo suben para ver la luz.
El año pasado ha sido una guerra total, con cada noticia de OpenAI encontrada con una declaración de Google, o una declaración de Meta sobre lo cerca que está de lograr la superinteligencia, un tema en el que Mark Zuckerberg se centró una vez más hace más de dos semanas.
Sin embargo, todas ellas y otras empresas involucradas en el desarrollo de la IA tienen un problema: el agua que sustenta la tecnología y los alimentos que la respaldan.Google ya ha comenzado a proporcionar recursos para responder preguntas relacionadas con la investigación presentada por el creador de Chagopt, que sirve como un buen libro.
Sam Altman no oculta su preocupación por la demanda energética de la IA
En España llevamos varios meses hablando del precio diario de la luz y por eso hay conciencia al respecto.
Un buen ejemplo de esto es que Sam Altman, en uno de los artículos más populares escritos en su blog personal en junio, habló sobre el consumo de cada solicitud realizada en ChatGPT, consciente de la incertidumbre que este problema crea para los usuarios: "La consulta promedio consume alrededor de 0,34 vatios-hora, lo que equivale aproximadamente a varias libras de minutos de luz de horno", en referencia al asistente de inteligencia artificial más popular del mundo, The promotor.clarifies.moment.
Como decimos, con la energía de cada pregunta en el modelo de datos, como el propio Altman, que necesita alrededor de 0,00032176 litros de agua, como el propio Altman, que tiene alrededor de 0,00032176 litros de agua, como el propio Altman, que tiene alrededor de 0,00032176 litros de agua, como el propio Altman, que tiene agua”, explicó.
Inicialmente se consideran meritorios, pero después de una evaluación general, CypstGpt analiza el lado más alarmante de las reclamaciones y los datos diarios considerando el conjunto de consultas recibidas.
Por eso objetivos como Opnun están trabajando para encontrar inteligencia artificial entre la eficiencia energética que aún no necesitamos en el futuro y que los edificios ya se están pronosticando.
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