Contenido
- Resumen en 30 segundos: las ocho cifras que importan
- Por qué las cuentas no encajan: cinco parámetros que nadie establece
- Cuánta electricidad consumen los centros de datos
- Cuánto consume una sola consulta
- El agua: tres grifos distintos
- Entrenamiento frente a inferencia: dónde está el coste real
- El problema no es global, es local
- Qué mitiga realmente el impacto
- Cómo auditar cualquier titular sobre consumo de IA
- Lo que todavía no sabemos
- Preguntas frecuentes
- Metodología y límites de este artículo
- Referencias
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 que importan
Si solo vas a leer una parte de este artículo, que sea esta tabla. Cada fila indica la fuente y el año, porque sin eso el número no significa nada.
| 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 la dificultad no es global sino local, analizando las situaciones de Virginia del Norte, Irlanda, Oregón y São Paulo.
- Qué palancas disminuyen el impacto de manera real, cuantificadas.
- Una lista de comprobación de seis preguntas para auditar cualquier titular sobre consumo de IA.
Por qué las cuentas no encajan: cinco parámetros que nadie establece
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 suma una dificultad estructural en cuanto a la transparencia. Un estudio dado a conocer en Patterns durante 2025 lo señala con claridad: los reportes ecológicos de los administradores de centros de datos no distinguen entre cargas de IA y cargas que no lo son, por lo que el impacto ambiental de la inteligencia artificial únicamente se logra estimar mediante indicadores globales de la infraestructura; además, frecuentemente los datos difundidos ni siquiera posibilitan calcular el total corporativo [1].
Cuánta electricidad consumen los centros de datos
Aquí las cifras son más sólidas, porque existen fuentes institucionales con metodología publicada. La Agencia Internacional de la Energía (AIE) es la referencia central: su informe Energy and AI de abril de 2025 proyectó un consumo global de centros de datos de unos 945 TWh en 2030, comparable al consumo eléctrico anual de Japón, y su serie Electricity 2026 sitúa el punto de partida de 2025 en torno a 485 TWh, es decir un 1,5 % de la electricidad mundial, de los cuales unos 155 TWh corresponden a instalaciones orientadas a IA.
| Fuente | Ámbito | Cifra actual | Proyección | Nota metodológica |
|---|---|---|---|---|
| AIE, Electricity 2026 / Energy and AI | Mundial, todos los centros de datos | ≈485 TWh (2025), 1,5 % | ≈945 TWh en 2030 (≈3 %); ≈1.200 TWh en 2035 | Escenario base; la propia AIE subraya la incertidumbre macroeconómica y de adopción [3] |
| Lawrence Berkeley National Laboratory (2024) | Estados Unidos | 176 TWh (2023), 4,4 % | 325-580 TWh en 2028 (6,7 %-12 %) | Encargado por el Departamento de Energía; el 12 % es el extremo alto, no una estimación central |
| Chen et al., Communications Sustainability (2026) | Mundial, solo infraestructura de IA de las seis grandes tecnológicas | ≈118 TWh (2024) | 239-295 TWh en 2030 (≈1 % mundial) | Combina análisis documental con modelización de escenarios [10] |
| Aczel et al. (2026) | Mundial, con desglose IA / no IA | 448 TWh (2025), IA ≈20 % | 945 TWh en 2030, IA ≈40 % | Informe de síntesis [14] |
| Fan et al., Energy and Climate Change (2026) | Mundial, horizonte largo | — | 1.800-5.000 TWh en 2050 según escenario socioeconómico | Marco SSP; el rango refleja incertidumbre real, no desacuerdo [8] |
| Turkay et al., PLOS One (2026) | Mundial, escenario de continuidad | — | Hasta el 30 % de la demanda eléctrica mundial en 2050 | Escenario extremo de continuidad de tendencias, no previsión central [12] |
Hay dos lecturas compatibles de esta tabla. La primera: en términos agregados, la IA sigue siendo una fracción modesta del sistema eléctrico mundial —en torno al 0,5 % hoy, camino del 1 % al 1,2 % en 2030 según la estimación más conservadora [10]—. La segunda: el ritmo de crecimiento no tiene precedente reciente en el sector eléctrico, y la infraestructura de red se planifica en plazos de siete a diez años mientras un centro de datos se construye en 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].
Cuánto consume una sola consulta
Esta es la cifra que más circula y la menos fiable. Durante años las estimaciones se construyeron desde fuera, con supuestos sobre hardware y utilización. En agosto de 2025 se publicó la primera medición en un entorno de producción real: Google instrumentó la infraestructura que sirve a Gemini y cifró la consulta de texto mediana en 0,24 Wh de energía y 0,26 ml de agua, el equivalente a ver nueve segundos de televisión y a cinco gotas de agua [23].
Dicha labor cobra relevancia por un par de motivos que van más allá de la simple cifra. Por un lado, su delimitación sistémica abarca el gasto energético del acelerador operativo, la plataforma anfitriona, el margen ocioso de los equipos y el sobrecosto eléctrico del centro de datos; en otras palabras, constituye un balance exhaustivo y no una estimación complaciente centrada únicamente en la GPU. Por otro lado, registra un descenso de 33 veces en energía y 44 veces en huella de carbono por consulta mediana en el transcurso de un único año, un logro derivado tanto de la optimización del software como de la adquisición de electricidad verde. En consecuencia, cualquier dato previo a 2024 sobre el gasto energético por consulta queda completamente desfasado por un orden de magnitud considerable.
| Medición | Energía | Agua | Metodología |
|---|---|---|---|
| Gemini Apps, consulta de texto mediana (Google, 2025) | 0,24 Wh | 0,26 ml | Evaluación en entorno real, infraestructura global abarcando capacidad ociosa junto con la eficiencia PUE [23] |
| ChatGPT, consulta media (declaración de OpenAI, 2025) | 0,34 Wh | ≈0,32 ml | Anuncio oficial sin detalles metodológicos disponibles ni auditoría externa |
| Le Chat, respuesta de 400 tokens (Mistral, 2025) | No desglosada | 45 ml | Estudio de ciclo de vida bajo normas ISO 14040/44, verificado por Resilio junto a Hubblo; abarca 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 | Cálculo derivado mediante coeficientes empresariales | Cálculo estadístico de la arquitectura hardware partiendo de información abierta de API [11] |
| Los mismos 30 modelos, consulta larga | Más de 29 Wh el más intensivo (×65) | — | Idem al caso previo [11] |
| Correo de 120-200 palabras con Llama-3-70B (Shumba et al., 2024) | — | ≈0,12 l | Cálculo basado en el rendimiento hídrico territorial dentro de 11 naciones africanas [16] |
| El mismo correo con un modelo de clase GPT-4 | — | Hasta ≈2,6 l | Idem al caso previo; el rango varía notablemente según el territorio [16] |
La moraleja práctica no aboga por el consumo mínimo ni por el desmedido. Más bien, se deduce que la selección del modelo y su modalidad de servicio influyen mucho más que la propia decisión de implementar o prescindir de la inteligencia artificial. A través de una investigación empírica centrada en H100, se descubrió que organizar temporalmente las solicitudes entrantes es capaz de recortar el gasto energético por consulta hasta un centenar de veces, mientras que los beneficios derivados de emplear una precisión menor únicamente se manifiestan en escenarios condicionados por la capacidad de cálculo [20]. Por otro lado, un análisis diferente enfocado en 14 arquitecturas abiertas que oscilaban entre los 6.000 y los 34.000 millones de parámetros determinó que expandir las dimensiones del sistema incrementa notablemente el gasto energético sin aportar avances exactos equivalentes, evidenciando además que, en numerosas actividades, los sistemas medianos consiguen igualar o superar a los de mayor envergadura gastando una cantidad considerablemente menor de energía [21].
Hay además un descubrimiento contraintuitivo que resulta útil tener presente: durante un análisis multilingüe enfocado en NVIDIA H200 que superó las 5.100 ejecuciones, el consumo energético experimentó variaciones de hasta tres veces entre opciones con idénticas cargas de trabajo, la vinculación entre gasto de energía y desempeño lógico demostró ser escasa (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 requirieron en promedio un menor gasto energético que el inglés en diversos modelos [5].
El agua: tres grifos distintos
El agua representa el ámbito donde más se confunde la discusión pública, debido a un motivo elemental: existen tres corrientes diferentes y casi nunca se especifica a cuál se alude.
1. Agua directa (alcance 1). La que se evapora en el interior de las torres de refrigeración del centro de datos. Se trata del volumen que suele acaparar los titulares y el único sobre el cual el operador ejerce un control directo.
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 divergencia aclara por qué una red eléctrica de bajas emisiones carece automáticamente de un perfil hídrico reducido, aspecto que el estudio elaborado por Aczel et al. recalca de manera explícita [14]. Asimismo, esto esclarece una contradicción territorial: la energía hidroeléctrica, estandarte de la transición energética, desencadena un círculo vicioso donde los requerimientos hídricos y energéticos de los centros de procesamiento de datos tensionan infraestructuras que ya se encuentran vulneradas por la crisis climática [7].
| Cálculo | Alcance y periodo | Volumen | En qué consiste la medición exacta |
|---|---|---|---|
| Li et al. (2023), citado por Barnett-Itzhaki (2026) | Global, IA, 2027 | 4.200-6.600 millones de m³/año | Extracción de recursos hídricos, prescindiendo del consumo neto [2] |
| Patterns (2025) | A escala global, únicamente para cargas de IA, 2025 | 312.500-764.600 millones de litros (0,31-0,76 miles de millones de m³) | Gasto estimado mediante parámetros estándar aplicados a centros de datos [1] |
| Nature Sustainability (2025) | Estados Unidos, infraestructura de servidores de inteligencia artificial, 2024-2030 | 731-1.125 millones de m³/año | Consumo hídrico anual, abarcando un rango según el nivel de implementación [6] |
| Entrenamiento de un modelo tipo GPT-3 | Un modelo individual, proceso íntegro | ≈1,3 GWh y ≈5,4 millones de litros | Registros del ciclo vital recopilados en una auditoría legal y técnica [24] |
| Mistral Large 2 (2025) | Una unidad, fase de aprendizaje sumada a año y medio de funcionamiento | 20,4 ktCO₂e y 281.000 m³ de agua | Evaluación de ciclo vital; el 91 % del recurso hídrico se vincula al entrenamiento y la inferencia |
| Gama de modelos desde 20M hasta 13.000M de parámetros (2025) | Creación integral de una familia de sistemas | 493 t de CO₂ y 2,769 millones de litros | Comprende la producción de componentes y la investigación; la creación supuso casi el 50 % de la huella del entrenamiento definitivo [22] |
Nótese la diferencia entre la primera y la segunda fila: un orden de magnitud. No es un error de ninguno de los dos trabajos, es que la primera mide retirada y la segunda huella atribuida a cargas de IA. Cualquier artículo que presente ambas como la misma magnitud está mal construido.
La ubicación cuenta más que la cantidad total sumada. Dos terceras partes de las recientes instalaciones de procesamiento de datos en Estados Unidos se ubican en áreas que padecen escasez de agua [18], mientras que una investigación difundida en PLOS Water señala cuatro inquietudes registradas en procesos judiciales y documentos oficiales en Estados Unidos: el debilitamiento de la gestión democrática del recurso hídrico, una explotación desmedida acompañada de alzas en las tarifas, la reducción del margen de maniobra en la gestión del agua, y una mayor demanda hídrica impulsada por el crecimiento del consumo eléctrico [13].
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 precio depende del uso, no de la fase de creación. Un sistema optimizado que se ejecute mil millones de veces a diario tiene un impacto mayor que uno ineficaz entrenado en una única ocasión.
• 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].
• Se manifiesta 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]. Jegham et al. lo plantean como «una paradoja en expansión: conforme la inteligencia artificial se vuelve más veloz y económica, su masiva adopción desencadena un gasto desmedido de recursos» [11].
Adicionalmente, existe un aspecto de ingeniería eléctrica poco divulgado que resulta clave para la organización de la red: la demanda energética durante la fase de entrenamiento no es constante. A través de un monitoreo exhaustivo basado en series temporales, se detectaron fluctuaciones que van desde el 15 % hasta el 85 % de la capacidad máxima de los equipos, lo cual genera repercusiones desfavorables para la estructuración a gran escala [22].
El problema no es global, es local
Si uno contempla exclusivamente las cifras macroscópicas, las consecuencias de la IA aparentan ser controlables. La dificultad radica en que los recursos materiales no se distribuyen equitativamente: Norteamérica, Europa Occidental y Asia-Pacífico concentran más del 90 % de la capacidad de cómputo proyectada[10], y al interior de dichos territorios el almacenamiento se vuelve a agrupar en unos cuantos 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].
Qué mitiga realmente el impacto
Esta es la parte de la literatura menos citada en prensa y la más útil. Las magnitudes están cuantificadas:
| Palanca | Reducción documentada | Límite práctico | Fuente |
|---|---|---|---|
| Estructuración temporal de la llegada de peticiones | Hasta ×100 en energía por petición | Requiere control del patrón de tráfico; penaliza latencia | [20] |
| Conjunto de optimizaciones de inferencia (cuantización, lotes, motor) | Hasta 73 % de la energía total | Muy sensible a la geometría de la carga y al hardware | [4] |
| Elegir modelo mediano en lugar de grande | Rendimiento igual o superior con mucha menos energía en varias tareas | Depende de la tarea; no vale para todo | [21] |
| Buenas prácticas combinadas en servidores de IA (EE. UU.) | Hasta 73 % en emisiones y 86 % en huella hídrica | Limitado por la infraestructura energética actual | [6] |
| Refrigeración avanzada (líquida directa) | Hasta 50 % de la energía de refrigeración | Requiere rediseño de instalación | [25] |
| Ubicación en regiones de baja huella de carbono y seguras en agua | Cerca de la mitad de la huella combinada | Choca con restricciones de latencia y de red | [25] |
| Simbiosis con depuradoras: efluente tratado para refrigerar y calor de retorno para la depuradora | ≈84 Mt CO₂e/año, ≈1.300 millones de m³ de agua dulce y ≈95.400 millones de dólares de ahorro anual neto | Requiere coubicación; mayor potencial en EE. UU., Japón, China, Países Bajos y Reino Unido | [9] |
| Enrutamiento según intensidad de carbono y refrigeración líquida | 40 %-60 % de reducción de impacto | Disponibles y asequibles hoy, pero poco desplegadas | [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 halla una fuerte coocurrencia espacial entre ambos tipos de instalación que permitiría emparejamientos optimizados a escala nacional [9]. Hablamos de una clase de solución que prescinde de cualquier avance tecnológico futuro, basándose exclusivamente en una correcta planificación.
El contrapunto es igual de importante: el análisis de Nature Sustainability concluye que, aun aplicando las mejores prácticas, el sector de servidores de IA difícilmente alcanzará sus objetivos de cero neto en 2030 sin recurrir a mecanismos de compensación de carbono y de restauración hídrica de efectividad muy incierta[6].
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 corta de texto y la generación de un vídeo no son 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? Energía por consulta sin decir qué calidad de respuesta se obtiene no permite comparar. De ahí la propuesta de métricas compuestas tipo AI Energy Score, que capturan calidad de razonamiento por unidad de energía [5].
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, lo que obstaculiza 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 sigue sin resolverse. Se ha planteado un esquema híbrido capaz de asignar la huella operativa a las naciones anfitriones, mientras que los impactos incorporados y de servicio recaen en las consumidoras, si bien todavía no se alcanza un consenso [24].
Preguntas frecuentes
¿Cuánta energía consume una consulta a ChatGPT o a Gemini?
La única medición instrumentada en un entorno de producción disponible es la de Google para Gemini: 0,24 Wh de energía y 0,26 ml de agua para la consulta de texto mediana, con una frontera de sistema que incluye acelerador, servidor anfitrión, capacidad inactiva y sobrecoste del centro de datos [23]. OpenAI ha declarado 0,34 Wh y unos 0,32 ml para ChatGPT, sin publicar metodología. Para consultas largas y modelos intensivos, los estudios independientes miden hasta más de 29 Wh [11]. No existe una cifra única válida: depende del modelo, de la longitud de la respuesta y de cómo se sirva.
¿Es cierto que la inteligencia artificial gasta demasiada agua?
Dependiendo de lo que se aborde, los registros varían desde los 0,26 ml (en el caso de Gemini, evaluado en un entorno real) hasta los 45 ml (según la estimación de ciclo de vida para 400 tokens en Le Chat). Por otro lado, las estimaciones globales para la inteligencia artificial oscilan entre los 0,31 y los 0,76 mil millones de m³ previstos para 2025, de acuerdo con Patterns[1], mientras que Li et al. calculan extracciones anuales de entre 4.200 y 6.600 millones de m³ para el año 2027 [2]. El contraste fundamental no radica tanto en la dimensión material, sino en el criterio conceptual: extracción en contraposición a consumo, además del alcance operativo, ya sea directo o 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.
¿Qué porcentaje de la electricidad mundial consume la inteligencia artificial?
Globalmente, las infraestructuras de procesamiento de datos requirieron cerca de 485 TWh durante 2025, lo que representa aproximadamente el 1,5 % de la demanda energética global; de esta cifra, cerca de 155 TWh estuvieron vinculados a complejos dedicados a la inteligencia artificial. En otras palabras, la IA ronda el 0,5 % del consumo eléctrico mundial. Las estimaciones de la AIE apuntan a que el conjunto de estos centros alcanzará los 945 TWh hacia 2030, abarcando casi el 3 %, mientras la inteligencia artificial incrementa su protagonismo dentro de dicha cifra.
¿Solucionan las mejoras de eficiencia el inconveniente?
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].
¿Es capaz la energía renovable de satisfacer la demanda de la inteligencia artificial?
En esencia sí, aunque sujeto a condiciones. Tras analizar sistemáticamente 88 investigaciones, se determina que dicha meta resulta factible únicamente si se dinamiza la implantación, se transita del balance anual de energía limpia al emparejamiento por hora —conocido como energía libre de carbono 24/7— y se implementan normativas específicas para cada región. Los mecanismos de adquisición energética difieren notablemente: el abismo de la adicionalidad separa los certificados sueltos de la sincronización horaria auténtica [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 cumpla con el objetivo en vez de la alternativa más potente[21]; agrupar solicitudes por lotes y coordinar su flujo en lugar de despacharlas individualmente [20]; elegir el proveedor y la ubicación basándose en la huella de carbono y la escasez hídrica local, y no meramente en la latencia o la tarifa [25]; así como demandar al prestador de servicios métricas detalladas de consumo energético e hídrico por cada petición respaldadas por metodologías transparentes, huyendo de cifras 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 los años siguientes se plantean como escenarios, y no como simples previsiones. La mención de horquillas amplias responde a una incertidumbre auténtica que aparece cuantificada en la fuente original, y no a discrepancias entre los especialistas.
• Las declaraciones corporativas sin metodología publicada se identifican como tales y no se tratan como equivalentes a mediciones instrumentadas o a análisis de ciclo de vida revisados.
- El sector avanza a un ritmo frenético: el salto de 33 veces registrado por Google a lo largo de un año significa que cualquier dato por consulta requiere acotar su vigencia. Este texto recoge los datos accesibles al 3 de noviembre de 2026.
Referencias
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Fuentes institucionales y corporativas
• Agencia Internacional de la Energía. Electricity 2026 — Demand y Executive summary.
• Lawrence Berkeley National Laboratory. 2024 United States Data Center Energy Usage Report, diciembre de 2024. Anuncio del Departamento de Energía de EE. UU.
- 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? (serie basada en datos de la AIE).
Los valores por consulta de las herramientas comerciales de IA varían velozmente: cualquier estadística de esta clase tiene que contrastarse con el reporte más actual de la compañía proveedora.
