La inteligencia artificial (IA) ha revolucionado industrias, mejorado eficiencias y transformado nuestra vida cotidiana. Sin embargo, detrás de cada consulta, modelo entrenado o interacción con asistentes virtuales, hay un consumo energético significativo que pocos conocen. En mayo de 2025, MIT Technology Review publicó un análisis exhaustivo sobre este tema, detallando desde el gasto de una sola pregunta hasta el impacto global de la industria. Este artículo explora qué implica el consumo energético de la IA, quiénes son los actores clave, cuándo se volvió crítico este problema, dónde ocurren los mayores impactos y por qué es urgente abordar la sostenibilidad en el desarrollo tecnológico.
El auge de la IA y su huella energética
El crecimiento exponencial de modelos como GPT-4, Midjourney y otros sistemas de IA generativa ha multiplicado la demanda de recursos computacionales. Estos sistemas requieren centros de datos masivos, que consumen electricidad equivalentes a ciudades enteras. Según el informe de MIT Technology Review, entrenar un solo modelo de IA avanzado puede utilizar tanta energía como miles de hogares en un año. Este nivel de consumo no solo aumenta los costos operativos, sino que también intensifica la presión sobre las redes eléctricas y los recursos naturales.
¿Dónde y cómo se consume esta energía?
La mayor parte del gasto energético ocurre en dos fases: el entrenamiento de los modelos y su implementación. Durante el entrenamiento, se utilizan clusters de GPUs y TPUs que funcionan durante semanas o meses, consumiendo gigavatios de electricidad. Luego, en la fase de inferencia (cuando los usuarios interactúan con el modelo), cada consulta individual suma un consumo adicional. Aunque una sola pregunta parece insignificante, multiplicada por millones de usuarios diarios, el impacto es colossal. Países con infraestructuras energéticas dependientes de combustibles fósiles, como algunos en Asia y América, enfrentan desafíos adicionales para mitigar las emisiones de carbono asociadas.
Innovaciones y soluciones en camino
Frente a este desafío, actores clave como Google, Microsoft y OpenAI están explorando alternativas. Inversiones en energías renovables, optimización de algoritmos para reducir el consumo y el desarrollo de hardware especializado son algunas de las estrategias. Además, surgen iniciativas para hacer que los centros de datos sean más eficientes, utilizando refrigeración por agua o ubicándolos en regiones frías para minimizar el gasto energético en climatización. La meta es clara: lograr que el crecimiento de la IA no comprometa los objetivos globales de sostenibilidad.
El rol de la gobernanza y la ética
La discusión sobre el consumo energético de la IA trasciende lo técnico y entra en el terreno de la ética y la política. Reguladores y organismos internacionales comienzan a exigir transparencia en los reportes de impacto ambiental de las empresas tecnológicas. La pregunta ya no es solo “¿qué puede hacer la IA?”, sino “¿a qué costo para el planeta?”. Gobiernos y sociedad civil piden que la innovación vaya de la mano con responsabilidad ecológica, impulsando marcos legales que incentiven prácticas sostenibles.
El potencial de la IA es inmenso, pero su desarrollo debe equilibrarse con la protección del medio ambiente. Como usuarios, desarrolladores o simplemente ciudadanos, tenemos la oportunidad de exigir y apoyar tecnologías que prioricen la eficiencia energética. ¿Estamos dispuestos a cambiar nuestros hábitos o presionar para que las grandes tecnológicas asuman su responsabilidad? El futuro de la IA no solo debería ser inteligente, sino también sostenible.