¿Alguna vez te has preguntado cuánta energía consume la IA (inteligencia artificial)? Sin lugar a dudas, el impacto ambiental de esta importante innovación tecnológica es mayor del que imaginas.
Pero hay cosas concretas que pueden hacerse para reducirlo. Aquí te explicamos todo lo que debes saber al respecto.
La importancia de saber cuánta energía consume la IA
La inteligencia artificial está transformando nuestras vidas. Influye en diversos sectores: desde el ámbito de la salud, al de las finanzas, pasando por el de las telecomunicaciones. Sin duda, es asombrosa la amplitud de su campo de aplicación. Por ejemplo, se puede usar para predecir y mitigar los efectos de una tormenta geomagnética e, incluso, para desarrollar la exploración espacial.
Pero este cambio social depende de gigantescos centros de datos. Y estos consumen muchísima electricidad. El año pasado, el consumo global de estos centros de datos rondó el 1,5 % de la electricidad mundial. Y se cree que esta cifra podría duplicarse (o incluso más) de cara al 2030. Por eso, es fundamental tener en cuenta cuánta energía consume la IA (García-Ceca, C., 2025).
En España, ya existe un debate público al respecto. El Gobierno está comprometido con analizar el impacto energético y ambiental de los centros de datos. Y con ver si se alinean con objetivos climáticos. De este modo, se pretende impulsar el despliegue digital sin desbordar la red. (Álvarez, C., 2025).
El crecimiento de la IA aumenta el consumo de energía
El ciclo de vida de un sistema de IA tiene dos “picos” energéticos. Por un lado, el “entrenamiento” (que son semanas de cómputo intensivo); y, por otro, la “inferencia” (que ocurre cuando el modelo ya está en producción, respondiendo millones de veces al día). Así, diversos análisis demuestran que la inferencia puede superar al entrenamiento en consumo total.
Tengamos en cuenta un dato curioso para dimensionar la magnitud de lo que estamos hablando. Algunos estudios han comparado el impacto del entrenamiento de grandes modelos, con el consumo eléctrico de cientos de hogares durante varios días, o lo que es igual, al de una ciudad pequeña. Claro está, siempre es necesario tener en cuenta que esto puede variar según el hardware, el tamaño del modelo y el mix eléctrico. (O’Donnell, J. y Crownhart, C., 2025).
El rol esencial de la eficiencia energética
Cuando hablamos de cuánta energía consume la IA, especialmente en este tiempo de grandes desafíos ambientales, la eficiencia energética es clave para lograr procesos tecnológicos sostenibles. Es por ello que está tomando un rol fundamental, con soluciones como las siguientes:
Cuánta energía consume la IA: procesadores más eficientes
Actualmente, aceleradores de última generación mejoran el rendimiento por vatio. El indicador PUE (Power Usage Effectiveness), por ejemplo, permite reducir pérdidas que no son informáticas (refrigeración, UPS, distribución). Cuanto más cerca esté de 1, mejor será para la economía y el cuidado ambiental.
Por ello, al optimizar centros de datos con pasillos frío/caliente, free-cooling y set-points, se reducen los montos de las facturas y también la huella ambiental.
Los algoritmos optimizados
El desarrollo de nuevos algoritmos busca que la IA haga más con menos. Es decir, procesar la misma cantidad de datos, pero usando menos energía y tiempo. Esto implica optimizar el código. También, reducir la redundancia en los cálculos. Y, adicional a eso, emplear técnicas de entrenamiento más inteligentes, como el pruning o la cuantificación. El resultado: modelos más rápidos, baratos de operar y con menor impacto ambiental.
Cuánta energía consume la IA: uso de energía renovable
Para reducir la huella de carbono de la IA, las empresas están cambiando a fuentes de energía 100 % renovables como la solar, eólica o hidroeléctrica. Algunas, incluso, contratan energía libre de carbono las 24 horas, todos los días del año (CFE 24/7). Así se aseguran de que cada operación esté respaldada por electricidad limpia en tiempo real, y no solo como un promedio anual (Google Sostenibilidad, s.f.; Microsoft Prensa, 2025).
La sostenibilidad como factor clave en la IA del futuro
Actualmente, la sostenibilidad no es un extra. Es una condición obligatoria que afecta licencias, costos y la imagen de cualquier empresa. En la práctica, esto significa integrar métricas de consumo energético y de agua en los objetivos clave (OKR) de cada proyecto de inteligencia artificial.
También, implica tomar decisiones inteligentes. Una de ellas es elegir centros de datos ubicados en regiones con mayor uso de energías renovables. Otra, programar las cargas de trabajo en las horas del día con menor huella de carbono (load shifting).
Cuando existe un compromiso real de gobiernos, empresas y sociedad, se logra una convergencia entre innovación tecnológica (chips más eficientes, algoritmos que consumen menos recursos) y operación responsable (uso de energía limpia, bajo índice PUE, transparencia en el consumo). Así, la digitalización puede avanzar sin poner en riesgo el planeta. Como hemos visto, es fundamental tener en cuenta cuánta energía consume la IA. También, aplicar formas concretas que puedan reducir dicho impacto ambiental. Este compromiso con el cuidado del ambiente permitirá que sigamos desarrollando, de modo sostenible, esta herramienta tecnológica, cuyo futuro aún somos incapaces de imaginar.
Referencias Bibliográficas
- Álvarez, C. (2025). El Gobierno pone bajo la lupa el impacto de los centros de datos.
- García-Ceca, C. (2025). La demanda de electricidad de los centros de datos se duplicará en los próximos cinco años. Energías Renovables.
- Google Sostenibilidad. (s.f.) Cero neto de carbono.
- Microsoft Prensa. (2025). Los nuevos centros de datos de Microsoft en España no consumirán agua para su refrigeración.
- O’Donnell, J. y Crownhart, C. (2025). Así hemos medido el consumo energético y las emisiones de la IA.
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