AI Energy Score establece un punto de referencia claro y fiable para la eficiencia energética de los modelos de Inteligencia Artificial.
Esta plataforma pretende abordar la falta de transparencia sobre el impacto medioambiental de los modelos de IA.
Como parte de la iniciativa, se están publicando las puntuaciones de 166 modelos de IA de uso común para ayudar a los desarrolladores y usuarios de IA a identificar los que consumen menos energía.
Uno de los temas más importantes en este momento no es solo el aumento del uso de herramientas de Inteligencia Artificial (IA), sino su impacto en la demanda de energía en todo el mundo. Las unidades de procesamiento gráfico, o GPU por su sigla en inglés, utilizadas para entrenar modelos de lenguaje grande y responder a consultas de ChatGPT, requieren más energía que un microchip promedio y emiten más calor.
De acuerdo con el Fondo Económico Mundial, se estima que los sistemas de IA ya consumen 33 veces más energía para completar una tarea en la que trabaja un software específico. Es por eso que Salesforce, en colaboración con Hugging Face, Cohere y la Universidad Carnegie Mellon, ha anunciado el lanzamiento de AI Energy Score, una herramienta de evaluación comparativa pionera que permite a los desarrolladores y usuarios de inteligencia artificial evaluar, identificar y comparar el consumo energético de los modelos de IA.
AI Energy Score pretende abordar la falta de transparencia sobre el impacto medioambiental de los modelos de IA. Al igual que ENERGY STAR transformó las normas de eficiencia energética para electrodomésticos y aparatos electrónicos, esta iniciativa establece un punto de referencia claro y fiable para la sostenibilidad en estos modelos.
“Reducir el consumo energético de la IA disminuye los costes operativos, optimiza la infraestructura y mejora la sostenibilidad y la rentabilidad a largo plazo. Estamos orgullosos de trabajar con líderes de la industria para construir un ecosistema de IA más transparente”, comentó Suzanne DiBianca, vicepresidenta ejecutiva y directora de impacto de Salesforce.
Al aumentar la transparencia, la puntuación puede impulsar la preferencia del mercado por modelos eficientes e incentivar el desarrollo sostenible de esta tecnología. Reconocida por el Gobierno francés y el Foro de la Paz de París por su potencial transformador, la puntuación energética de la inteligencia artificial incluye:
- Clasificaciones energéticas estandarizadas: Un marco estandarizado para medir y comparar la eficiencia energética de los modelos de IA.
- Tabla pública de anuncios: Una tabla de clasificación completa que muestra las puntuaciones de 10 tareas comunes de IA (como generación de texto, generación de imágenes y resumen) realizadas por 166 modelos, incluidos SFR-Embedding, xLAM y SF-TextBase de Salesforce.
- Portal de evaluación comparativa: Una plataforma en la que se pueden enviar modelos de IA abiertos o propios para que se evalúen y añadan a la clasificación. Los modelos abiertos pueden probarse automáticamente, mientras que los cerrados pueden evaluarse a través de un entorno de pruebas seguro.
- Etiqueta de uso energético reconocible: Una nueva etiqueta de 1 a 5 estrellas que clasifica el uso de energía de estos modelos, en la que cinco estrellas indican la mayor eficiencia. Esto ayuda a desarrolladores y usuarios a identificar y elegir fácilmente los más sostenibles. Una vez clasificados, se pueden generar etiquetas estandarizadas para compartir la puntuación energética de los modelos, con orientación integrada sobre la visualización adecuada de la etiqueta para lograr visibilidad e impacto.
