Costo ambiental (consumo de energía)

Estrategia de mitigacion

1. Prioridad 1: Optimización Algorítmica y de Modelos. Implementar técnicas avanzadas de eficiencia computacional, como la **cuantización** (reducción de la precisión numérica de los parámetros) y el **poda de modelos** (eliminación de conexiones neuronales redundantes), para disminuir significativamente la carga de cálculo y la demanda energética tanto en el entrenamiento como en la inferencia. Se debe priorizar el desarrollo y uso de modelos pequeños o especializados (*small/specialized models*) sobre modelos multimodales de gran escala para tareas específicas, lo que puede resultar en reducciones de consumo de hasta el 90%. 2. Prioridad 2: Adopción de Hardware Especializado y Gestión de Infraestructura Eficiente. Fomentar la inversión y el uso de **hardware de inteligencia artificial especializado** (e.g., TPUs, LPUs, ASICs) diseñado para una mayor eficiencia energética en cargas de trabajo de *machine learning* en comparación con las GPUs de propósito general. Complementariamente, optimizar la gestión de los centros de datos mediante la aplicación de **soluciones de refrigeración avanzadas** (e.g., líquida o por inmersión) y la orquestación inteligente de cargas de trabajo para limitar la potencia máxima de los procesadores (*power-capping*). 3. Prioridad 3: Despliegue Basado en la Intensidad de Carbono de la Energía. Establecer políticas rigurosas de **geolocalización** para el entrenamiento y el despliegue de modelos, priorizando los centros de datos ubicados en regiones con **baja intensidad de carbono** o con un alto porcentaje de **energía renovable** en su matriz eléctrica. Esto debe complementarse con la implementación de estrategias de **cambio de carga horaria** (*time-shifting*) para alinear las tareas de alto consumo computacional con los períodos de máxima disponibilidad de energías limpias.