Contenido
- Resumen en 30 segundos: las ocho cifras que importan
- Por qué las cifras no cuadran: cinco parámetros que nadie fija
- 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 inconveniente no es general, sino local
- Qué mitiga el impacto realmente
- 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 únicamente vas a ojear una sección de este texto, asegúrate de que sea esta tabla. Cada hilera especifica la procedencia y la fecha, pues careciendo de estos datos la cifra pierde todo su sentido.
| 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) |
Esto es lo que vas a descubrir en el artículo
• Por qué los datos oficiales no resultan equiparables entre sí, además de los cinco factores que conviene definir previamente a cualquier análisis.
- Los datos consolidados de gasto energético, acompañados de sus respectivos contextos y márgenes de variación.
- 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 está hoy el coste 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 cifras no cuadran: cinco parámetros que nadie fija
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 está necesariamente equivocada. Están midiendo cosas distintas, y ahí está el verdadero problema de este debate. Una revisión sistemática de 88 estudios revisados por pares publicada en Renewable and Sustainable Energy Reviews encontró que la energía por tarea en inferencia abarca más de tres órdenes de magnitud en la literatura científica, con la generación de imágenes consumiendo alrededor de 1.450 veces más que una tarea básica de clasificación de texto [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 | Solo el acelerador; acelerador + servidor; + capacidad inactiva; + sobrecoste del centro de datos (PUE); + fabricación del hardware | Puede multiplicar el resultado por 2 o por 3 |
| Agua: retirada o consumo | Agua retirada de la cuenca frente a agua efectivamente evaporada y no devuelta | Diferencias de un orden de magnitud |
| Alcance del agua | Directa (refrigeración, alcance 1); indirecta (generación eléctrica, alcance 2); incorporada (semiconductores, alcance 3) | El alcance 2 suele superar al 1 |
| Tipo de tarea | Consulta corta; respuesta larga; razonamiento extendido; imagen; vídeo | Hasta ×1.450 según la revisión sistemática |
| Modelo y despliegue | Modelo pequeño cuantizado frente a modelo frontera; lotes grandes o peticiones sueltas; ubicación y clima del centro de datos | Hasta ×65 entre modelos; hasta ×100 por la planificación de peticiones |
A esto se suma una traba estructural en materia de transparencia. Un estudio dado a conocer en Patterns en 2025 lo señala con total claridad: los reportes ecológicos de los administradores de centros de datos no diferencian el tráfico de inteligencia artificial del resto de demandas, por lo que el impacto ambiental de la IA únicamente se calcula mediante estimaciones basadas en indicadores globales de las instalaciones; además, con frecuencia los datos difundidos ni siquiera posibilitan calcular el consumo global de la empresa [1].
Cuánta electricidad consumen los centros de datos
Aquí los datos resultan más fiables, dado que se apoyan en fuentes institucionales con metodologías transparentes. La Agencia Internacional de la Energía (AIE) encabeza estas estimaciones: en su reporte Energy and AI, publicado en abril de 2025, calculó que la demanda mundial de los centros de datos rondará los 945 TWh en 2030, una cifra semejante al gasto eléctrico de todo Japón en un año. Asimismo, su publicación Electricity 2026 fija el arranque de 2025 cerca de los 485 TWh, lo que equivale al 1,5 % de la demanda global de electricidad, de los cuales aproximadamente 155 TWh se destinan a infraestructuras centradas en la IA.
| Fuente | Ámbito | Cifra actual | Proyección | Nota metodológica |
|---|---|---|---|---|
| AIE, Electricity 2026 / Energy and AI | Planeta entero, la totalidad de los centros de datos | ≈485 TWh en 2025, 1,5 % | ≈945 TWh hacia 2030 (≈3 %); ≈1.200 TWh para 2035 | Escenario de referencia; la propia AIE recalca las dudas económicas generales y el ritmo de integración [3] |
| Lawrence Berkeley National Laboratory (2024) | Estados Unidos | 176 TWh (2023), 4,4 % | De 325 a 580 TWh en 2028 (6,7 %-12 %) | Promovido por el Departamento de Energía; el doce por ciento representa el límite superior y no una cifra estimada media |
| Chen et al., Communications Sustainability (2026) | A escala global, exclusivamente infraestructura de inteligencia artificial de las seis grandes tecnológicas | ≈118 TWh (2024) | 239-295 TWh en 2030 (cerca del 1 % global) | Fusiona revisión bibliográfica y simulación de supuestos [10] |
| Aczel et al. (2026) | Global, separando inteligencia artificial de otras cargas | 448 TWh (2025), IA cercana al 20 % | 945 TWh en 2030, IA alrededor del 40 % | Estudio recopilatorio [14] |
| Fan et al., Energy and Climate Change (2026) | Mundial, perspectiva temporal amplia | — | Entre 1.800 y 5.000 TWh para 2050 según el contexto socioeconómico | Esquema SSP; la amplitud del intervalo plasma la duda genuina y no discrepancias [8] |
| Turkay et al., PLOS One (2026) | Mundial, supuesto de inercia | — | Cerca del 30 % del consumo eléctrico global en 2050 | Hipótesis límite basada en la prolongación de pautas actuales, ajena a cálculos principales [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 ilustra ese desajuste: un modelo de dinámica de sistemas publicado en Sustainable Futures aplicado a Virginia del Norte —el mayor mercado de centros de datos del mundo, donde ya consumen alrededor del 25 % de la electricidad regional— encuentra que el margen de reserva previsto cae por debajo del nivel de referencia del 17,7 % en una ventana de tres a cinco años, y que la cuota de los centros de datos alcanzaría el 36 %-40 % del consumo regional en 2031 [17].
Cuánto consume una sola consulta
Esta cifra es la más repetida y, al mismo tiempo, la menos veraz. A lo largo de los años, los cálculos se elaboraron desde una perspectiva externa, partiendo de conjeturas sobre el uso y el hardware. En agosto de 2025 vio la luz el primer registro en un contexto operativo real: Google equipó la plataforma que da soporte a Gemini y determinó que la petición textual media consume 0,24 Wh de energía y 0,26 ml de agua, lo cual equivale a nueve segundos de emisión televisiva y a cinco gotas de líquido [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 conclusión práctica no es «consume poco» ni «consume mucho». Es que la elección de modelo y la forma de servirlo pesan más que el hecho de usar IA o no usarla. Un estudio empírico sobre H100 encontró que la estructuración temporal de la llegada de peticiones puede reducir la energía por petición hasta cien veces, y que la mejora por usar precisión reducida solo aparece en regímenes limitados por cómputo [20]. Otro trabajo sobre 14 modelos abiertos de 6.000 a 34.000 millones de parámetros concluyó que aumentar el tamaño del modelo eleva mucho el consumo sin mejoras proporcionales de precisión, y que en bastantes tareas los modelos medianos igualan o superan a los grandes con mucha menos energía [21].
Hay además un hallazgo contraintuitivo que conviene conocer: en una evaluación multilingüe sobre NVIDIA H200 con más de 5.100 ejecuciones, la energía varió hasta el triple entre modelos con cargas idénticas, la correlación entre gasto energético y rendimiento en razonamiento resultó débil (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 consumieron de media menos energía que el inglés en varios 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). Aquella empleada en producir la electricidad que abastece las instalaciones informáticas: refrigeración en plantas térmicas y atómicas, además de la evaporación en pantanos hidroeléctricos. Habitualmente supera a la directa. Dentro del clúster de São Paulo, el cual cuenta con una capacidad de cálculo cercana a los 550 MW y un gasto hídrico anual calculado en 16,1 millones de m³, más del 46 % corresponde a «agua virtual» gastada durante la producción hidroeléctrica[7].
3. Agua incorporada (alcance 3). La de la fabricación de semiconductores y del resto de la cadena de suministro del hardware.
Esta distinción explica por qué una red eléctrica baja en carbono no es automáticamente baja en agua, un punto que el informe de Aczel et al. subraya expresamente [14]. Y explica también una paradoja geográfica: la hidroelectricidad, bandera de la descarbonización, genera un bucle de realimentación en el que la demanda del centro de datos presiona sistemas de agua y energía ya comprometidos por el cambio climático [7].
| Estimación | Ámbito y año | Magnitud | Qué mide exactamente |
|---|---|---|---|
| Li et al. (2023), recogido por Barnett-Itzhaki (2026) | Mundial, IA, 2027 | 4.200-6.600 millones de m³/año | Retirada de agua, no consumo neto [2] |
| Patterns (2025) | Mundial, solo cargas de IA, 2025 | 312.500-764.600 millones de litros (0,31-0,76 miles de millones de m³) | Huella aproximada por métricas generales de centro de datos [1] |
| Nature Sustainability (2025) | Estados Unidos, servidores de IA, 2024-2030 | 731-1.125 millones de m³/año | Huella hídrica anual, con horquilla por escala de despliegue [6] |
| Entrenamiento de un modelo de clase GPT-3 | Un modelo, ciclo completo | ≈1,3 GWh y ≈5,4 millones de litros | Datos de ciclo de vida recogidos en revisión jurídico-técnica [24] |
| Mistral Large 2 (2025) | Un modelo, entrenamiento + 18 meses de uso | 20,4 ktCO₂e y 281.000 m³ de agua | Análisis de ciclo de vida; el 91 % del agua corresponde a entrenamiento e inferencia |
| Serie de modelos de 20M a 13.000M de parámetros (2025) | Desarrollo completo de una familia de modelos | 493 t de CO₂ y 2,769 millones de litros | Incluye fabricación de hardware y desarrollo; el desarrollo supuso ≈50 % del impacto del entrenamiento final [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.
El emplazamiento pesa más que la cantidad total sumada. El sesenta y seis por ciento de las nuevas instalaciones de servidores en territorio estadounidense se ubican en regiones con escasez de agua [18], mientras que un estudio publicado 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, la explotación desmedida acompañada de alzas en las facturas, la disminución de la capacidad de adaptación en la gestión del agua, y el crecimiento en el consumo hídrico impulsado por una mayor exigencia de energía eléctrica [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 acarrea tres efectos que transforman por completo el debate:
- El coste es proporcional al uso, no al desarrollo. Un modelo eficiente usado mil millones de veces al día pesa más que un modelo ineficiente entrenado una vez.
• El cuello de botella se desplaza a la ingeniería de servicio. Cuantización, tamaño de lote, planificación de peticiones y elección del motor de inferencia pueden reducir la energía total hasta un 73 % respecto a una configuración 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].
Hay además un detalle de ingeniería eléctrica poco conocido y relevante para la planificación de red: el consumo durante el entrenamiento no es constante. Una medición detallada con series temporales encontró oscilaciones entre el 15 % y el 85 % del consumo máximo del hardware, con implicaciones negativas para la planificación a escala de red [22].
El inconveniente no es general, sino local
Si uno mira solo los agregados mundiales, el impacto de la IA parece manejable. El problema es que la infraestructura no está repartida: Norteamérica, Europa Occidental y Asia-Pacífico concentran más del 90 % de la capacidad de cómputo proyectada[10], y dentro de esas regiones la concentración vuelve a producirse en un puñado de nodos.
| 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] |
Conviene prestar atención al último renglón debido a que desafía el sentido común. El rastro de una petición idéntica cambia notablemente dependiendo del territorio en que se realice, y no siempre en el sentido previsible. El emplazamiento del centro de datos y la arquitectura de su climatización condicionan la huella ecológica tanto como la eficiencia del hardware[25].
Qué mitiga el impacto realmente
Esta faceta literaria recibe escasas menciones en los medios, a pesar de ser la más práctica. Sus proporciones se encuentran medidas:
| Palanca | Reducción documentada | Límite práctico | Fuente |
|---|---|---|---|
| Organización temporal del flujo de solicitudes | Hasta ×100 en gasto energético por consulta | Demanda supervisión del tráfico; afecta a la latencia | [20] |
| Conjunto de mejoras para la inferencia (cuantización, procesamiento por lotes, motor) | Hasta el 73 % de la energía total | Altamente dependiente del hardware y de la carga de trabajo | [4] |
| Seleccionar un modelo intermedio en lugar de uno grande | Prestaciones equivalentes o superiores con un consumo energético muy inferior en múltiples tareas | Sujeto al tipo de tarea; no aplica universalmente | [21] |
| Prácticas óptimas integradas en centros de datos de inteligencia artificial (EE. UU.) | Hasta un 73 % en emisiones y un 86 % en huella hídrica | Condicionado por las limitaciones de la red eléctrica actual | [6] |
| Sistemas de refrigeración avanzados (liquidez directa) | Hasta un 50 % de la electricidad destinada a climatización | Exige modificar la infraestructura existente | [25] |
| Emplazamiento en zonas con baja huella de carbono y seguridad hídrica | Alrededor del cincuenta por ciento de la huella total combinada | Entra en conflicto con los requisitos de red y latencia | [25] |
| Simbiosis con plantas depuradoras: uso de agua tratada para refrigerar y aprovechamiento térmico para la instalación | ≈84 Mt CO₂e/año, ≈1.300 millones de m³ de agua dulce y ≈95.400 millones de dólares de ahorro neto anual | Precisa coubicación; mayor impacto previsto en EE. UU., Japón, China, Países Bajos y Reino Unido | [9] |
| Desvío de tráfico según la huella de carbono y refrigeración líquida | Entre un 40 % y un 60 % de disminución del impacto ambiental | Soluciones viables y económicas en la actualidad, aunque con baja implantación | [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 encuentra una fuerte coocurrencia espacial entre ambos tipos de instalación que permitiría emparejamientos optimizados a escala nacional [9]. Es el tipo de solución que no requiere ningún avance tecnológico pendiente, solo planificación.
El contrapunto resulta igualmente relevante: el estudio publicado en Nature Sustainability advierte que, pese a implementar prácticas óptimas, la industria de servidores de IA apenas logrará cumplir con sus metas de cero neto para 2030 a menos que acuda a sistemas de compensación de carbono y de recuperación hídrica cuyos resultados generan profundas dudas[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? ¿Solo la GPU, o también el servidor, la capacidad inactiva, el PUE del edificio y la fabricación 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 sumamente diferenciados: la medición instrumentada en entornos de producción, la inferencia estadística a partir de datos públicos de API, y la declaración corporativa carente de metodología.
6. ¿Está normalizada por utilidad? Evaluar la energía por consulta sin considerar la calidad de la respuesta obtenida impide realizar comparaciones justas. Por esta razón, se sugiere el uso de indicadores compuestos como el AI Energy Score, los cuales miden el nivel de razonamiento alcanzado por cada unidad de energía empleada [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 subraya de forma explícita un análisis sistemático de 88 investigaciones: se trata de una categoría novedosa que carece de métricas exhaustivas divulgadas [3]. Teniendo en cuenta que estas tecnologías producen una cantidad muy superior de tokens por cada operación, este vacío representa, con casi total seguridad, la carencia más significativa 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. Las administraciones municipales y las compañías suministradoras no siempre los publican, por lo que resulta necesario pedirlos mediante los mecanismos 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 gasta una consulta realizada en ChatGPT o 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 verdad que la IA consume mucha 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], mientras que diversos cálculos documentados en la bibliografía especializada indican que la huella de carbono generada durante la fase operativa multiplica por 25 la del entrenamiento inicial [18]. Si se analiza el caso concreto de Mistral Large 2, el 91 % del agua consumida y el 85,5 % de las emisiones de gases de efecto invernadero provienen, de forma combinada, de ambas etapas de entrenamiento e inferencia.
¿Cuál es la proporción de electricidad global que demanda la inteligencia artificial?
En conjunto, las instalaciones de servidores demandaron alrededor de 485 TWh durante 2025, lo que equivale más o menos al 1,5 % de la energía eléctrica a nivel global, y de esa cifra cerca de 155 TWh recayeron en centros enfocados en inteligencia artificial. Dicho de otro modo, la IA ronda el 0,5 % del consumo eléctrico mundial. Hacia 2030, la AIE prevé que el gasto energético total de estas infraestructuras alcance aproximadamente 945 TWh, lo que significará cerca del 3 %, con una mayor cuota de protagonismo por parte de la inteligencia artificial.
¿Las mejoras de eficiencia resuelven el problema?
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].
¿Qué puede hacer una empresa que usa IA para reducir su huella?
Cuatro decisiones con efecto medible, por orden de impacto: elegir el modelo más pequeño que resuelva la tarea en lugar del más capaz disponible[21]; agrupar peticiones en lotes y estructurar su llegada en lugar de enviarlas sueltas [20]; seleccionar proveedor y región por intensidad de carbono y por estrés hídrico de la cuenca, no solo por latencia y precio [25]; y exigir al proveedor datos de energía y agua por consulta con metodología publicada, no declaraciones agregadas.
Metodología y límites de este artículo
Este artículo se ha construido a partir de literatura revisada por pares localizada mediante búsqueda semántica en bases de datos académicas (Semantic Scholar, OpenAlex y PubMed a través de Consensus), complementada con tres tipos de fuentes primarias no académicas: informes de organismos públicos (Agencia Internacional de la Energía, Lawrence Berkeley National Laboratory por encargo del Departamento de Energía de Estados Unidos), análisis de ciclo de vida publicados por fabricantes con revisión externa (Mistral AI con Carbone 4, ADEME, Resilio y Hubblo), y mediciones en producción publicadas por operadores (Google).
Tres límites que el lector debe tener presentes:
• Las cifras de 2030 y posteriores son escenarios, no previsiones. Cuando se citan rangos amplios es porque la incertidumbre es real y está cuantificada en la fuente, no porque haya desacuerdo entre autores.
• Las declaraciones corporativas que carecen de una metodología publicada se señalan explícitamente y no se consideran equivalentes a las mediciones instrumentadas ni a los análisis de ciclo de vida evaluados.
- 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
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- 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? (conjunto informativo sustentado en cifras de la AIE).
• Carbon Brief. AI: Five charts that put data-centre energy use and emissions into context.
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.