Consumo de Energía

Estrategia de mitigacion

1. Optimización Algorítmica y de Modelos Implementar técnicas de eficiencia de *software* como la cuantización, la poda (*pruning*) y la destilación de conocimiento para reducir significativamente la complejidad computacional, el tamaño de los modelos de inteligencia artificial (IA) y, consecuentemente, los requisitos de energía tanto en la fase de entrenamiento como en la de inferencia. Es imperativo priorizar el desarrollo y uso de modelos pequeños o especializados para tareas concretas sobre los modelos de propósito general de gran escala. 2. Adopción Estratégica de Energías Limpias y Gestión de la Carga Garantizar que las operaciones de cómputo de alta intensidad (entrenamiento e inferencia) se realicen en centros de datos alimentados por fuentes de energía 100% renovable. Esto incluye aplicar la inteligencia de ubicación (*location intelligence*) para situar las cargas de trabajo en regiones con una red eléctrica de baja huella de carbono y utilizar el desplazamiento temporal de la carga (*time-shifting*) para ejecutar procesos intensivos durante los períodos de máxima disponibilidad de energía limpia. 3. Innovación en Hardware y Eficiencia de la Infraestructura Fomentar la inversión en la evolución del *hardware* de IA, como el uso de unidades de procesamiento especializadas (ej. TPUs, GPUs de alta eficiencia) y arquitecturas de chips optimizadas, para lograr una mayor capacidad de cómputo por vatio. Además, implementar sistemas avanzados de gestión térmica y refrigeración en los centros de datos (como la refrigeración líquida o por inmersión) para reducir drásticamente el consumo energético auxiliar necesario para disipar el calor generado por las operaciones de IA.