La conversación pública sobre inteligencia artificial suele girar en torno a empleos, privacidad y riesgos existenciales. Pero en los últimos dos años ha subido otro debate al primer plano: ¿qué precio ambiental estamos pagando por la revolución de la IA? Investigadores y periodistas han encendido la alarma sobre el enorme consumo eléctrico asociado a entrenar y desplegar modelos grandes, y piden políticas más robustas. Este texto explora qué sabemos, qué no sabemos y qué podemos hacer.

Un gancho: cifras que molestan

La idea que alarma es simple y contundente: entrenar modelos enormes, operar centros de datos y fabricar chips demanda mucha electricidad; esa electricidad puede generar emisiones de CO2 si proviene de combustibles fósiles. Reportajes recientes y estudios técnicos han mostrado estimaciones que van desde decenas a miles de toneladas de CO2 por entrenamiento de un modelo muy grande, y proyecciones de crecimiento del uso de la IA que podrían multiplicar la carga energética global. La discusión ya no es solo técnica: es política, industrial y climática.

Contexto: por qué el problema escala ahora

La relación entre IA y consumo energético se explica por tres tendencias convergentes. Primero, los modelos que han demostrado capacidades sobresalientes (modelos de lenguaje, visión y multimodales) crecen en tamaño exponencial: más parámetros, más datos y entrenamientos repetidos para iterar y afinar. Segundo, la infraestructura necesaria —GPUs y aceleradores especializados, centros de datos de alta densidad y redes internas masivas— requiere energía no solo para cómputo sino para refrigeración y mantenimiento. Tercero, la adopción masiva de servicios de IA por empresas y productos convierte lo que antes era un experimento en una carga de producción constante: inferencia a escala, búsquedas, asistentes y generación multimedia consumen energía 24/7.

Según la Agencia Internacional de la Energía (IEA), los centros de datos y la infraestructura digital representaron en años recientes aproximadamente el 1% del consumo eléctrico mundial; ese porcentaje no es estático y depende de la eficiencia y del mix energético regional. A su vez, investigaciones periodísticas y académicas han documentado saltos puntuales en emisiones ligadas a picos de entrenamiento y despliegue.

Desarrollo: qué sabemos con evidencia

Entrenamiento vs. inferencia

Hay que separar dos momentos del ciclo de vida de un modelo: entrenamiento (cuando se consume gran cantidad de cómputo para aprender) e inferencia (cuando el modelo responde a consultas). El entrenamiento de modelos de gran escala suele ser intensivo en energía pero ocurre esporádicamente; la inferencia es menos intensiva por unidad pero constante y, en servicios masivos, puede superar el consumo total del entrenamiento.

Rango de impactos estimados

Las cifras difundidas por distintos estudios varían ampliamente porque dependen de factores técnicos (duración del entrenamiento, hardware usado), operativos (eficiencia del centro de datos) y geográficos (mix eléctrico). Estudios académicos y análisis periodísticos coinciden en algo crucial: la huella de carbono de un solo experimento puede ser significativa, y la agregación a escala puede convertirse en una contribución relevante a las emisiones si no se adoptan medidas.

Además del consumo eléctrico directo, existe la huella incorporada: la fabricación de GPUs, la extracción de minerales, y la logística de centros de datos contribuyen a emisiones que no aparecen en la factura de la luz pero forman parte del balance climático.

Lo que hacen las grandes empresas

Los grandes proveedores de nube (hyperscalers) han invertido en eficiencia: diseños de centros de datos de alto rendimiento por vatio, refrigeración líquida, compra de energía renovable y contratos de energía a largo plazo. Aun así, la transición hacia una cadena de suministro más limpia es incompleta. Las empresas anuncian metas de carbono neto y compras de renovables, pero investigadores y periodistas advierten que esos compromisos no siempre cubren todo el ciclo ni evitan picos de demanda en redes con presencia fósil.

Un reportaje reciente documenta cómo el crecimiento de la IA ha coincidido con un aumento medible de consumo energético en ciertas regiones y destaca la necesidad de regulaciones y transparencia en las emisiones de los grandes proyectos de IA: investigación de The Guardian sobre emisiones de la IA.

Beneficios que pueden compensar

No todo es negativo: la IA también ofrece herramientas para mitigación. Modelos y sistemas pueden optimizar redes eléctricas, mejorar eficiencia en logística y transporte, optimizar procesos industriales y reducir consumo en edificios. El balance neto (si la IA reduce más emisiones de las que genera) es incierto y depende de cómo se despliegue: una IA que automatiza procesos ineficientes puede bajar emisiones; una IA que impulsa mayor consumo (por ejemplo, streaming masivo de contenidos generativos) las puede aumentar.

Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Cuánta electricidad consume un modelo grande?

No hay una cifra única. Entrenar un gran modelo puede consumir desde decenas hasta cientos de MWh; algunas estimaciones para modelos experimentales a gran escala hablan de emisiones equivalentes a varias decenas o cientos de toneladas de CO2, según el mix eléctrico. La variación es enorme y depende de la duración del entrenamiento, la eficiencia del hardware y la fuente de la electricidad.

¿La nube es la culpable?

La nube alberga gran parte del cómputo de IA, pero el problema es sistémico. La nube puede ser más eficiente que centros de datos fragmentados, y los proveedores tienen incentivos para mejorar eficiencia y recurrir a renovables. Sin embargo, la nube también facilita la escala rápida de servicios que consumen energía, así que la culpa no es exclusiva de un actor: es un desafío del modelo industrial y de la regulación energética.

¿Los proveedores están haciendo suficiente?

Hay mejoras reales en eficiencia y compras de energía renovable. Pero muchos expertos piden más transparencia (datos abiertos sobre consumo y emisiones por servicio), estándares de auditoría y regulaciones que eviten prácticas de ‘greenwashing’.

¿Qué puede hacer una empresa pequeña o un desarrollador?

• Medir: registrar consumo de entrenamiento e inferencia.
• Optimizar: usar modelos más pequeños cuando valga, hacer pruning y distilación, aprovechar aceleradores eficientes.
• Ubicar cargas en regiones con mayor energía renovable y proveedores con acreditación de compra de energía limpia.
• Reportar transparencia en impactos y compensaciones.

Tensión y dilema: crecimiento tecnológico versus limitación ambiental

El dilema es real y político. Por un lado, prohibir o frenar la IA de forma amplia podría limitar beneficios en salud, ciencia y eficiencia industrial. Por otro, permitir un crecimiento desenfrenado sin reglas puede empeorar la crisis climática. Entre ambos polos hay decisiones concretas: impuestos por carbono digital, estándares mínimos de eficiencia por modelo, obligaciones de reporte y límites a la concentración de cómputo en redes con alta intensidad fósil.

También está la tensión entre innovación y transparencia. Muchas empresas consideran estratégica la información sobre consumo y diseño de modelos; sin embargo, la falta de datos públicos dificulta el análisis independiente y la formulación de políticas eficaces.

Qué decisiones concretas importan —y al lector común

Si eres ejecutivo o responsable técnico: incorpora métricas de carbono en decisiones de arquitectura, valora modelos compactos y prioriza ubicaciones con energía limpia. Si trabajas en política pública: exige transparencia, crea estándares de reporte y vincula créditos y subvenciones a prácticas de bajo carbono. Si eres consumidor: exige claridad sobre el impacto ambiental de los servicios que usas y favorece empresas con prácticas verificadas.

Finalmente, el debate sobre IA y clima es también un debate sobre prioridades: ¿queremos una IA que acelere una economía eficiente y baja en carbono, o una que amplifique el derroche energético? La respuesta no la darán solo ingenieros, sino combinando regulación, mercados y ciudadanía informada.

Para entender la magnitud del problema con rigor: la cifra relevante no es el consumo de una sola GPU ni la de un solo entrenamiento, sino la proyección agregada de demanda energética de toda la industria de IA en distintas trayectorias tecnológicas y regulatorias. Ahí se decidirá si la IA se convierte en una aliada del clima o en un factor que lo complique.

Acciones prácticas y rápidas: medir, reportar, exigir transparencia y preferir infraestructuras con prioridad en eficiencia y energías limpias. Esa hoja de ruta, aplicada con disciplina, permite aprovechar lo mejor de la IA minimizando su factura climática.