Se prevé que la demanda de electricidad de los centros de datos aumente a unos 945 teravatios hora en 2030, más que todo el consumo eléctrico de Japón.
PUBLICIDADNos guste o no, la inteligencia artificial (IA) se está convirtiendo en parte de nuestra vida cotidiana. Desde las compras en línea hasta las búsquedas en Internet, la IA se está convirtiendo en una herramienta útil que ahorra tiempo tanto a las personas como a las empresas. En lo que respecta al cambio climático, la IA también está demostrando su utilidad. En la Universidad de Cambridge (Reino Unido), los investigadores utilizan la IA en todos los campos, desde la modelización del clima hasta la planificación del uso del suelo, y la consideran una herramienta transformadora para proteger la naturaleza.
Investigadores de la Universidad de Oxford han creado una herramienta de IA que promete hacer más transparente la conducta medioambiental de las empresas. Incluso Google ha hecho alarde de sus beneficios, desarrollando varias herramientas basadas en IA para mejorar la resistencia climática.
A pesar de todo el potencial de la IA para tener un impacto positivo en la crisis climática, existe preocupación por su contribución potencialmente significativa a las emisiones de gases de efecto invernadero. Un nuevo informe de la Agencia Internacional de la Energía (AIE) muestra que la IA está impulsando un aumento masivo de la demanda de electricidad. Se prevé que los centros de datos, que constituyen la espina dorsal de los sistemas de IA, dupliquen su demanda energética en los próximos cinco años. La AIE prevé que, para 2030, la demanda de electricidad de los centros de datos se elevará a unos 945 teravatios hora, es decir, más que todo el consumo eléctrico de Japón.
Sin embargo, el informe también señala que la IA tiene potencial para reducir las emisiones en otros ámbitos. Según el informe, si se adopta de la forma adecuada, el ahorro de carbono que supone podría compensar las emisiones adicionales que genera. Fatih Birol, Director Ejecutivo de la AIE, afirma: "La inteligencia artificial es una de las grandes historias del mundo energético actual. "Pero hasta ahora, los responsables políticos y los mercados carecían de las herramientas necesarias para comprender plenamente sus amplias repercusiones".
¿Cuánta energía necesita la IA?
La IA requiere grandes cantidades de energía para entrenarse y funcionar. La enorme capacidad de procesamiento necesaria para soportar grandes modelos lingüísticos procede de miles de servidores alojados en centros de datos, algunos de los cuales consumen tanta energía como un país pequeño.
Los centros de datos están repartidos por todo el mundo, aunque Estados Unidos encabeza la lista con 5.381 instalaciones, alrededor del 40% del mercado mundial. Otros países con importantes centros de datos son Reino Unido, Alemania, India, Australia, Francia y Países Bajos.
El consumo de energía de estas instalaciones es considerable. Algunos centros de datos centrados en la IA consumen tanta electricidad como dos millones de hogares. En 2023, representaban alrededor del 1,5% del consumo mundial total de electricidad, pero se prevé que consuman mucho más en los próximos años.
El entrenamiento de la IA requiere mucha potencia de procesador y, por tanto, mucha electricidad. Una investigación publicada en el Journal of Machine Learning descubrió que entrenar el popular modelo ChatGPT de OpenAI consumía 1.287 megavatios hora de electricidad, lo que producía tanto CO2 como 80 vuelos de corta distancia en Europa.
"Lo que diferencia a la IA generativa es la densidad de potencia que requiere", afirma Noman Bashir, investigador de Informática e Impacto Climático del MIT. "Fundamentalmente, es sólo computación, pero un clúster de entrenamiento de IA generativa puede consumir siete u ocho veces más energía que una carga de trabajo computacional típica".
Ejecutar el software consume menos energía por tarea, pero empieza a acumularse rápidamente cuando se envían millones de consultas al día. El Electric Power Research Institute descubrió que, por consulta, ChatGPT consume aproximadamente 2,9 vatios-hora. Eso es unas diez veces la cantidad de energía necesaria para una búsqueda estándar en Google.
A principios de 2025, ChatGPT procesará más de mil millones de consultas al día, y la cifra va en aumento. A principios de 2025, alrededor del 8% de los adultos estadounidenses utilizaban ChatGPT como motor de búsqueda principal. Sigue siendo una fracción del número de s de Google, pero dado que ha crecido desde el 1% de junio de 2024, esto subraya el rápido cambio hacia herramientas basadas en IA.
También hay que tener en cuenta la cara cambiante de la IA. Las consultas actuales suelen limitarse a interacciones basadas en texto. Las aplicaciones emergentes de vídeo, imagen y audio de IA no tienen precedentes, pero es probable que estén aún más sedientas de combustible.
"Cuando pensamos en el impacto medioambiental de la IA generativa, no se trata sólo de la electricidad que consume al enchufar el ordenador", afirma Elsa A. Olivetti, profesora del Departamento de Ciencia de los Materiales del MIT. "Hay consecuencias mucho más amplias que se extienden a nivel de sistema y persisten en función de las acciones que realizamos".
¿Puede la IA compensar realmente sus propias emisiones?
Según la AIE, la preocupación de que la IA pueda acelerar el cambio climático es "exagerada". Afirma que, a pesar del crecimiento, las emisiones causadas por los centros de datos seguirán siendo una fracción del total mundial de emisiones relacionadas con la energía, un 1,5% según las estimaciones. Además, afirma que la adopción generalizada de la IA podría hacer más eficientes una serie de actividades, reduciendo las emisiones en otras áreas. Esto puede deberse a la optimización de los procesos industriales, la investigación científica o la innovación tecnológica.
La AIE calcula que la aplicación generalizada de las actuales soluciones basadas en la IA podría reducir las emisiones hasta un 5% de aquí a 2035. Afirma que esto compensará el aumento de emisiones generado por la demanda de los centros de datos.
Otro informe de Energy Intelligence pronosticaba una duplicación de la demanda energética, pero también presentaba la IA como un factor clave de la transición hacia una energía limpia. En él se citaban la gestión más inteligente de la red, la reducción de costes de las tecnologías con bajas emisiones de carbono y la mejora de la integración de las energías renovables como beneficios que podría aportar la IA. Además, afirma que los avances en la eficiencia de los procesadores, las tecnologías de refrigeración y la optimización de los algoritmos acabarán por frenar la elevada demanda energética de la IA.
Aunque el informe de la AIE ve con buenos ojos el futuro de la IA y su impacto climático, señala que este resultado no es automático. "Es vital señalar que actualmente no existe ningún impulso que pueda garantizar la adopción generalizada de estas aplicaciones de IA", afirma el informe. "Por lo tanto, su impacto agregado, incluso en 2035, podría ser marginal si no se crean las condiciones propicias necesarias".
Hacer realidad el potencial de la IA exigirá una acción concentrada en múltiples frentes. En particular, señala el impacto positivo que la IA podría tener en la industria energética a través de la optimización de las redes y la distribución, un área en la que la IA está lamentablemente infrautilizada en la actualidad. También ite que la inversión en la generación de electricidad con bajas emisiones de carbono es crucial, sobre todo cuando se trata de abastecer a centros de datos que consumen mucha energía.
Algunas empresas están avanzando en este sentido. Amazon es el mayor comprador corporativo de energía renovable del mundo. Dice que más del 90% de sus operaciones, incluidos sus centros de datos Amazon Web Services, ya funcionan con energías renovables. Digital Reality, con más de 300 centros de datos en todo el mundo, ha apostado por las energías renovables. En la actualidad, el 100% de las necesidades energéticas de su cartera europea se cubren con compras de energía renovable. Pero no es fácil ser ecológico en el negocio de los centros de datos. La intermitencia de las fuentes de energía renovables supone un reto, al igual que las limitaciones geográficas, que pueden afectar a la disponibilidad de fuentes de energía limpias.
El papel de EEUU en los futuros impactos climáticos de la IA
Con la mayoría de los mayores centros de datos del mundo en EE.UU., será allí donde se produzca el mayor crecimiento de la demanda energética. Según el informe de la AIE, para finales de la década se prevé que el consumo de energía de los centros de datos supere al de todas las demás actividades intensivas en energía combinadas (producción de aluminio, hormigón, productos químicos, etc.).
En la actualidad, los centros de datos estadounidenses dependen de los combustibles fósiles, principalmente del gas natural. La AIE no ve que esto cambie, especialmente con el enfoque de la istración actual en los combustibles sucios. Esta misma semana, el presidente Donald Trump ha firmado una orden ejecutiva en la que ordena a los del gabinete que identifiquen regiones en las que las infraestructuras alimentadas por carbón puedan soportar centros de datos de IA.
En el estado de Luisiana, ya hay planes para construir una central eléctrica de gas a gran escala específicamente para abastecer a un nuevo centro de datos masivo que está construyendo Meta. El informe de la AIE presenta un escenario que sólo podrá alcanzarse con esfuerzos concertados y apoyo político. Dependiendo de las prioridades del momento, es tan probable que la IA se utilice para encontrar nuevas reservas de petróleo y gas como para detectar fugas de metano u optimizar las redes.
La idea de que la IA "compense" sus propias emisiones debe considerarse en su contexto. El dióxido de carbono permanece en la atmósfera durante cientos de años, por lo que aunque la IA acabe encontrando formas de reducir más emisiones de las que produce, no anulará el daño que causará por el camino.
"La adopción generalizada de las aplicaciones de IA existentes podría dar lugar a reducciones de emisiones muy superiores a las de los centros de datos, pero también muy inferiores a las necesarias para hacer frente al cambio climático", concluye el informe.