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ChatGPT: la cantidad de recursos que necesita para funcionar se está saliendo de control

IA generativa ChatGPT.
panumas nikhomkhai / Pexels

No es un secreto que el crecimiento de la OpenAI para realizar incluso sus funciones más básicas.

En términos de uso de agua, la cantidad necesaria para que ChatGPT redacte un correo electrónico de 100 palabras depende del estado y de la proximidad del al centro de datos más cercano de OpenAI. Cuanto menos prevalente sea el agua en una región determinada y cuanto más barato sea la electricidad, más probable es que el centro de datos dependa de unidades de aire acondicionado eléctricas. En Texas, por ejemplo, el chatbot solo consume un estimado de 235 mililitros para generar un correo electrónico de 100 palabras. Ese mismo correo redactado en Washington, por otro lado, requeriría 1,408 mililitros (casi un litro y medio) por correo.

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Los centros de datos se han vuelto más grandes y densamente poblados con el auge de la tecnología de IA generativa, al punto que los sistemas de refrigeración por aire tienen dificultades para mantenerse al día. Por esta razón, muchos centros de datos de IA han cambiado a esquemas de refrigeración líquida que bombean grandes cantidades de agua a través de las pilas de servidores para extraer la energía térmica, y luego la llevan a una torre de refrigeración donde el calor acumulado se disipa.

Los requisitos eléctricos de ChatGPT tampoco son insignificantes. Según The Washington Post, usar ChatGPT para redactar ese correo de 100 palabras consume suficiente energía para operar más de una docena de bombillas LED durante una hora. Si incluso una décima parte de los estadounidenses usara ChatGPT para escribir ese correo una vez a la semana durante un año, el proceso consumiría la misma cantidad de energía que cada hogar de Washington D.C. utiliza en 20 días. D.C. alberga a aproximadamente 670 mil personas.

Este no es un problema que se resolverá pronto, y es probable que empeore antes de mejorar. Meta, por ejemplo, necesitó 22 millones de litros de agua para entrenar sus últimos modelos Llama 3.1. Se descubrió que los centros de datos de Google en The Dalles, Oregon, consumen casi una cuarta parte de toda el agua disponible en la ciudad, según documentos judiciales, mientras que el nuevo supercúmulo de xAI en Memphis ya está exigiendo 150 MW de electricidad —suficiente para abastecer a hasta 30 mil hogares— de la utilidad local, Memphis Light, Gas and Water.

Karina Tapia
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OpenAI está jubilando un modelo muy popular en ChatGPT
OpenAI

El tiempo también pasa para la IA, aunque pareciera que es algo tan nuevo y que se implementó hace pocos días, lo cierto es que OpenAI está muy cerca de jubilar a uno de sus modelos más populares: el GPT-4.

Todo fue mostrado en un registro de cambios que informó ChatGPT y que terminaría con el modelo que se implementó hace dos años atrás.

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¿Llegan las marcas de agua en las fotos del ChatGPT gratis?
Frame del filme Pompoko

Últimamente, todo el mundo ha estado hablando de la nueva función de generación de imágenes de ChatGPT, y parece que la emoción aún no ha terminado. Como siempre, la gente ha estado hurgando en las aplicaciones de la compañía y, esta vez, han encontrado menciones de una función de marca de agua para las imágenes generadas.

Descubierta por el de X, Tibor Blaho, la línea de código parece sugerir que la función solo pondría marcas de agua en las imágenes generadas por s gratuitos, lo que les da otro incentivo para actualizar a una suscripción paga.image_gen_watermark_for_free

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OpenAI planea hacer que Deep Research sea gratuito en ChatGPT
OpenAI

OpenAI tiene planes de poner pronto su función Deep Research a disposición de los s de ChatGPT de nivel gratuito.

La función ha estado disponible desde principios de febrero para los suscriptores de Plus, Pro, Enterprise y Edu; sin embargo, la compañía de IA planea expandir la disponibilidad más allá de sus s pagos. Deep Research va más allá de los resultados de las consultas estándar de los modelos de IA más tradicionales de la marca. El agente de IA tiene la capacidad de realizar tareas de investigación extendidas cuando se le ordena sin la ayuda de un humano. La función puede proporcionar un informe detallado sobre el tema de su elección que puede tardar entre cinco y 30 minutos en compilarse.

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