Tabla de contenido
Los cálculos difundidos acerca del gasto energético que demanda una única petición a un sistema de inteligencia artificial oscilan enormemente, abarcando desde 0,24 vatios-hora hasta prácticamente 30, lo cual abarca más de tres órdenes de magnitud. Esto no ocurre porque existan falsedades o certezas absolutas, sino debido a que los parámetros evaluados varían por completo. Este texto analiza minuciosamente, apoyándose en investigaciones originales y validadas por la comunidad científica, el impacto real de la inteligencia artificial tanto en recursos hídricos como eléctricos, explicando además el motivo de la contradicción entre las estadísticas habituales y enseñando a interpretar críticamente cualquier noticia al respecto. Se incorporan las estadísticas globales aportadas por la Agencia Internacional de la Energía junto con el Lawrence Berkeley National Laboratory, los registros operativos obtenidos directamente de Google, la primera evaluación integral sobre el ciclo de vida de un sistema comercial como Mistral, y diversos estudios académicos dedicados a medir la huella de agua. Como cierre, se proporciona un repertorio bibliográfico dotado de DOI para facilitar la comprobación independiente de cada información.
Resumen en 30 segundos: las ocho cifras clave
Si únicamente vas a ojear un fragmento de este artículo, asegúrate de que sea esta tabla. Cada una de las filas detalla la procedencia junto al año, puesto que, careciendo de dichos datos, la cifra carece de sentido por completo.
| Magnitud | Cifra | Fuente y año |
|---|---|---|
| Electricidad de todos los centros de datos del mundo (2025) | ≈485 TWh — un 1,5 % del consumo eléctrico mundial | AIE, Electricity 2026 |
| Proyección para 2030 | ≈945 TWh — cerca del 3 % mundial | AIE, Energy and AI (2025) y Electricity 2026 |
| Parte atribuible específicamente a cargas de IA (2025) | ≈155 TWh de los 485 TWh (≈20 % del total) | AIE / Aczel et al. (2026) |
| Centros de datos en EE. UU. (2023) | 176 TWh — el 4,4 % de la electricidad del país | Lawrence Berkeley National Laboratory (2024) |
| Consulta de texto mediana en Gemini, medida en producción | 0,24 Wh y 0,26 ml de agua | Elsworth et al., Google (2025) |
| Consulta de 400 tokens en Le Chat, análisis de ciclo de vida | 1,14 gCO₂e y 45 ml de agua | Mistral AI con Carbone 4 y ADEME (2025) |
| Rango entre el modelo más y el menos eficiente por consulta larga | de 0,45 Wh a más de 29 Wh (×65) | Jegham et al. (2025) |
| Huella hídrica global de la IA proyectada para 2027 | 4.200-6.600 millones de m³ anuales (retirada) | Li et al. (2023) / Barnett-Itzhaki (2026) |
En este artículo vas a descubrir
- Por qué las cifras públicas no resultan comparables entre sí, además de los cinco parámetros que conviene definir antes de contrastar cualquier dato.
- Los datos consolidados de uso eléctrico, junto con sus contextos y márgenes de duda.
- El consumo por consulta: todas las mediciones disponibles puestas en la misma tabla, con su metodología.
• El agua: los tres «grifos» distintos que casi nadie distingue y que explican la mayor parte de las discrepancias.
- Entrenamiento frente a inferencia: dónde se sitúa actualmente el gasto real.
- Por qué el inconveniente no resulta global sino local, analizando las situaciones de Virginia del Norte, Irlanda, Oregón y São Paulo.
- Qué palancas reducen el impacto de verdad, cuantificadas.
- Una lista de comprobación de seis preguntas para auditar cualquier titular sobre consumo de IA.
1. Por qué las cuentas no cuadran: cinco parámetros que nadie fija
En julio de 2025 se produjo un acontecimiento revelador. Sam Altman, el máximo responsable de OpenAI, dio a conocer que una petición promedio en ChatGPT gasta 0,34 Wh y aproximadamente 0,32 mililitros de agua. Poco después, Mistral AI dio a conocer el primer análisis sobre el ciclo de vida global de un modelo de lenguaje comercial y cifró el agua de una respuesta de 400 tokens en 45 mililitros. Dos compañías de un mismo ámbito, durante el transcurso del mismo mes, con una brecha superior a cien veces en idéntica variable.
Ninguna de las dos posturas resulta necesariamente errónea. Evalúan aspectos diferentes, y ese es justamente el trasfondo de esta discusión. Una revisión sistemática compuesta por 88 investigaciones evaluadas por expertos y difundida en Renewable and Sustainable Energy Reviews reveló que el gasto energético por tarea durante la inferencia abarca más de tres órdenes de magnitud en los trabajos científicos; en este sentido, producir imágenes demanda aproximadamente 1.450 veces más recursos que una operación elemental de clasificación de textos [3].
Antes de comparar dos cifras sobre consumo de IA hay que comprobar que coinciden en estos cinco parámetros:
| Parámetro | Opciones posibles | Efecto en la cifra |
|---|---|---|
| Frontera del sistema | Únicamente el acelerador; acelerador más servidor; sumando capacidad ociosa; añadiendo el sobrecoste del centro de datos (PUE); incluyendo la fabricación del hardware | El resultado final puede multiplicarse por dos o por tres |
| Agua: retirada o consumo | Volumen extraído de la cuenca en contraste con el recurso evaporado y no retornado | Se aprecian discrepancias de un orden de magnitud |
| Alcance del agua | Directa (refrigeración, alcance 1); indirecta (generación eléctrica, alcance 2); incorporada (semiconductores, alcance 3) | Normalmente, el alcance 2 rebasa al primero |
| Tipo de tarea | Pregunta breve; contestación extensa; razonamiento profundo; generación de imágenes; vídeo | Alcanza hasta ×1.450 basándose en la revisión sistemática |
| Modelo y despliegue | Versión compacta cuantizada frente a desarrollo de frontera; procesamiento por lotes o consultas individuales; emplazamiento y climatología de la instalación | Diferencias de hasta ×65 entre arquitecturas; hasta ×100 motivadas por la gestión de peticiones |
A esto se añade un problema estructural de transparencia. Un trabajo publicado en Patterns en 2025 lo expone sin rodeos: los informes medioambientales de los operadores de centros de datos no distinguen entre cargas de IA y cargas que no lo son, de modo que la huella de la IA solo puede aproximarse a partir de métricas generales del centro de datos; y en muchos casos la información publicada no permite ni determinar el total de la compañía [1].
2. El consumo eléctrico de los centros de datos
Aquí las cifras resultan más firmes, ya que se apoyan en fuentes institucionales con metodologías transparentes. La Agencia Internacional de la Energía (AIE) encabeza estas estimaciones: en su reporte Energy and AI, publicado en abril de 2025, calculó una demanda mundial de los centros de datos de aproximadamente 945 TWh en 2030, una cantidad equivalente al gasto eléctrico anual de Japón. Por su parte, la edición de Electricity 2026 ubica la base de 2025 cerca de los 485 TWh, lo que equivale al 1,5 % de la energía global, de los cuales unos 155 TWh se destinan exclusivamente a infraestructuras de IA.
| Fuente | Ámbito | Cifra actual | Proyección | Nota metodológica |
|---|---|---|---|---|
| AIE, Electricity 2026 / Energy and AI | Planetharis, la totalidad de los centros de procesamiento de datos | aprox. 485 TWh (2025), 1,5 % | aprox. 945 TWh hacia 2030 (aprox. 3 %); aprox. 1.200 TWh en 2035 | Escenario de referencia; la propia AIE recalca las dudas macroeconómicas y de implantación [3] |
| Lawrence Berkeley National Laboratory (2024) | Estados Unidos | 176 TWh (2023), 4,4 % | 325-580 TWh en 2028 (6,7 %-12 %) | Estudio solicitado por el Departamento de Energía; el 12 % representa el límite superior, quedando descartado como cálculo principal |
| Chen et al., Communications Sustainability (2026) | Planetharis, únicamente la infraestructura de inteligencia artificial de las seis grandes empresas tecnológicas | aprox. 118 TWh (2024) | 239-295 TWh en 2030 (aprox. 1 % global) | Fusiona la revisión bibliográfica junto con la simulación de supuestos [10] |
| Aczel et al. (2026) | Planetharis, separando inteligencia artificial de otras cargas | 448 TWh (2025), inteligencia artificial aprox. 20 % | 945 TWh para 2030, inteligencia artificial aprox. 40 % | Documento resumen [14] |
| Fan et al., Energy and Climate Change (2026) | Planetharis, perspectiva a largo plazo | — | 1.800-5.000 TWh en 2050 dependiendo del contexto socioeconómico | Esquema SSP; este intervalo evidencia una variación genuina, descartando discrepancias [8] |
| Turkay et al., PLOS One (2026) | Planetharis, proyección tendencial | — | Cerca del 30 % del consumo eléctrico global en 2050 | Suposición límite basada en la prolongación de patrones vigentes, descartando que sea un cálculo principal [12] |
Se pueden extraer dos lecturas compatibles de esta tabla. Por un lado, a escala global, la inteligencia artificial representa todavía un porcentaje reducido de la red eléctrica global —aproximadamente el 0,5 % en la actualidad, con proyección de alcanzar entre el 1 % y el 1,2 % hacia 2030, basándose en la previsión más prudente [10]—. Por otro lado, la velocidad de expansión carece de antecedentes recientes dentro del sector eléctrico, dándose la circunstancia de que las redes de suministro requieren márgenes de siete a diez años para su planificación, al tiempo que un centro de datos se levanta en un período de dos.
Un dato que refleja dicha discrepancia: una simulación de dinámica de sistemas dada a conocer en Sustainable Futures centrada en Virginia del Norte —el núcleo mundial de centros de datos, donde estos ya absorben cerca del 25 % de la energía eléctrica local— revela que la reserva proyectada descenderá por debajo del umbral aconsejado del 17,7 % en un plazo de tres a cinco años, y que la proporción destinada a estas instalaciones llegará al 36 %-40 % del gasto energético de la zona para 2031 [17].
3. Cuánto demanda una única petición
Esta cifra es la más repetida y, al mismo tiempo, la menos veraz. A lo largo de los años, los cálculos se elaboraron desde una perspectiva externa, partiendo de conjeturas sobre el uso y el hardware. En agosto de 2025 vio la luz el primer registro en un contexto operativo real: Google equipó la plataforma que da soporte a Gemini y determinó que la petición textual media consume 0,24 Wh de energía y 0,26 ml de agua, lo cual equivale a nueve segundos de emisión televisiva y a cinco gotas de líquido [23].
Ese trabajo es importante por dos razones más allá del número. La primera es que su frontera del sistema incluye la energía del acelerador activo, el sistema anfitrión, la capacidad inactiva de las máquinas y el sobrecoste energético del centro de datos: es decir, es una contabilidad amplia, no un cálculo optimista de GPU. La segunda es que documenta una reducción de 33 veces en energía y 44 veces en huella de carbono por consulta mediana en un solo año, atribuida a mejoras de software y a la compra de energía limpia. Cualquier cifra sobre consumo por consulta anterior a 2024 está, por tanto, obsoleta por un factor de decenas.
| Medición | Energía | Agua | Metodología |
|---|---|---|---|
| Gemini Apps, consulta de texto mediana (Google, 2025) | 0,24 Wh | 0,26 ml | Medición en producción, pila completa incluyendo capacidad inactiva y PUE [23] |
| ChatGPT, consulta media (declaración de OpenAI, 2025) | 0,34 Wh | ≈0,32 ml | Declaración pública sin metodología publicada ni revisión externa |
| Le Chat, respuesta de 400 tokens (Mistral, 2025) | No desglosada | 45 ml | Análisis de ciclo de vida ISO 14040/44, revisado por Resilio y Hubblo; incluye 1,14 gCO₂e y 0,16 mg Sb eq |
| 30 modelos comerciales, consulta corta (Jegham et al., 2025) | 0,42-0,45 Wh el más eficiente | Estimada por multiplicadores de empresa | Inferencia estadística de la configuración de hardware a partir de datos públicos de API [11] |
| Los mismos 30 modelos, consulta larga | Más de 29 Wh el más intensivo (×65) | — | Igual que la anterior [11] |
| Correo de 120-200 palabras con Llama-3-70B (Shumba et al., 2024) | — | ≈0,12 l | Estimación por eficiencia hídrica nacional en 11 países africanos [16] |
| El mismo correo con un modelo de clase GPT-4 | — | Hasta ≈2,6 l | Igual que la anterior; la horquilla depende fuertemente del país [16] |
La conclusión práctica no es «consume poco» ni «consume mucho». Es que la elección de modelo y la forma de servirlo pesan más que el hecho de usar IA o no usarla. Un estudio empírico sobre H100 encontró que la estructuración temporal de la llegada de peticiones puede reducir la energía por petición hasta cien veces, y que la mejora por usar precisión reducida solo aparece en regímenes limitados por cómputo [20]. Otro trabajo sobre 14 modelos abiertos de 6.000 a 34.000 millones de parámetros concluyó que aumentar el tamaño del modelo eleva mucho el consumo sin mejoras proporcionales de precisión, y que en bastantes tareas los modelos medianos igualan o superan a los grandes con mucha menos energía [21].
Hay además un hallazgo contraintuitivo que conviene conocer: en una evaluación multilingüe sobre NVIDIA H200 con más de 5.100 ejecuciones, la energía varió hasta el triple entre modelos con cargas idénticas, la correlación entre gasto energético y rendimiento en razonamiento resultó débil (ρ de Spearman = 0,109; p = 0,386), y el idioma de la consulta se comportó como un parámetro medible de despliegue: las lenguas romances consumieron de media menos energía que el inglés en varios modelos [5].
4. El agua: tres grifos distintos
El agua representa el punto donde más se enreda la discusión pública, y el motivo resulta evidente: coexisten tres corrientes diferentes y casi nunca se especifica a cuál de ellas se hace referencia.
1. Agua directa (alcance 1). Se trata de aquella que se evapora en el interior de las torres de refrigeración del propio centro de datos. Habitualmente acapara los titulares y constituye el único volumen que el operador gestiona de manera directa.
2. Agua indirecta (alcance 2). La que se consume generando la electricidad que alimenta el centro de datos: refrigeración de centrales térmicas y nucleares, evaporación en embalses hidroeléctricos. Suele ser mayor que la directa. En el clúster de São Paulo, con una carga informática de unos 550 MW y una huella hídrica anual estimada de 16,1 millones de m³, más del 46 % es «agua virtual» consumida en la generación hidroeléctrica[7].
3. Agua incorporada (alcance 3). La de la fabricación de semiconductores y del resto de la cadena de suministro del hardware.
Esta distinción explica por qué una red eléctrica baja en carbono no es automáticamente baja en agua, un punto que el informe de Aczel et al. subraya expresamente [14]. Y explica también una paradoja geográfica: la hidroelectricidad, bandera de la descarbonización, genera un bucle de realimentación en el que la demanda del centro de datos presiona sistemas de agua y energía ya comprometidos por el cambio climático [7].
| Estimación | Ámbito y año | Magnitud | Qué mide exactamente |
|---|---|---|---|
| Li et al. (2023), recogido por Barnett-Itzhaki (2026) | Mundial, IA, 2027 | 4.200-6.600 millones de m³/año | Retirada de agua, no consumo neto [2] |
| Patterns (2025) | Mundial, solo cargas de IA, 2025 | 312.500-764.600 millones de litros (0,31-0,76 miles de millones de m³) | Huella aproximada por métricas generales de centro de datos [1] |
| Nature Sustainability (2025) | Estados Unidos, servidores de IA, 2024-2030 | 731-1.125 millones de m³/año | Huella hídrica anual, con horquilla por escala de despliegue [6] |
| Entrenamiento de un modelo de clase GPT-3 | Un modelo, ciclo completo | ≈1,3 GWh y ≈5,4 millones de litros | Datos de ciclo de vida recogidos en revisión jurídico-técnica [24] |
| Mistral Large 2 (2025) | Un modelo, entrenamiento + 18 meses de uso | 20,4 ktCO₂e y 281.000 m³ de agua | Análisis de ciclo de vida; el 91 % del agua corresponde a entrenamiento e inferencia |
| Serie de modelos de 20M a 13.000M de parámetros (2025) | Desarrollo completo de una familia de modelos | 493 t de CO₂ y 2,769 millones de litros | Incluye fabricación de hardware y desarrollo; el desarrollo supuso ≈50 % del impacto del entrenamiento final [22] |
Nótese la diferencia entre la primera y la segunda fila: un orden de magnitud. No se trata de un fallo en ninguna de las dos labores, sino de que la primera calcula la retirada y la segunda la huella atribuida a cargas de IA. Todo texto que equipare ambas como si fueran idénticas magnitudes carece de rigor.
La localización importa más que el volumen agregado. Dos tercios de los nuevos centros de datos estadounidenses se sitúan en zonas con estrés hídrico [18], y un análisis en PLOS Water identifica cuatro preocupaciones documentadas en litigios y expedientes públicos en Estados Unidos: erosión de la gobernanza democrática del agua, uso insostenible con subida de tarifas, pérdida de flexibilidad en la toma de decisiones hídricas, y aumento del uso de agua por la vía del incremento de la demanda eléctrica [13].
5. Entrenamiento frente a inferencia: dónde está el coste real
Durante años el relato se centró en el entrenamiento: las cifras espectaculares de un modelo frontera entrenándose durante semanas. Ese marco está desfasado. Los informes del sector indican que la inferencia, no el entrenamiento, concentra más del 90 % del consumo total de energía de un servicio de IA en explotación [19], y una síntesis en Open Praxis recoge un estudio que estima la huella de carbono de la fase de uso en 25 veces la del entrenamiento inicial [18].
Esto tiene tres consecuencias que cambian la conversación:
- El coste es proporcional al uso, no al desarrollo. Un modelo eficiente usado mil millones de veces al día pesa más que un modelo ineficiente entrenado una vez.
• El cuello de botella se desplaza a la ingeniería de servicio. La cuantización, el volumen de lote, la programación de consultas y la selección del motor de inferencia consiguen recortar el gasto energético global hasta un 73 % en comparación con un ajuste sin optimizar [4].
• Surge el efecto rebote. Dentro de esta literatura se documenta de forma explícita la paradoja de Jevons: las optimizaciones en la eficiencia abaratan el servicio y elevan la demanda global [18]. Tal como lo plantean Jegham et al., se trata de «una paradoja en auge: conforme la inteligencia artificial resulta más económica y ágil, su implantación generalizada estimula un gasto desmedido de recursos» [11].
Hay además un detalle de ingeniería eléctrica poco conocido y relevante para la planificación de red: el consumo durante el entrenamiento no es constante. Una medición detallada con series temporales encontró oscilaciones entre el 15 % y el 85 % del consumo máximo del hardware, con implicaciones negativas para la planificación a escala de red [22].
6. El inconveniente no es global, sino local
Si uno observa únicamente las cifras globales, las consecuencias de la IA aparentan ser controlables. El inconveniente radica en que los recursos no se distribuyen equitativamente: Norteamérica, Europa Occidental y Asia-Pacífico concentran más del 90 % de la capacidad de cómputo proyectada[10], al tiempo que, dentro de dichos territorios, la acumulación se repite en un número reducido de enclaves.
| Territorio | Situación documentada | Fuente |
|---|---|---|
| Virginia del Norte (EE. UU.) | Las instalaciones de procesamiento de datos absorben cerca del 25 % de la energía eléctrica local; el margen de reserva se reducirá por debajo del límite en un plazo de 3 a 5 años; alcanzando una proporción de entre el 36 % y el 40 % para 2031 | Sustainable Futures (2026) [17] |
| Oregón, Virginia e Irlanda | Se registra un índice de estrés eléctrico (PSI) superior a 0,25, lo cual evidencia la vulnerabilidad de las redes locales | Chen et al. (2026) [10] |
| Irlanda (EirGrid) y Dominion (EE. UU.) | Existen obstáculos para integrar las nuevas infraestructuras requeridas; al flexibilizar los estándares de fiabilidad, la capacidad accesible se multiplica por un factor de 1,5 a 4,6 | Lin et al. (2023) [15] |
| São Paulo (Brasil) | Se genera una huella hídrica anual de 16,1 millones de metros cúbicos para aproximadamente 550 MW; superando el 46 % de agua virtual proveniente de fuentes hidroeléctricas vulnerables a las sequías | Cambridge Prisms: Water (2026) [7] |
| Texas y Japón | Cuentan con infraestructuras diversificadas con la capacidad de integrar la demanda adicional sin sufrir tensiones equivalentes | Chen et al. (2026) [10] |
| 8 de 11 países africanos analizados | Requieren menos agua por cada interacción en comparación con la media global, debido a la baja intensidad hídrica de sus fuentes energéticas; aunque los territorios con climas esteparios demandan una mayor cantidad | Shumba et al. (2024) [16] |
La última fila merece atención porque contradice la intuición habitual. La huella de una consulta idéntica puede variar de forma sustancial según el país donde se ejecute, y no siempre en la dirección que se supone. La ubicación del centro de datos y el diseño de su refrigeración influyen en el impacto ambiental tanto como la eficiencia del hardware[25].
7. Qué mitiga realmente el impacto
Esta faceta literaria recibe escasas menciones en los medios, a pesar de ser la más práctica. Sus proporciones se encuentran medidas:
| Palanca | Reducción documentada | Límite práctico | Fuente |
|---|---|---|---|
| Organización temporal del flujo de solicitudes | Hasta ×100 en gasto energético por consulta | Demanda supervisión del tráfico; afecta a la latencia | [20] |
| Conjunto de mejoras para la inferencia (cuantización, procesamiento por lotes, motor) | Hasta el 73 % de la energía total | Altamente dependiente del hardware y de la carga de trabajo | [4] |
| Seleccionar un modelo intermedio en lugar de uno grande | Prestaciones equivalentes o superiores con un consumo energético muy inferior en múltiples tareas | Sujeto al tipo de tarea; no aplica universalmente | [21] |
| Prácticas óptimas integradas en centros de datos de inteligencia artificial (EE. UU.) | Hasta un 73 % en emisiones y un 86 % en huella hídrica | Condicionado por las limitaciones de la red eléctrica actual | [6] |
| Sistemas de refrigeración avanzados (liquidez directa) | Hasta un 50 % de la electricidad destinada a climatización | Exige modificar la infraestructura existente | [25] |
| Emplazamiento en zonas con baja huella de carbono y seguridad hídrica | Alrededor del cincuenta por ciento de la huella total combinada | Entra en conflicto con los requisitos de red y latencia | [25] |
| Simbiosis con plantas depuradoras: uso de agua tratada para refrigerar y aprovechamiento térmico para la instalación | ≈84 Mt CO₂e/año, ≈1.300 millones de m³ de agua dulce y ≈95.400 millones de dólares de ahorro neto anual | Precisa coubicación; mayor impacto previsto en EE. UU., Japón, China, Países Bajos y Reino Unido | [9] |
| Desvío de tráfico según la huella de carbono y refrigeración líquida | Entre un 40 % y un 60 % de disminución del impacto ambiental | Soluciones viables y económicas en la actualidad, aunque con baja implantación | [24] |
El trabajo sobre simbiosis entre centros de datos y depuradoras merece mención aparte por su escala: construye una geobase de más de 4.775 centros de datos y 57.547 depuradoras municipales en 98 países, y encuentra una fuerte coocurrencia espacial entre ambos tipos de instalación que permitiría emparejamientos optimizados a escala nacional [9]. Es el tipo de solución que no requiere ningún avance tecnológico pendiente, solo planificación.
El contrapunto resulta igual de relevante: según advierte un análisis publicado en Nature Sustainability, incluso adoptando las prácticas más óptimas, la industria de servidores de IA apenas podrá cumplir sus metas de cero emisiones netas para 2030 si no apela a esquemas de compensación de carbono y de recuperación hídrica cuya eficacia genera profundas dudas[6].
8. Cómo auditar cualquier titular sobre consumo de IA
Seis preguntas. Si un titular o un informe no permite responderlas, el dato no es utilizable:
1. ¿De qué año es la medición? Google documentó una mejora de 33 veces en energía por consulta en doce meses. Una cifra de 2023 no describe 2026.
2. ¿Qué incluye la frontera del sistema? ¿Acaso abarca únicamente la GPU, o también engloba el servidor, el margen de capacidad ociosa, el coeficiente PUE de las instalaciones y la propia producción del hardware?
3. En agua, ¿retirada o consumo? ¿Y de qué alcance: refrigeración, generación eléctrica o fabricación de chips?
4. ¿Qué tarea concreta se midió? Una consulta breve de texto y la creación de un vídeo no representan la misma unidad de análisis.
5. ¿Es medición, estimación o declaración? Existen tres grados de evidencia bastante diferenciados: la medición instrumentada en producción, la inferencia estadística a partir de información pública de API, y la aseveración corporativa carente de metodología.
6. ¿Está normalizada por utilidad? Valorar la energía consumida por cada consulta sin especificar la calidad del resultado obtenido impide establecer comparaciones justas. Por esta razón se sugiere el uso de indicadores compuestos como AI Energy Score, capaces de reflejar la eficiencia del razonamiento por cada unidad de energía empleada [5].
9. Lo que todavía no sabemos
Un artículo honesto tiene que decir dónde se acaba la evidencia. En este campo, las lagunas son grandes y están documentadas:
- No existen evaluaciones integrales y revisadas por pares acerca de los modelos de razonamiento o de la inteligencia artificial agéntica. Así lo destaca de manera explícita un análisis metódico sobre 88 investigaciones: nos encontramos ante una tipología novedosa carente de mediciones exhaustivas divulgadas [3]. Teniendo en cuenta que estas tecnologías producen una cantidad muy superior de tokens por cada labor, esta carencia constituye con probabilidad el vacío más significativo en la actualidad.
• No existen datos fiables de ciclo de vida de las GPU, ni factores de evaluación ampliamente disponibles, ni un estándar establecido de análisis de ciclo de vida para modelos de lenguaje. Lo reconoce la propia Mistral en su auditoría.
• Los operadores no desglosan cargas de IA frente a cargas convencionales en sus reportes ecológicos, obstaculizando la asignación precisa de los impactos [1].
• Los datos locales de consumo de agua rara vez son públicos. Los gobiernos locales y las empresas de servicios no siempre los facilitan, de modo que hace falta solicitarlos por vía de transparencia [13].
• La atribución transfronteriza está sin resolver. Se ha propuesto un marco híbrido que asigne la huella operativa a los Estados anfitriones y los impactos incorporados y de servicio a los Estados consumidores, pero no existe acuerdo [24].
Preguntas frecuentes
¿Cuánta energía demanda una consulta realizada en ChatGPT o Gemini?
Google proporciona la única medición instrumentada disponible en un entorno productivo para Gemini: 0,24 Wh energéticos y 0,26 ml hídricos por cada consulta textual mediana, considerando un perímetro sistémico que abarca el acelerador, el servidor central, el margen operativo inactivo y el gasto general del centro de datos [23]. Por su parte, OpenAI reportó 0,34 Wh y aproximadamente 0,32 ml en relación con ChatGPT, omitiendo los detalles metodológicos. Investigaciones independientes registran cifras superiores a 29 Wh cuando se trata de peticiones extensas y arquitecturas exigentes [11]. Carecemos de un valor universal aplicable, pues este varía en función de la arquitectura, la extensión de la contestación y la infraestructura de despliegue.
¿Es cierto que la inteligencia artificial gasta demasiada agua?
Dependiendo del enfoque adoptado, las estimaciones cambian notablemente. Para una solicitud individual, los registros oscilan entre los 0,26 ml reportados por Gemini en entornos reales y los 45 ml calculados por Le Chat mediante un análisis del ciclo de vida abarcando 400 tokens. Globalmente, las estimaciones para la inteligencia artificial a escala planetaria se sitúan entre 0,31 y 0,76 mil millones de metros cúbicos para 2025, tal como indica Patterns[1], mientras que Li et al. proyectan extracciones anuales de entre 4.200 y 6.600 millones de metros cúbicos para 2027 [2]. El contraste fundamental no radica tanto en la magnitud material como en los criterios conceptuales empleados: extracción versus consumo, además del alcance directo frente al indirecto.
¿Qué pesa más, entrenar un modelo o usarlo?
Usarlo. La inferencia concentra más del 90 % del consumo energético de un servicio en explotación[19], y una estimación recogida en la literatura sitúa la huella de carbono de la fase de uso en 25 veces la del entrenamiento inicial [18]. En el caso documentado de Mistral Large 2, el 91 % del agua y el 85,5 % de los gases de efecto invernadero corresponden conjuntamente a entrenamiento e inferencia.
Noticias similares
¿Qué porcentaje de la electricidad mundial consume la inteligencia artificial?
Los centros de datos en su conjunto consumieron unos 485 TWh en 2025, en torno al 1,5 % de la electricidad mundial, de los que aproximadamente 155 TWh correspondieron a instalaciones orientadas a IA. Es decir, la IA ronda el 0,5 % del consumo eléctrico mundial. La proyección de la AIE para todos los centros de datos en 2030 es de unos 945 TWh, cerca del 3 %, con la IA ganando peso dentro de ese total.
¿Las optimizaciones de eficiencia solucionan la dificultad?
Solo de manera parcial. Las simulaciones predictivas revelan que, a pesar de que el rendimiento operativo aumenta de manera notable, el consumo total se multiplica cerca de diez veces debido al incremento en la frecuencia de utilización [12]. Hablamos del efecto rebote o paradoja de Jevons, un fenómeno registrado formalmente en estos estudios [18]. Aquellos panoramas que consiguen abatir más gases contaminantes unifican una menor cantidad de arquitecturas junto con una migración hacia energía eléctrica limpia, rebasando por más de veinte puntos porcentuales el impacto que genera la optimización aislada [12].
¿Puede la energía renovable cubrir la demanda de la IA?
En principio sí, aunque con matices. Tras examinar sistemáticamente 88 investigaciones, se determina que esto resulta factible únicamente si se dinamiza la implantación, se transita del balance anual de energía limpia al emparejamiento horario —conocido como 24/7 carbon-free energy— y se implementan normativas ajustadas a cada región. Los mecanismos de adquisición energética difieren notablemente: la llamada «brecha de adicionalidad» separa los certificados desagregados de la sincronización horaria efectiva [3].
¿De qué manera puede una compañía que emplea inteligencia artificial disminuir su impacto ambiental?
Cuatro decisiones con impacto cuantificable, dispuestas según su repercusión: optar por la versión más ligera que ejecute el cometido de manera eficiente en vez de la alternativa más avanzada[21]; consolidar los requerimientos en lotes y organizar su emisión en lugar de lanzarlos de forma individual [20]; escoger la localización y el proveedor basándose en la huella de carbono y la escasez hídrica local, y no únicamente atendiendo a la velocidad de respuesta y la tarifa [25]; así como demandar al suministrador métricas de consumo hídrico y eléctrico por cada petición mediante procedimientos transparentes, evitando métricas globales.
Metodología y límites de este artículo
Este artículo se ha elaborado a partir de bibliografía evaluada por expertos hallada mediante exploración semántica en repositorios científicos (Semantic Scholar, OpenAlex y PubMed por medio de Consensus), reforzada con tres clases de datos primarios no académicos: documentos oficiales de instituciones públicas (Agencia Internacional de la Energía, Lawrence Berkeley National Laboratory por encomienda del Departamento de Energía de Estados Unidos), estudios de ciclo vital editados por compañías con auditoría externa (Mistral AI junto a Carbone 4, ADEME, Resilio y Hubblo), y registros de rendimiento operativo dados a conocer por proveedores (Google).
Tres límites que el lector debe tener presentes:
• Las cifras de 2030 y posteriores son escenarios, no previsiones. Cuando se citan rangos amplios es porque la incertidumbre es real y está cuantificada en la fuente, no porque haya desacuerdo entre autores.
• Las declaraciones corporativas que carecen de una metodología publicada se señalan explícitamente y no se consideran equivalentes a las mediciones instrumentadas ni a los análisis de ciclo de vida evaluados.
• El campo se mueve muy rápido: la mejora de 33 veces documentada por Google en doce meses implica que cualquier cifra por consulta debe fecharse. Este artículo refleja la evidencia disponible a 3 de noviembre de 2026.
Referencias
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Fuentes institucionales y corporativas
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- Mistral AI. Our contribution to a global environmental standard for AI, julio de 2025.
• Our World in Data. How much energy do data centers and artificial intelligence use? (conjunto informativo sustentado en cifras de la AIE).
Los costes por consulta de los servicios comerciales de inteligencia artificial varían con gran rapidez: cualquier dato de esta índole necesita ser contrastado frente al registro más actualizado del proveedor.
