Las GPU, que constituyen la base de la inteligencia artificial, han aumentado el consumo energético de los centros de datos de 2 teravatios-hora en 2017 a 40 teravatios-hora en 2023. Este incremento podría generar una demanda energética de 165 a 326 teravatios-hora en Estados Unidos para 2028, equivalente al consumo anual de 8.7 millones de hogares. Durante el mismo período, el consumo de agua por parte de la IA se estima entre 31.200 millones y 76.400 millones de litros, una cantidad cercana al consumo global de botellas de agua.
La producción y el uso de GPU tienen impactos significativos no solo en la energía, sino también en el agua y la contaminación del aire. El entrenamiento de un modelo de IA equivale a la huella de carbono de 10.000 viajes de ida y vuelta entre Los Ángeles y Nueva York. Los sistemas de refrigeración someten a una intensa presión los recursos hídricos, especialmente en regiones áridas; algunos centros de datos consumen hasta 6 a 10 veces más agua que las viviendas durante los picos de demanda.
El impacto ambiental de las GPU persiste incluso al final de su vida útil. Estos chips están fabricados con metales pesados como cobre, hierro, estaño y níquel, y representan una gran parte de los residuos electrónicos. Los investigadores están fragmentando las GPU en mezcladores industriales para comprender la contaminación química generada durante su producción y eliminación.