Usar IA para una consulta y poner el microondas tienen mucho en común: un estudio desvela toda la electricidad que gastan

Seguramente has oído hablar del elevado consumo energético de algunos electrodomésticos. Sin embargo, lo que quizás no es tan conocido es el impacto que puede tener el uso de aplicaciones basadas en inteligencia artificial (IA) en ese mismo sentido.

La IA está cada vez más presente en nuestra vida cotidiana (lo hemos visto en el Google I/O), y aunque no notes ningún cambio en tu factura eléctrica al utilizar herramientas como ChatGPT o Gemini, lo cierto es que cada consulta realizada con estos sistemas conlleva un consumo energético real. Un reciente estudio advierte que este gesto, que parece inofensivo, tiene consecuencias ambientales que no debemos ignorar.

Un consumo que se dispara

Foto de Kevin Ku

Un extenso informe de MIT Technology Review se encarga de arrojar luz sobre la relación entre el uso de la inteligencia artificial (IA) y su impacto energético. Publicado el 20 de mayo de 2025, el artículo analiza en profundidad cómo el creciente uso de la IA está afectando al medio ambiente, centrándose especialmente en su consumo energético y huella de carbono.

El estudio ofrece estimaciones concretas sobre el gasto energético de servicios como ChatGPT, y las cifras no dejan lugar a dudas: una sola respuesta puede requerir entre 114 y 6.706 julios de energía. Para ponerlo en perspectiva, esto equivale a utilizar un microondas durante entre una décima de segundo y ocho segundos, lo que representa aproximadamente entre 1.140 y 838 vatios de potencia, según el caso.

Es posible reducir el consumo energético utilizando modelos de inteligencia artificial más eficientes, que funcionan con menos parámetros. Sin embargo, esta eficiencia suele conllevar una ligera pérdida de precisión en las respuestas.

Para ilustrar el impacto acumulado, los investigadores estimaron que realizar 15 consultas a un chatbot, generar 10 imágenes y crear tres vídeos cortos podría consumir unos 2,9 kilovatios hora (kWh), lo que equivale a tener un microondas encendido durante más de tres horas y media.

Por ejemplo, generar una imagen estándar con Stable Diffusion 3 Medium (1024 x 1024 píxeles) requiere aproximadamente 2.282 julios. Si se duplican los pasos de difusión para mejorar la calidad, el consumo asciende a 4.402 julios. Aun así, sigue siendo inferior al de los modelos de lenguaje más complejos. El estudio aclara que el consumo energético de un modelo de difusión no depende del contenido generado, sino del tamaño del modelo, la resolución de salida y el número de pasos en el proceso de generación.

No obstante, si la generación de imágenes ya implica cierto gasto energético, la creación de vídeo con IA lo eleva aún más. Modelos como Veo 3 de Google han impresionado por su capacidad, pero esa potencia tiene un coste. Según el informe, producir apenas cinco segundos de vídeo con un modelo avanzado puede requerir alrededor de 3,4 millones de julios, más de 700 veces lo necesario para crear una imagen de alta calidad. En términos prácticos, equivale a tener un microondas encendido durante más de una hora.

Dicho esto, el impacto energético real depende de muchos factores, como el tamaño del modelo, el tipo de tarea, el centro de datos utilizado o la hora en que se procesa la solicitud. Todo esto puede hacer que una consulta consuma miles de veces más energía que otra.

Imagen | Pepu Ricca

Según Rahul Mewawalla, director ejecutivo de Mawson Infrastructure Group, que construye y mantiene centros de datos de alto consumo energético que respaldan la IA, “los centros de datos de IA necesitan energía constante las 24 horas del día, los 7 días de la semana, los 365 días del año”.

Demanda creciente. Según el estudio, la IA representa actualmente hasta el 20% del consumo eléctrico global de los centros de datos, y se proyecta que esta cifra podría alcanzar casi el 50% para finales de 2025. Se estima que la inteligencia artificial podría consumir hasta 82 teravatios-hora en 2025, una cifra comparable al consumo anual de electricidad de Suiza.

La IA dispara el consumo de energía. Un buen ejemplo lo pone el estudio con el caso de los Estados Unidos que con el auge de herramientas basadas en IA, ha provocado que el consumo energético se dispare desde 2017. De hecho, se prevé que en 2028, la mitad de la electricidad de estos centros se destine exclusivamente a tareas relacionadas con la IA.

El medio ambiente entra en escena. Este incremento en la demanda energética tiene consecuencias notables: empresas como Google han reportado aumentos significativos en sus emisiones de gases de efecto invernadero desde 2019, lo que dificulta seriamente su camino hacia las emisiones netas cero.

Hay una falta de transparencia. Las grandes compañías que gestionan modelos de IA cerrados, como OpenAI (ChatGPT), Google (Gemini) o Anthropic (Claude), no revelan datos sobre su consumo energético, ya que los consideran secretos comerciales. Esta falta de transparencia crea una “caja negra” en la que es casi imposible conocer el impacto ambiental real de estos sistemas. “Los proveedores de modelos de IA cerrados están creando una caja negra total”, afirma Boris Gamazaychikov, director de sostenibilidad de IA en Salesforce.

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La mejor alternativa para obtener datos más precisos proviene de los modelos de código abierto, como los de la plataforma Hugging Face o los modelos Llama de Meta. Los investigadores pueden medir su consumo energético con herramientas específicas, aunque estas mediciones no incluyen todos los componentes del sistema, como CPU o ventiladores. Estudios como uno de Microsoft en 2024 sugieren duplicar el consumo de la GPU para estimar el total.

Los objetivos climáticos globales en peligro. La expansión acelerada de la IA compromete los compromisos medioambientales de las grandes tecnológicas. De hecho, los expertos subrayan la urgencia de adoptar medidas para mejorar la eficiencia energética en el diseño y despliegue de estos modelos, con el fin de reducir su huella ecológica.

Foto de portada | AJ Ahamad

Vía | Mashable

Más información | MIT Technology Review

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