La revolución de la inteligencia artificial (IA) ha transformado múltiples sectores: desde la atención médica hasta la automoción, pasando por el comercio electrónico y la investigación científica. Sin embargo, este auge no está exento de desafíos. Detrás de cada modelo o servicio de IA, existe un enorme consumo de energía que plantea interrogantes ambientales y económicos. A continuación, desgranamos la situación actual desde distintas perspectivas.
Contenido del artículo:
La dimensión global del consumo energético en IA
El despliegue masivo de IA requiere enormes recursos computacionales. Desde los centros de datos que alojan servidores hasta las fases de entrenamiento de modelos de última generación, la demanda de energía ha crecido exponencialmente. Estudios detallados han evidenciado que entrenar modelos de gran escala como GPT o BERT puede generar emisiones equivalentes a la quema de cientos de miles de litros de combustible. Además, a nivel global, se estima que los centros de datos ya representan en torno al 1 % del consumo eléctrico mundial, y la IA contribuye en gran medida a ese porcentaje.
Aumento exponencial por el ‘deep learning’
El deep learning o aprendizaje profundo ha impulsado avances extraordinarios. No obstante, cada iteración en el desarrollo de un modelo más potente implica más cálculos, más GPU o TPU, más data centers y, por ende, más consumo. Por ejemplo, el entrenamiento de GPT‑3 requirió semanas completas usando miles de GPU, consumiendo una cantidad de energía comparable a la producción anual de energía de un país pequeño. Si añadimos esto al consumo de inferencia (las consultas que realizan usuarios en tiempo real), la huella energética se amplifica.
Desigualdad en el acceso y explotación energética
Uno de los puntos menos considerados es la distribución desigual del impacto energético. Los grandes gigantes tecnológicos—como Amazon, Google, Microsoft y OpenAI—tienen acceso a centros de datos eficientes y energías renovables a gran escala. Otras empresas, centros académicos e instituciones de menor tamaño no disponen de la misma infraestructura, lo que genera una brecha en la capacidad de competir mientras mantienen su impacto ambiental bajo control.
Iniciativas y regulación en curso
Ante esta situación se están implementando diversas soluciones:
Eficiencia de hardware: fabricantes como NVIDIA, AMD y Google diseñan chips más eficientes en rendimiento/térmico (flops por vatio), reduciendo el consumo en cargas de trabajo intensivas.
Centros de datos verdes: Microsoft ya opera algunos de los más sostenibles, con refrigeración natural y energía eólica o solar. Otros gigantes siguen esa línea, apostando por zonas frías o uso de energías limpias.
Software optimizado: se investigan técnicas de entrenamiento eficiente, poda de redes neuronales y modelos ligeros que logran resultados similares con menos recursos.
Compensación y regulación: gobiernos y organismos están evaluando la inclusión de algoritmos IA en sistemas de comercio de emisiones, así como normas que obliguen a la transparencia de consumo energético de los modelos.
Costes económicos y oportunidades futuras
Reducir el consumo energético no solo tiene beneficios medioambientales, también económicos. La energía representa hasta el 40 % del costo total de operar un centro de IA. Si bien el proceso de optimización puede suponer inversiones iniciales en infraestructura y I+D, la reducción de facturas eléctricas y posibles incentivos por prácticas sostenibles pueden compensarlo a medio y largo plazo. Asimismo, existe una oportunidad creciente en el mercado de modelos ‘verde‑friendly’, que servirán como diferenciador en los sectores público y privado.
Riesgos pendientes de abordar
A pesar de los avances, siguen existiendo preocupaciones:
Consumo latente vs consumo real: muchas predicciones pueden subestimar la huella real, especialmente cuando se ignorar factores como la refrigeración, el mantenimiento o el impacto de las redes de telecomunicaciones.
Crecimiento imparable de la IA: si las aplicaciones cotidianas (desde asistentes hasta vehículos autónomos) se multiplican, el consumo global puede seguir escalando.
Desinformación y transparencia: buena parte de la huella energética permanece oculta. Empresas y laboratorios no siempre publican datos claros ni metodologías exhaustivas.
Equidad climática: regiones poco desarrolladas podrían sufrir impactos indirectos por el aumento global de consumo, sin recibir beneficios equivalentes de la revolución digital.
