Grok 4: el entrenamiento consumió energía, agua y emisiones equivalentes a una ciudad entera

Los números detrás de Grok 4

Un informe de la organización de investigación Epoch AI sitúa el coste de entrenar el último modelo de Grok en 490 millones de dólares (unos 414 millones de euros). Según ese análisis, el proceso de entrenamiento empleó GPU H100 en un equivalente a 246 millones de horas de cálculo y generó cifras relevantes desde el punto de vista ambiental y energético:

• Consumo energético: 310 gigavatios por hora, suficiente según el informe para abastecer a una ciudad de unas 4.000 personas.
• Emisiones de CO2: 154.000 toneladas, la misma magnitud que, según la comparación del informe, emitiría un avión Boeing operando durante tres años de vuelos.
• Consumo de agua: 754 millones de litros, una cantidad que Epoch AI compara con el llenado de aproximadamente 300 piscinas olímpicas. El agua se habría empleado tanto en generadores de gas natural que alimentan la supercomputadora Memphis Colossus de xAI como en los sistemas de refrigeración de los centros de datos.

Paralelamente, xAI ha presentado Grok 4 Fast, una versión más ligera y rápida que, según la compañía, usa un 40% menos de tokens de pensamiento promedio, mantiene el rendimiento y reduce el coste en un 98%. También incorpora capacidades de búsqueda agéntica (navegación web y en X) y ha sido comparado en pruebas independientes con modelos como o3 de OpenAI o Gemini 2.5 Pro.

Contexto: por qué importa y breve historia

El desarrollo de modelos de lenguaje a gran escala ha escalado durante los últimos años desde prototipos experimentales a infraestructuras que requieren miles de GPU y semanas o meses de cómputo. Empresas y laboratorios compiten por tamaño, capacidad y latencia, porque modelos más grandes o mejor entrenados suelen traducirse en mayor utilidad comercial y diferenciación tecnológica.

Grok es el asistente conversacional desarrollado por xAI, la compañía fundada por Elon Musk, y compite con modelos como ChatGPT (OpenAI) o Gemini (Google). El debate público no solo atiende a capacidades y sesgos, sino también al coste económico, la huella ambiental y la sostenibilidad operativa de entrenar estas redes neuronales.

Análisis técnico y comentario experto

Desde una perspectiva de ingeniería, los datos de Epoch AI confirman una tendencia conocida en la comunidad: la energía, la refrigeración y los costes de infraestructura son componentes materiales del desarrollo de grandes modelos. Para los equipos técnicos y los responsables de producto, esto implica varias reflexiones prácticas:

• Arquitecturas y eficiencia: es crítico considerar trade-offs entre tamaño del modelo y arquitectura. Técnicas como distilación de modelos, quantización, poda (pruning) y modelos sparse pueden ofrecer reducciones sustanciales de coste computacional sin perder capacidades clave.
• Entrenamiento y dataset: curar datos, utilizar técnicas de preentrenamiento y finetuning más eficientes (por ejemplo, entrenamiento en etapas o instrucción por transferencia) puede reducir el número de iteraciones necesarias y, por ende, el coste energético.
• Hardware y software: la elección de aceleradores (GPUs, TPUs u otros ASICs), la optimización del software de entrenamiento y el uso de frameworks y bibliotecas que aprovechen mejor el hardware son palancas tangibles de eficiencia.
• Operaciones de centro de datos: la eficiencia del centro de datos (PUE), el diseño de refrigeración y la posibilidad de reutilizar calor residual son factores operativos que influyen en consumo de energía y de agua.

Para equipos de ML: medir y reportar métricas de eficiencia energética por experimento y por iteración de modelo debería ser parte del ciclo estándar de desarrollo.

Casos comparables y cifras de referencia

La preocupación por la huella ambiental de la IA no es nueva. Estudios y debates públicos han señalado durante años que entrenar modelos a gran escala implica consumos energéticos significativos y emisiones asociadas, especialmente cuando la generación eléctrica depende de combustibles fósiles. Aunque las metodologías y cifras varían entre estudios, existen varios puntos de referencia ampliamente reconocidos:

• El coste energético tiende a concentrarse en la fase de entrenamiento de modelos masivos; la inferencia a gran escala también suma consumo pero con una relación distinta entre hardware y uso.
• Diversas compañías han anunciado esfuerzos para trasladar cargas a centros de datos con energía renovable o para comprar certificados de energía renovable, aunque la eficacia de estas medidas depende de la trazabilidad y del mix energético regional.
• Propuestas de estandarización, como el cálculo de toneladas de CO2 equivalente por experimento o por token procesado, se discuten en la comunidad como formas de comparar eficiencia entre modelos y proveedores.

Riesgos, implicaciones y recomendaciones accionables

Los hallazgos sobre Grok 4 plantean riesgos y retos en varios frentes:

• Ambiental y de recursos: el uso intensivo de electricidad y agua puede agravar presiones locales, especialmente en regiones con red eléctrica basada en fósiles o con estrés hídrico.
• Regulatorio y reputacional: empresas con modelos altamente consumidores podrían enfrentar escrutinio regulatorio, demandas de transparencia y desgaste reputacional ante clientes y reguladores.
• Competitividad y concentración: la alta barrera de costo puede concentrar desarrollo en grandes actores con acceso a capital y energía, limitando la diversidad de investigación y competencia.

Recomendaciones para distintos actores:

• Para equipos de investigación y producto:
  • Registrar y publicar métricas de consumo energético, huella de carbono y uso de agua por experimentos significativos.
  • Adoptar técnicas de eficiencia (distilación, sparsity, quantización) y considerar modelos más pequeños o sistemas híbridos (RAG — retrieval-augmented generation) para reducir necesidad de cómputo.
  • Implementar pipelines reproducibles que permitan comparar costes de entrenamiento entre versiones.
• Para operadores de infraestructura:
  • Priorizar fuentes renovables, contratos de energía a largo plazo y mejora del PUE; explorar refrigeración de bajo consumo y tecnologías que reduzcan el consumo de agua (por ejemplo, sistemas de refrigeración cerrados o aire acondicionado de alta eficiencia).
  • Investigar reutilización de calor residual y medidas de circularidad energética en campus y zonas industriales.
• Para reguladores y responsables políticos:
  • Fomentar estándares mínimos de transparencia sobre consumo energético y huella por entrenamientos relevantes, sin estorbar investigación legítima.
  • Evaluar incentivos para despliegue en zonas con matrices energéticas limpias y medidas que eviten la externalización de impactos a regiones con menor regulación.

Conclusión

El caso de Grok 4, según el informe de Epoch AI, vuelve a situar la sostenibilidad en el centro del debate sobre la IA a gran escala. Los números aportados —costes económicos de cientos de millones de dólares, cientos de GWh de consumo eléctrico, cientos de millones de litros de agua y decenas de miles de toneladas de CO2— subrayan que el progreso en rendimiento de modelos debe ir acompañado de métricas claras de eficiencia y de estrategias técnicas y operativas para mitigar impactos. Para la comunidad técnica, los responsables de producto y los responsables de política pública, la prioridad debe ser medir, optimizar y regular con criterios que impulsen innovación responsable sin sacrificar la competitividad ni la investigación.

Source: www.20minutos.es