Límite de Pista
El costo energético de la IA generativa: ¿cuánta electricidad consume una consulta?
Cada pregunta a un chatbot parece inofensiva, pero detrás de la respuesta hay centros de datos, chips especializados y un consumo eléctrico creciente. La expansión de la IA generativa reabre un debate clave: eficiencia, impacto ambiental y sostenibilidad digital.
La inteligencia artificial generativa se volvió parte de la vida cotidiana. Desde redactar correos hasta programar código o crear imágenes, millones de usuarios interactúan a diario con modelos cada vez más potentes. Sin embargo, esa aparente inmaterialidad tiene un anclaje físico muy concreto: electricidad, mucha electricidad.
La pregunta ya no es solo qué puede hacer la IA, sino cuánta energía consume cada consulta y qué implica eso a escala global.
Qué ocurre cuando hacemos una pregunta a la IA
Cada consulta a un modelo generativo activa una cadena de procesos en centros de datos distribuidos por el mundo. Servidores equipados con GPUs y TPUs de alto rendimiento realizan millones de operaciones matemáticas en fracciones de segundo. A diferencia de una búsqueda tradicional, la IA generativa no recupera datos: los calcula en tiempo real.
Diversos estudios académicos y reportes industriales estiman que una sola consulta a un modelo de lenguaje avanzado puede consumir entre 2 y 10 veces más energía que una búsqueda web convencional, dependiendo del tamaño del modelo, la longitud de la respuesta y la infraestructura utilizada.
En términos prácticos, una interacción breve puede requerir entre 0,2 y 1 watt-hora, una cifra modesta de forma aislada, pero significativa cuando se multiplica por cientos de millones de consultas diarias.
El peso real está en el entrenamiento
Aunque las consultas cotidianas suman, el mayor consumo energético ocurre antes de que el usuario vea la primera respuesta: el entrenamiento de los modelos.
Entrenar un modelo de gran escala puede demandar miles de GPUs funcionando durante semanas o meses, con consumos que se miden en gigavatios-hora. Investigaciones publicadas en revistas científicas estiman que el entrenamiento de un solo modelo de lenguaje avanzado puede emitir cientos o incluso miles de toneladas de CO₂, según la matriz energética del país donde se realiza.
Este proceso se repite cada vez que se lanza una nueva versión, lo que convierte al entrenamiento en uno de los puntos más críticos del impacto ambiental de la IA.
Centros de datos: eficiencia vs demanda explosiva
Las grandes tecnológicas sostienen que sus centros de datos son cada vez más eficientes. De hecho, en la última década el rendimiento por watt mejoró de forma constante gracias a hardware especializado y sistemas de refrigeración avanzados.
El problema es el volumen. La demanda de IA crece más rápido que las mejoras de eficiencia. Según estimaciones del sector energético, los centros de datos ya representan cerca del 2% del consumo eléctrico global, y la IA generativa es uno de los principales motores de ese aumento.
En regiones como Estados Unidos, Irlanda o Países Bajos, la expansión de data centers empieza a generar tensiones con las redes eléctricas locales.
¿IA verde o contradicción estructural?
Las empresas líderes aseguran avanzar hacia energías renovables y neutralidad de carbono. Sin embargo, especialistas advierten que la huella energética de la IA no depende solo de la fuente eléctrica, sino también del diseño de los modelos y de su uso indiscriminado.
Optimizar algoritmos, reducir el tamaño de los modelos para tareas simples y limitar aplicaciones superfluas aparecen como estrategias clave. De lo contrario, la promesa de una IA eficiente podría chocar con un límite físico ineludible: la energía disponible.
La próxima vez que una IA responda en segundos, la pregunta no será solo si la respuesta es correcta, sino qué costo invisible tuvo producirla. En la economía digital, incluso las palabras pesan… en kilovatios.
