Portugués 
Inglés 
Español 
6 min de lectura 
0 comentarios 
Estudio estima que la IA generativa puede añadir hasta 5 millones de toneladas de desechos electrónicos hasta 2030, con impacto concentrado en centros de datos y hardware desechado.
Según la Nature Computational Science, un estudio publicado el 28 de octubre de 2024 calculó por primera vez el volumen de desechos electrónicos generados por la inteligencia artificial generativa hasta 2030. Liderado por Peng Wang, de la Academia China de Ciencias, con colaboración de investigadores de la Universidad Reichman, en Israel, y de instituciones del Reino Unido, la investigación estima que la expansión de la IA puede añadir entre 1,2 y 5 millones de toneladas métricas de desechos electrónicos al planeta entre 2020 y 2030.
Según el estudio, este cálculo considera solo el hardware directamente involucrado en la computación de IA, incluyendo servidores con GPUs, CPUs, módulos de memoria y almacenamiento, sistemas de comunicación y fuentes de energía. Dentro de este volumen están 1,5 millones de toneladas de placas de circuito impreso y más 500 mil toneladas de baterías de centros de datos, con concentración geográfica principalmente en América del Norte, en el Este Asiático y en Europa.
Desechos electrónicos de la IA crecen porque las GPUs se vuelven obsoletas en aproximadamente tres años
Según la Nature Computational Science, la vida útil de referencia de tres años para servidores de IA no fue elegida por casualidad. El problema no es que una GPU de centro de datos deje de funcionar rápidamente, sino que se vuelve económicamente obsoleta mucho antes del fin de su durabilidad física.
-
11 países africanos corren contra el avance del Sahara con una muralla verde de 8 mil km, miles de millones de dólares en apoyo internacional y la misión casi imposible de restaurar 100 millones de hectáreas antes de que el desierto transforme tierras fértiles en zonas muertas.
-
Parecía ciencia ficción, pero ya está en prueba: los científicos quieren rociar sal en el cielo para transformar nubes en espejos gigantes, reflejar la luz del Sol e intentar enfriar el planeta antes de que el calentamiento global se salga aún más de control.
-
Australia elimina 1 millón de toneladas de roca bajo Sídney, peso comparado a casi 200 mil autobuses escolares, para abrir un túnel debajo del puerto y crear un nuevo cruce subterráneo en una de las ciudades más famosas del mundo.
-
En las aguas del Mar de Coral, en Australia, investigadores describieron una nueva especie de tiburón fantasma, un pez de apariencia prehistórica que vive en las profundidades.
Una GPU de alto rendimiento puede continuar operando por 10 a 15 años si se mantiene bien. Pero la industria de semiconductores lanza nuevas generaciones cada dos o tres años, con ganancias relevantes de rendimiento por watt. Para empresas como Microsoft, Google, Meta y Amazon, mantener chips más antiguos significa gastar más electricidad para hacer el mismo trabajo.
En un sector en el que la electricidad puede representar entre 40% y 60% del costo operativo de un centro de datos, el reemplazo anticipado pasa a tener sentido financiero incluso cuando el hardware sigue funcionando. El resultado es una cinta acelerada de descarte alimentada por la propia carrera por eficiencia en la IA.
El hardware de IA es difícil de reciclar y concentra materiales tóxicos y estratégicos
Según Nature Computational Science, un servidor de IA no es comparable a un portátil común. Reúne componentes altamente especializados y diseñados para un rendimiento máximo, no para un desmontaje simple o reutilización eficiente.
Las placas de circuito impreso concentran materiales como cobre, estaño, plomo, oro, paladio, platino, berilio y compuestos de indio, combinados en estructuras complejas de fibra de vidrio y resina epoxi. Estos materiales tienen un valor económico real, pero separarlos requiere procesos metalúrgicos y químicos costosos, complejos y potencialmente peligrosos.
Según la investigación, las GPUs de gran escala elevan aún más este desafío. Chips avanzados como los usados en centros de datos de IA emplean paquetes 3D, aleaciones metálicas avanzadas y materiales de encapsulamiento que la cadena global de reciclaje electrónico aún no está preparada para procesar a gran escala.
78% de los residuos electrónicos globales ya van a vertederos o reciclaje informal
Según Nature Computational Science, los residuos de IA no surgen de manera aislada, sino dentro de una crisis global de residuos electrónicos que ya estaba fuera de control antes de la explosión de la inteligencia artificial generativa. En 2022, el mundo generó 62 millones de toneladas de residuos electrónicos, un crecimiento del 82% desde 2010.
La tasa de crecimiento del problema es cinco veces mayor que la capacidad instalada de reciclaje formal. Según datos citados por la investigación, alrededor del 78% de los residuos electrónicos del mundo van a vertederos comunes o a reciclaje informal, a menudo en lugares de África y Asia, donde los trabajadores desmontan equipos sin protección adecuada y liberan metales pesados y compuestos tóxicos en el ambiente.
En este escenario, los residuos de IA tienden a seguir el mismo camino, con el agravante de contener materiales estratégicos para la propia industria de semiconductores, como indio, galio y germanio, que pueden acabar enterrados o quemados mientras la cadena global paga miles de millones para extraerlos en otras regiones.
La economía circular podría reducir hasta un 86% los residuos electrónicos de la IA
Según Nature Computational Science, el estudio no solo cuantificó el problema, sino que también simuló soluciones. El resultado más importante es que una combinación de estrategias de economía circular podría reducir la generación de residuos electrónicos de la IA en hasta 86%.
La primera estrategia es extender la vida útil del hardware en su primera utilización. En lugar de reemplazar servidores cada tres años, las empresas podrían reubicarlos en tareas menos intensivas dentro del mismo centro de datos. Un sistema que ya no sirve para entrenar grandes modelos aún puede funcionar bien en inferencia, etapa menos pesada del uso de IA.
La segunda es la remanufactura y reutilización de componentes, como memoria y almacenamiento, lo que por sí solo podría reducir los desechos en un 42%. La tercera es el diseño para reciclaje, diseñando placas y componentes desde el inicio para facilitar el desmontaje, recuperación de materiales y reaprovechamiento industrial.
La industria de IA aún no resuelve el problema porque falta regulación y sobra presión competitiva
Según la Nature Computational Science, empresas como Microsoft y Google ya han anunciado metas públicas de cero desechos netos y cero emisiones netas para 2030, pero los desechos electrónicos de los centros de datos rara vez aparecen en los informes con el mismo detalle dado al carbono y la energía.
En Estados Unidos, el senador Ed Markey presentó en febrero de 2024 el Artificial Intelligence Environmental Impacts Act, proyecto que buscaba obligar a las agencias federales a estudiar los impactos ambientales de la IA, incluyendo desechos electrónicos. La propuesta preveía solo reporte voluntario y no avanzó en el Senado.
La ausencia de reglas crea un problema directo de incentivo. La empresa que cambia sus servidores más lentamente para reducir residuos corre el riesgo de operar con un costo mayor que la competidora que sustituye el parque con más agresividad para mantener la mejor eficiencia. Sin una regulación común, la presión competitiva empuja al sector en la dirección opuesta de la solución.
Explosión de la IA generativa transforma hardware descartado en nueva frente de la crisis ambiental
Según la Nature Computational Science, la línea de base en 2023 era de solo 2.600 toneladas de desechos electrónicos por año específicamente ligadas a hardware de IA. En solo siete años, ese número puede crecer hasta mil veces en el escenario más agresivo de adopción.
Esto significa que la inteligencia artificial generativa no solo trae un aumento en el consumo de electricidad y en las emisiones de carbono. También crea un nuevo frente de presión ambiental basado en GPUs desechadas, baterías de centros de datos, placas de circuito impreso y materiales tóxicos o críticos para la industria tecnológica.
La advertencia central del estudio es clara. La carrera de la IA se está discutiendo como una disputa por poder computacional, productividad y liderazgo tecnológico, pero ya comienza a producir una montaña de basura electrónica que la infraestructura global de reciclaje aún no sabe absorber.
¡Sé la primera persona en reaccionar!