Por Óscar Herreros Usher
A mediados del mes de octubre, la prensa escrita nos inundó de artículos periodísticos que nos decían que nuestro país podría convertirse en el «Silicon Valley de Sudamérica», citando nada menos que a la BBC. Estaríamos a las puertas de la tecnología, a punto de dominar la inteligencia artificial.
La construcción mediática de un hub tecnológico en Paraguay
Conviene trascribir algunos fragmentos de esas noticias para hacernos una idea de las razones de ese entusiasmo: «Paraguay podría estar en camino de convertirse en un nuevo polo tecnológico sudamericano, y su mayor fortaleza no proviene de los laboratorios, sino de sus represas, publicó BBC News Mundo»; «el país se posiciona como un destino atractivo para las industrias digitales y de inteligencia artificial que demandan grandes volúmenes de energía limpia y estable».
Un empresario le había explicado a la BBC: «Si desea instalar cualquier inversión tecnológica, como centros de datos de IA, tenga en cuenta que la energía hidroeléctrica es renovable y constante», “es mucho más atractiva para crear centros de datos o cualquier otra actividad electro intensiva que requiera una fuente de electricidad estable”. Agrega también la publicación: «El bajo costo —el más competitivo de Sudamérica— ofrece una ventaja adicional en un momento en que las empresas tecnológicas buscan reducir sus emisiones y sus gastos energéticos». Y, una vez más, aprovechando sus paseos por el mundo: «el presidente Santiago Peña intenta capitalizar este potencial, durante una visita a California tuvo reuniones con Google y OpenAI para promover al país como sede de inversiones».
Pero antes de que Elon Musk, Mark Zuckerberg y otros capos de las «siete hermanas tecnológicas» (grupo de grandes empresas que destacan en el mercado: Apple, Meta, Alphabet (Google, Amazon, Microsoft, Nvidia, Tesla, etc.) vengan a compartir sus inmensas fortunas con nosotros, o a vendernos espejitos de colores, sería saludable enterarnos de algunas cosas.
Exportamos energía bruta en lugar de desarrollarnos con ella
La central hidroeléctrica Itaipú tiene una potencia instalada de 14.000 MW (mega watts), o sea, 14 GW (giga watts), una mitad pertenece al Paraguay y la otra al Brasil. Su producción anual promedio es de unos 90 mil millones de kilovatios-hora (kWh), o 90 TWh (tera watts hora).
La central hidroeléctrica Yacyretá (Paraguay-Argentina) tiene una potencia instalada de 3.200 MW y produce una energía media anual de 20 TWh.
El Balance Preliminar de Energía Eléctrica 2023 del Viceministerio de Minas y Energía (MOPC) indica que el consumo nacional de ese año fue de 15.993 GWh, lo que equivale, en promedio, a unos 43,8 GWh cada día. Ese consumo representó el 30% de la generación bruta de las dos binacionales, Acaray y térmicas. El 57,3% de lo generado fue destinado a exportación o sesión de energía y el resto al autoconsumo de la ANDE y de las generadoras y a las pérdidas del sistema.
La realidad es que consumimos apenas un tercio de la energía que generamos, no la aprovechamos para nuestro desarrollo y, lo que es peor, solo recibimos tarifazos a cambio, como el más reciente aumento de hasta 236 % anunciado en estos días por la ANDE.
La inteligencia artificial generativa demanda energía que pagaremos como clase trabajadora
La inteligencia artificial (IA) generativa es un tipo de IA que puede crear contenido nuevo y original, como texto, imágenes, música, código, transcripción de audio a texto, traducción en audio o en texto y más, en respuesta a una solicitud. Su uso se ha vuelto masivo desde hace dos o tres años. Algunos modelos disponibles son: creación de textos (ChatGPT), imágenes (DALL-E, Midjourney), música (MusicLM), videos (Make-a-video), código de programación (Codex).
Es capaz de responder a consultas realizadas con lenguaje natural. Por ejemplo, un estudiante, en vez de estudiar, consultar libros de historia, etc., podría solicitar: «Necesito un ensayo de dos páginas sobre la batalla de Lomas Valentinas. Agrega entre 4 y 8 referencias bibliográficas. Quiero el resultado en castellano, en francés y en guaraní. Gracias».
Actualmente varias aplicaciones de redes sociales incorporan herramientas de IA generativa. Por ejemplo, Meta AI en WhatsApp, IA Grok en X. Ante dudas sobre la noticia de que «el político fulano está relacionado con el narco mengano» se puede preguntar a Grok si ello es verdadero, qué evidencias hay.
Voracidad energética: La IA consumirá tanta energía como Japón al final de esta década
Tan solo al final de este 2025, la IA demandará más electricidad que países del tamaño de Países Bajos, Finlandia, Austria o Suiza, según The Guardian. La IA generativa consume enormes cantidades de recursos computacionales debido a: a) el tamaño y complejidad de los modelos; b) la cantidad de datos requeridos para el entrenamiento; c) los cálculos realizados en el entrenamiento y ejecución. Claro que esos recursos computacionales no funcionan en el vacío, necesitan de energía eléctrica.
a) Según tamaño y complejidad
Los parámetros son valores numéricos que se ajustan durante el entrenamiento para que el modelo aprenda a generar contenido útil. Cuantos más parámetros tenga un modelo, más complejo y eficiente es, ya que tiene una mayor capacidad para aprender a partir de los datos de entrenamiento.
La cantidad de parámetros viene creciendo explosivamente. Tomemos como ejemplo el modelo GPT de OpenAI: GPT-2 (2019) tenía unos 1,5 mil millones de parámetros, GPT-3 (2020) unos 175 mil millones, GPT-4 unos 1,76 billones (en castellano) de parámetros.
b) Según datos de entrenamiento
Para que un modelo funcione eficazmente debe entrenarse con datos como texto, imágenes o vídeo. Esto requiere gran cantidad de almacenamiento, de memoria y de ancho de banda para manejar los datos de entrenamiento y los estados intermedios del modelo.
Un ejemplo. Llama 3 de Meta (abril de 2024) tiene 70 mil millones de parámetros. Ha sido entrenado con 15 billones de tokens (unidad básica de texto que se utiliza como dato; puede ser una palabra completa, parte de una palabra, o una sílaba), esto sería aproximadamente 44 Terabytes (billones de Bytes) de datos.
c) Según cálculos
Cada cálculo involucra cientos de miles de millones de operaciones aritméticas. Se ha observado empíricamente una tendencia conocida como rendimientos decrecientes. Aunque el rendimiento de los modelos mejora al aumentar su tamaño, esas ganancias se vuelven cada vez más marginales. Los modelos de IA generativa han crecido exponencialmente en el número de parámetros, así como el tamaño del conjunto de datos y la cantidad de computación utilizada para el entrenamiento, mientras que sus capacidades adicionales sólo han aumentado de forma lineal.
d) Según recursos computacionales
Todo esto implica para el entrenamiento de un modelo de IA generativa una mayor necesidad de recursos de hardware, como unidades de procesamiento (GPUs), memoria, almacenamiento, comunicaciones, etc.
Meta publicó que se utilizaron dos clústeres de 24.000 GPUs para entrenar Llama 3 (abril 2024), y que para finales de 2024 esperaban contar con un clúster de 350.000 GPUs. La ficha de modelo de Llama 3.1 (julio 2024) indica que se han requerido de 39,3 millones de horas de procesamiento en el hardware más avanzado de Nvidia.
e) Según consumo energético
Un artículo de Epoch AI revela que en el futuro el principal factor limitante va a ser la disponibilidad de energía para el entrenamiento. Suponiendo que futuros modelos se entrenaran en hardware 24 veces más energéticamente eficientes que el actual, aún se requeriría 200 veces más energía que la usada por Llama 3.1, unos 6 GW de potencia. Recordemos que la potencia instalada de Itaipú que corresponde a Paraguay es de 7 GW.
La ejecución de modelos también tiene un alto impacto, aunque hay menos información disponible. Se estima que en enero de 2023 OpenAI usaba 30.000 GPUs para manejar millones de peticiones diarias de sus usuarios y que esto consumía alrededor de 1 GWh cada día. Una sola consulta puede requerir hasta 10 veces más energía que una búsqueda en Google.
A todo esto se debe agregar los complejos sistemas de enfriamiento necesarios para mantener la operatividad. Según un informe técnico elaborado por la Organización Latinoamericana de Energía (OLADE), la inteligencia artificial (IA) representará el 5 % del consumo total de electricidad en América Latina y el Caribe (ALC) hacia el año 2035. Esto equivale a más de 120 teravatios-hora (TWh) anuales.
Actualmente existen 455 centros de procesamiento de datos para aplicaciones de IA en ALC. Considerando un consumo promedio de 50 gigavatios-hora (GWh) por centro al año, se estima que en 2023 estas instalaciones ya representaban el 1,6 % del consumo eléctrico regional.
El Secretario Ejecutivo de OLADE indicó que la IA podría competir por recursos energéticos con sectores prioritarios como el residencial, el industrial o el transporte.
La IA representará casi la mitad del consumo energético de los centros de datos a finales de este 2025. Según las últimas estimaciones anuales de la Organización de Países Exportadores de Petróleo (OPEP), los centros de datos del mundo consumieron más de 500 teravatios-hora de electricidad en 2023. Ese total podría triplicarse hasta alcanzar 1.500 teravatios-hora en 2030.
Puntos a considerar sobre el nuevo extractivismo que está a las puertas
- El Paraguay está inmerso en un mundo en el que impera el modo de producción capitalista; «la riqueza de las sociedades donde reina el modo de producción capitalista aparece como una enorme colección de mercaderías»; es la industria la que produce esas mercaderías.
- La economía paraguaya se fundamenta actualmente en el sector primario (agricultura y ganadería extractivistas) con creciente participación del sector de servicios; la participación del sector industrial es poco importante.
- Montar industrias requiere de capital (inversiones) y de tiempo para construir las instalaciones; también de provisión de materias primas y de energía que garanticen su funcionamiento y producción en el tiempo.
- Instalar un centro de datos es más fácil y más rápido que instalar una industria importante; su materia prima son los datos y su principal insumo para funcionar es la energía (eléctrica); en este sentido se trata de una actividad extractivista que como tal se enfoca en la explotación y exportación de recursos naturales poco transformados y que genera economías de enclave con impactos ambientales y sociales negativos.
- El Paraguay consume actualmente el 30 % de la energía eléctrica que produce; el resto se exporta, de manera análoga a la soja, en bruto, sin procesar, en vez de ser utilizada para impulsar un desarrollo inclusivo, es decir, que beneficie a toda la población.
La historia que se repite: entreguismo y condena a la dependencia
- Las autoridades nacionales no tienen un proyecto viable de desarrollo económico inclusivo para el país; sólo atienden a sus propias apetencias y a las de la oligarquía parasitaria nacional a la que pertenecen y representan.
- La oferta del presidente Peña a las grandes empresas tecnológicas está destinada a perpetuar, en relación a la energía eléctrica, el actual modelo de extracción a gran escala y exportación de commodities, o sea, recursos naturales en su forma primaria o con mínima transformación.
- El proyecto de ley de modificación de la estructura del Ministerio de Industria y Comercio, que más temprano que tarde llevará a la privatización del sistema eléctrico nacional, está destinado a facilitar la primarización de nuestra energía eléctrica, frustrando toda posibilidad de industrialización productiva.
- Esta es la continuidad histórica de la entrega de nuestros recursos naturales y bienes públicos inaugurada por el fundador de la ANR, el general Bernardino Caballero, pasando por la tiranía fascista del general Alfredo Stroessner.
Como clase trabajadora paraguaya, debemos organizarnos para denunciar esta política entreguista que pretende convertirnos en el supuesto nuevo “Silicon Valley” y así desenmascarar los engaños de los representantes del Estado y las patronales y luchar contra la dependencia y la subordinación a las dinámicas globales de acumulación.
