El voraz y peligroso apetito de la IA por la energía (+Infografía)

Mucho se habla hoy de la Inteligencia Artificial (IA) y sus inmensas potencialidades, pero de este fenomenal avance existe también otro rostro del que poco se habla aunque mucho define: su insaciable consumo de energía.

No se comenta demasiado acerca del asunto, pero el consumo de energía de la IA, y también de otros importantes rubros, a alturas ya anda redefiniendo la carrera por el liderazgo tecnológico en el mundo, a la vez que significa un inmenso desafío ambiental.
Tanto es así que los servidores que alimentan la IA, alojados en centros de datos, consumen cantidades colosales de electricidad y agua, a la par que generan emisiones de carbono que amenazan los objetivos climáticos globales.

Foto: tomada de econoticias.com

El debate sobre la sostenibilidad de la IA y su relación con la competencia entre los gigantes tecnológicos va tomando un giro decisivo porque el impacto ambiental no solo es un problema ético, sino un factor estratégico que podría determinar quién lidera esta carrera.

Para este 2025, la Agencia Internacional de la Energía (IEA) estima que los centros de datos, impulsados en gran parte por la IA, consumirán entre 620 y 1,050 teravatios hora (TWh) a nivel global, un aumento significativo desde los 460 TWh de 2022, que ya equivalían al 1,4%-1,7% del consumo eléctrico mundial.

Este marzo, un informe de Goldman Sachs Research reveló que la demanda mundial de energía de los centros de datos aumentará un 50% para 2027 y hasta un 165% para finales de la década, en comparación con 2023.y cada vez serán necesarios más centros de datos y aún más energía para satisfacer el voraz apetito de la IA por ese recurso.

En el caso de EE.UU., los servidores dedicados a la IA podrían representar entre el 6.7 y el 12% del consumo eléctrico total de Estados Unidos en los próximos tres años, según cifras oficiales.

Para el 2028, la demanda energética de los centros de datos en esa tierra norteña encargados de respaldar sistemas de IA alcanzará al menos los 325 teravatios hora (TWh), de acuerdo con un informe difundido por el Departamento de Energía  de esa nación. Dicha cifra superará al consumo nacional de electricidad registrado en 2023 por países como España (246 TWh), Italia (298 TWh) y Reino Unido (287 TWh).

Pero el impacto ambiental va más allá de la electricidad. La refrigeración de estos servidores consume millones de litros de agua diarios. Solo los centros de datos de Google usaron casi 6.000 millones de galones de agua el año pasado. 

Imagen: CubaSí

Las emisiones de carbono también se disparan: Microsoft, un líder en IA, dejó una huella de carbono en 2023 que superó los 17 millones de toneladas de CO2 y otros gases de efecto invernadero, lo que representó un aumento del 40% en comparación con los 12 millones de toneladas de 2020.

Sin dudas, las cifras aquí recopiladas evidencian que la huella ecológica de la IA está creciendo más rápido de lo que muchas empresas pueden mitigar.

El costo ambiental podría definir al ganador

En la competencia por el liderazgo en IA, “llevarse el gato al agua”  ya no depende solo de la capacidad computacional o la innovación algorítmica de naciones o empresas, sino también del modo en que son gestionadas las limitaciones ambientales y energéticas.

Por ejemplo, China ha invertido 60 mil millones de dólares en centros de datos alimentados por energía hidroeléctrica , lo cual le aporta una ventaja en costos operativos y sostenibilidad frente a EE.UU., donde la dependencia de combustibles fósiles sigue siendo elevada.

Foto ilustrativa: Li Faxing

En Europa, el Acta de Inteligencia Artificial de la Unión Europea (EU AI Act) – legislación pionera adoptada por la UE a fin de regular el desarrollo, implementación y uso de sistemas de IA dentro de su territorio- exige que las empresas reporten el consumo energético de sus modelos de IA, lo cual podría forzar innovaciones sostenibles.

De tal modo, quien no logre equilibrar la potencia de su IA con una huella ambiental manejable perderá la competencia porque la incapacidad de mitigar emisiones o depender de recursos escasos como el agua podría limitar la escalabilidad de la IA, cediendo ventaja a quienes sí lo logren. Es así que el costo ambiental se traduce en costos económicos y geopolíticos.

 Alternativas verdes e inteligentes

Frente a lo descrito arriba, la llamada “IA verde” (Green AI) emerge como alternativa que busca desarrollar algoritmos y hardware más eficientes para reducir el consumo energético sin sacrificar rendimiento.
 

Imagen: tomada de forotransiciones.org

En ese sentido se desarrollan modelos de IA más sencillos y transparentes, con menor complejidad computacional, para facilitar su implementación sostenible , a la vez que la propia IA es utilizada para optimizar el uso de recursos naturales, como energía y agua, contribuyendo a un futuro más amigable con el planeta.

CubaSí interrogó a la IA generativa sobre si consideraba que la humanidad podría disminuir de modo significativo el consumo de energía que demanda la IA en los próximos años y su respuesta no fue absoluta, pero al menos ofreció esperanzas:

Imagen: tomada de talentisseleccion.com

“La posibilidad de que la humanidad disminuya de manera significativa el consumo de energía que demanda IA  en los próximos años es un tema complejo, pero hay varios factores que sugieren que esto podría ser factible”. Entre ellos mencionó el uso de procesadores y chips más eficientes que requieren menos energía para realizar cálculos complejos, así como de algoritmos Optimizados.

Enumeró también la alimentación de los centros de datos con energías renovables y la transferencia de aprendizajes, lo que podría reducir la necesidad de entrenar modelos desde cero, ahorrando energía.
No dejó de señalar los desafíos: “A medida que la IA se integra más en la vida cotidiana y en diversas industrias, la demanda de energía podría aumentar, complicando los esfuerzos para reducir el consumo total, en tanto que cambiar las prácticas establecidas en la industria puede ser un proceso lento y retador.

“Aunque hay desafíos significativos, la combinación de avances tecnológicos, políticas efectivas y una mayor conciencia sobre la sostenibilidad sugiere que es posible que la humanidad logre disminuir de manera significativa el consumo de energía asociado con la IA en los próximos años. La clave estará en la colaboración entre gobiernos, industrias y la comunidad científica para impulsar estas iniciativas”, concluyó optimista.

Imagen: tomada de azrevista.org