Contenido
- Resumen en 30 segundos: las ocho cifras que importan
- Por qué las cuentas no encajan: cinco parámetros que nadie establece
- Cuánta electricidad consumen los centros de datos
- Cuánto demanda una única petición
- El agua: un trío de grifos diferentes
- Entrenamiento frente a inferencia: dónde está el coste real
- El inconveniente no es general, sino local
- Qué mitiga realmente el impacto
- 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 de una única petición a un modelo de lenguaje oscilan en un intervalo superior a tres órdenes de magnitud: abarca desde 0,24 vatios-hora hasta prácticamente 30. No se trata de que ciertas fuentes falseen los datos y otras acierten, sino de que evalúan parámetros diferentes. Este texto recopila, basándose en documentos originales y con revisión científica, el gasto real de la inteligencia artificial tanto en recursos hídricos como eléctricos, analiza el motivo por el cual los datos publicados resultan contradictorios y enseña a interpretar de forma correcta cualquier noticia al respecto. Se incorporan las estadísticas conjuntas de la Agencia Internacional de la Energía junto con el Lawrence Berkeley National Laboratory, los registros de rendimiento operativo de Google, la primera evaluación integral del ciclo de vida perteneciente a un sistema comercial (Mistral), además de las investigaciones universitarias que miden el impacto sobre el agua. Hacia el final se adjunta un repertorio bibliográfico dotado de DOI para facilitar la comprobación independiente de cada información.
Resumen en 30 segundos: las ocho cifras que importan
Si solo vas a leer una parte de este artículo, que sea esta tabla. Cada fila indica la fuente y el año, porque sin eso el número no significa nada.
| 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) |
Lo que vas a encontrar en este artículo
- Por qué las cifras públicas no resultan comparables entre sí, además de los cinco parámetros que conviene definir antes de contrastar cualquier dato.
- 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 se sitúa actualmente el gasto real.
• Por qué el problema no es global sino local, con los casos 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 cuentas no encajan: cinco parámetros que nadie establece
En julio de 2025 ocurrió algo revelador. Sam Altman, consejero delegado de OpenAI, publicó que una consulta media a ChatGPT consume 0,34 Wh y unos 0,32 mililitros de agua. Pocos días después, Mistral AI publicó la primera evaluación de ciclo de vida completo de un modelo comercial de lenguaje y cifró el agua de una respuesta de 400 tokens en 45 mililitros. Dos empresas del mismo sector, en el mismo mes, con una diferencia de más de cien veces en la misma magnitud.
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 | Únicamente el acelerador; acelerador más servidor; sumando capacidad inactiva; incorporando el sobrecoste del centro de datos (PUE); abarcando la fabricación del hardware | El resultado puede duplicarse o triplicarse |
| Agua: retirada o consumo | Volumen extraído de la cuenca en comparación con el agua evaporada de manera efectiva sin retorno | Se aprecian variaciones de un orden de magnitud |
| Alcance del agua | Directa mediante refrigeración, correspondiente al alcance 1; indirecta a través de la generación eléctrica, abarcando el alcance 2; incorporada en los semiconductores, catalogada en el alcance 3 | Normalmente, el alcance 2 rebasa al primero |
| Tipo de tarea | Consultas breves; respuestas extensas; procesos de razonamiento profundo; generación de imágenes; producción de vídeo | Se alcanzan multiplicadores de hasta ×1.450 de acuerdo con la revisión sistemática |
| Modelo y despliegue | Modelos compactos cuantizados frente a arquitecturas frontera; gestión de lotes masivos o peticiones individuales; condiciones climáticas y emplazamiento del data center | Diferencias de hasta ×65 entre modelos; variaciones de hasta ×100 motivadas por la planificación de las solicitudes |
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 las cifras resultan más firmes, ya 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 una demanda mundial de los centros de datos de aproximadamente 945 TWh en 2030, una cantidad equivalente al gasto eléctrico anual de Japón. Por su parte, la edición de Electricity 2026 ubica la base de 2025 cerca de los 485 TWh, lo que equivale al 1,5 % de la energía global, de los cuales unos 155 TWh se destinan exclusivamente a infraestructuras de IA.
| Fuente | Ámbito | Cifra actual | Proyección | Nota metodológica |
|---|---|---|---|---|
| AIE, Electricity 2026 / Energy and AI | Planetharis, la totalidad de los centros de procesamiento de datos | aprox. 485 TWh (2025), 1,5 % | aprox. 945 TWh hacia 2030 (aprox. 3 %); aprox. 1.200 TWh en 2035 | Escenario de referencia; la propia AIE recalca las dudas macroeconómicas y de implantación [3] |
| Lawrence Berkeley National Laboratory (2024) | Estados Unidos | 176 TWh (2023), 4,4 % | 325-580 TWh en 2028 (6,7 %-12 %) | Estudio solicitado por el Departamento de Energía; el 12 % representa el límite superior, quedando descartado como cálculo principal |
| Chen et al., Communications Sustainability (2026) | Planetharis, únicamente la infraestructura de inteligencia artificial de las seis grandes empresas tecnológicas | aprox. 118 TWh (2024) | 239-295 TWh en 2030 (aprox. 1 % global) | Fusiona la revisión bibliográfica junto con la simulación de supuestos [10] |
| Aczel et al. (2026) | Planetharis, separando inteligencia artificial de otras cargas | 448 TWh (2025), inteligencia artificial aprox. 20 % | 945 TWh para 2030, inteligencia artificial aprox. 40 % | Documento resumen [14] |
| Fan et al., Energy and Climate Change (2026) | Planetharis, perspectiva a largo plazo | — | 1.800-5.000 TWh en 2050 dependiendo del contexto socioeconómico | Esquema SSP; este intervalo evidencia una variación genuina, descartando discrepancias [8] |
| Turkay et al., PLOS One (2026) | Planetharis, proyección tendencial | — | Cerca del 30 % del consumo eléctrico global en 2050 | Suposición límite basada en la prolongación de patrones vigentes, descartando que sea un cálculo principal [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 refleja dicha desproporción: un modelo de dinámica de sistemas difundido en Sustainable Futures y enfocado en Virginia del Norte —el principal mercado mundial de centros de datos, zona que actualmente absorbe cerca del 25 % de la energía eléctrica local— revela que el margen de reserva proyectado descenderá por debajo del umbral de referencia del 17,7 % en un plazo de tres a cinco años, al tiempo que la proporción correspondiente a los centros de datos se elevaría hasta el 36 %-40 % del gasto energético regional para el año 2031 [17].
Cuánto demanda una única petición
Esta cifra resulta ser la más repetida y, al mismo tiempo, la menos certera. Durante mucho tiempo, los cálculos se elaboraron desde una perspectiva externa, basándose en conjeturas sobre el uso y el hardware. No fue hasta agosto de 2025 cuando vio la luz el primer registro en condiciones reales de funcionamiento: Google monitorizó el sistema encargado de dar soporte a Gemini y determinó que la petición textual media demanda 0,24 Wh de energía y 0,26 ml de agua, lo cual equivale a nueve segundos de emisión televisiva y al volumen de cinco gotas [23].
Ese trabajo es importante por dos razones más allá del número. La primera es que su frontera del sistema incluye la energía del acelerador activo, el sistema anfitrión, la capacidad inactiva de las máquinas y el sobrecoste energético del centro de datos: es decir, es una contabilidad amplia, no un cálculo optimista de GPU. La segunda es que documenta una reducción de 33 veces en energía y 44 veces en huella de carbono por consulta mediana en un solo año, atribuida a mejoras de software y a la compra de energía limpia. Cualquier cifra sobre consumo por consulta anterior a 2024 está, por tanto, obsoleta por un factor de decenas.
| Medición | Energía | Agua | Metodología |
|---|---|---|---|
| Gemini Apps, consulta de texto mediana (Google, 2025) | 0,24 Wh | 0,26 ml | Cálculo en producción, arquitectura integral abarcando capacidad ociosa y PUE [23] |
| ChatGPT, consulta media (declaración de OpenAI, 2025) | 0,34 Wh | ≈0,32 ml | Anuncio oficial carente de metodología detallada o auditoría externa |
| Le Chat, respuesta de 400 tokens (Mistral, 2025) | No desglosada | 45 ml | Evaluación de ciclo de vida bajo norma ISO 14040/44, validada por Resilio junto con Hubblo; contempla 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 mediante factores corporativos | Cálculo estadístico de la infraestructura a partir de información pública de API [11] |
| Los mismos 30 modelos, consulta larga | Más de 29 Wh el de mayor consumo (×65) | — | Idéntico al caso previo [11] |
| Correo de 120-200 palabras con Llama-3-70B (Shumba et al., 2024) | — | ≈0,12 l | Cálculo basado en el uso hídrico nacional a lo largo de 11 naciones africanas [16] |
| El mismo correo con un modelo de clase GPT-4 | — | Hasta ≈2,6 l | Idéntico al caso previo; el rango varía notablemente según la nación [16] |
La moraleja práctica no aboga por el consumo mínimo ni por el desmedido. Más bien, se deduce que la selección del modelo y su modalidad de servicio influyen mucho más que la propia decisión de implementar o prescindir de la inteligencia artificial. A través de una investigación empírica centrada en H100, se descubrió que organizar temporalmente las solicitudes entrantes es capaz de recortar el gasto energético por consulta hasta un centenar de veces, mientras que los beneficios derivados de emplear una precisión menor únicamente se manifiestan en escenarios condicionados por la capacidad de cálculo [20]. Por otro lado, un análisis diferente enfocado en 14 arquitecturas abiertas que oscilaban entre los 6.000 y los 34.000 millones de parámetros determinó que expandir las dimensiones del sistema incrementa notablemente el gasto energético sin aportar avances exactos equivalentes, evidenciando además que, en numerosas actividades, los sistemas medianos consiguen igualar o superar a los de mayor envergadura gastando una cantidad considerablemente menor de energía [21].
Hay además un descubrimiento inesperado que resulta útil tener presente: durante un análisis multilingüe enfocado en NVIDIA H200 que superó las 5.100 pruebas, el consumo energético llegó a multiplicarse por tres entre arquitecturas con idénticas demandas de trabajo, el vínculo entre el gasto de energía y la eficacia lógica demostró ser escaso (ρ de Spearman = 0,109; p = 0,386), mientras que el idioma de la consulta se comportó como un parámetro medible de despliegue: las lenguas romances gastaron en promedio menor cantidad de energía que el inglés en diversos modelos [5].
El agua: un trío de grifos diferentes
El agua es donde más se confunde el debate público, y la razón es sencilla: hay tres flujos distintos y casi nunca se dice cuál se está contando.
1. Agua directa (alcance 1). La que se evapora en las torres de refrigeración del propio centro de datos. Es la que suele aparecer en los titulares y la única que el operador controla directamente.
2. Agua indirecta (alcance 2). La que se consume generando la electricidad que alimenta el centro de datos: refrigeración de centrales térmicas y nucleares, evaporación en embalses hidroeléctricos. Suele ser mayor que la directa. En el clúster de São Paulo, con una carga informática de unos 550 MW y una huella hídrica anual estimada de 16,1 millones de m³, más del 46 % es «agua virtual» consumida en la generación hidroeléctrica[7].
3. Agua incorporada (alcance 3). La de la fabricación de semiconductores y del resto de la cadena de suministro del hardware.
Esta diferencia aclara por qué una infraestructura eléctrica de bajas emisiones no garantiza por sí misma un consumo reducido de agua, aspecto que el estudio de Aczel et al. recalca de manera explícita [14]. Asimismo, pone de manifiesto una contradicción territorial: la energía hidráulica, estandarte de la transición energética, desencadena un círculo vicioso donde las necesidades de los centros de procesamiento de datos tensionan redes hídricas y energéticas que ya se encuentran vulnerables debido a la crisis climática [7].
| Cálculo | Alcance y periodo | Volumen | En qué consiste la medición exacta |
|---|---|---|---|
| Li et al. (2023), citado por Barnett-Itzhaki (2026) | Global, IA, 2027 | 4.200-6.600 millones de m³/año | Extracción de recursos hídricos, prescindiendo del consumo neto [2] |
| Patterns (2025) | A escala global, únicamente para cargas de IA, 2025 | 312.500-764.600 millones de litros (0,31-0,76 miles de millones de m³) | Gasto estimado mediante parámetros estándar aplicados a centros de datos [1] |
| Nature Sustainability (2025) | Estados Unidos, infraestructura de servidores de inteligencia artificial, 2024-2030 | 731-1.125 millones de m³/año | Consumo hídrico anual, abarcando un rango según el nivel de implementación [6] |
| Entrenamiento de un modelo tipo GPT-3 | Un modelo individual, proceso íntegro | ≈1,3 GWh y ≈5,4 millones de litros | Registros del ciclo vital recopilados en una auditoría legal y técnica [24] |
| Mistral Large 2 (2025) | Una unidad, fase de aprendizaje sumada a año y medio de funcionamiento | 20,4 ktCO₂e y 281.000 m³ de agua | Evaluación de ciclo vital; el 91 % del recurso hídrico se vincula al entrenamiento y la inferencia |
| Gama de modelos desde 20M hasta 13.000M de parámetros (2025) | Creación integral de una familia de sistemas | 493 t de CO₂ y 2,769 millones de litros | Comprende la producción de componentes y la investigación; la creación supuso casi el 50 % de la huella del entrenamiento definitivo [22] |
Nótese la discrepancia entre la primera y la segunda línea: existe un orden de magnitud de por medio. No se trata de un fallo en ninguna de las dos labores, sino de que la primera cuantifica la retirada mientras que la segunda calcula la huella atribuida a cargas de IA. Cualquier publicación que equipare ambas métricas carece de rigor.
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 precio depende del uso, no de la fase de creación. Un sistema optimizado que se ejecute mil millones de veces a diario tiene un impacto mayor que uno ineficaz entrenado en una única ocasión.
• 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].
Además, existe un factor de ingeniería eléctrica poco conocido que resulta clave para estructurar la red: la demanda energética durante las fases de entrenamiento no es constante. Mediante un registro detallado basado en series temporales, se detectaron fluctuaciones que oscilan entre el 15 % y el 85 % de la capacidad máxima del hardware, lo cual genera complicaciones considerables para la proyección a gran escala de la red [22].
El inconveniente no es general, sino local
Si uno contempla exclusivamente las cifras macroscópicas, las consecuencias de la IA aparentan ser controlables. La dificultad radica en que los recursos materiales no se distribuyen equitativamente: Norteamérica, Europa Occidental y Asia-Pacífico concentran más del 90 % de la capacidad de cómputo proyectada[10], y al interior de dichos territorios el almacenamiento se vuelve a agrupar en unos cuantos enclaves.
| 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 seguridad descenderá por debajo del límite crítico en un lustro; la participación alcanzará entre el 36 % y el 40 % hacia 2031 | Sustainable Futures (2026) [17] |
| Oregón, Virginia e Irlanda | Un índice de estrés eléctrico (PSI) que supera el valor de 0,25, lo cual señala una clara fragilidad en las redes de distribución zonales | Chen et al. (2026) [10] |
| Irlanda (EirGrid) y Dominion (EE. UU.) | Obstáculos para integrar la infraestructura emergente; al flexibilizar los estándares de estabilidad, la potencia utilizable se multiplica de 1,5 a 4,6 veces | Lin et al. (2023) [15] |
| São Paulo (Brasil) | Un impacto hídrico anual de 16,1 millones de metros cúbicos para aproximadamente 550 MW; superando el 46 % de agua virtual proveniente de fuentes hidroeléctricas vulnerables a períodos secos | Cambridge Prisms: Water (2026) [7] |
| Texas y Japón | Redes equilibradas con la capacidad de integrar el incremento de demanda sin sufrir tensiones equivalentes | Chen et al. (2026) [10] |
| 8 de 11 países africanos analizados | Gastan menos recursos hídricos por cada petición en comparación con el promedio global, debido a la menor huella del agua en su producción de energía; no obstante, las naciones con entornos áridos muestran cifras superiores | Shumba et al. (2024) [16] |
La última fila merece atención porque contradice la intuición habitual. La huella de una consulta idéntica puede variar de forma sustancial según el país donde se ejecute, y no siempre en la dirección que se supone. La ubicación del centro de datos y el diseño de su refrigeración influyen en el impacto ambiental tanto como la eficiencia del hardware[25].
Qué mitiga realmente el impacto
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? ¿Acaso abarca únicamente la GPU, o también engloba el servidor, el margen de capacidad ociosa, el coeficiente PUE de las instalaciones y la propia producción del hardware?
3. En agua, ¿retirada o consumo? ¿Y de qué alcance: refrigeración, generación eléctrica o fabricación de chips?
4. ¿Qué tarea específica se evaluó? Una consulta breve de texto y la creación de un clip audiovisual no constituyen la misma unidad de análisis.
5. ¿Es medición, estimación o declaración? Hay tres niveles de evidencia muy distintos: medición instrumentada en producción, inferencia estadística desde datos públicos de API, y declaración corporativa sin 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. Los gobiernos locales y las empresas de servicios no siempre los facilitan, de modo que hace falta solicitarlos por vía de transparencia [13].
• La atribución transfronteriza está sin resolver. Se ha propuesto un marco híbrido que asigne la huella operativa a los Estados anfitriones y los impactos incorporados y de servicio a los Estados consumidores, pero no existe acuerdo [24].
Preguntas frecuentes
¿Cuánta energía demanda una consulta realizada en ChatGPT o Gemini?
Google proporciona la única medición instrumentada disponible en un entorno productivo para Gemini: 0,24 Wh energéticos y 0,26 ml hídricos por cada consulta textual mediana, considerando un perímetro sistémico que abarca el acelerador, el servidor central, el margen operativo inactivo y el gasto general del centro de datos [23]. Por su parte, OpenAI reportó 0,34 Wh y aproximadamente 0,32 ml en relación con ChatGPT, omitiendo los detalles metodológicos. Investigaciones independientes registran cifras superiores a 29 Wh cuando se trata de peticiones extensas y arquitecturas exigentes [11]. Carecemos de un valor universal aplicable, pues este varía en función de la arquitectura, la extensión de la contestación y la infraestructura de despliegue.
¿Es cierto que la inteligencia artificial gasta demasiada 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.
¿Solucionan las mejoras de eficiencia el inconveniente?
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 principio sí, aunque con matices. Tras examinar sistemáticamente 88 investigaciones, se determina que esto resulta factible únicamente si se dinamiza la implantación, se transita del balance anual de energía limpia al emparejamiento horario —conocido como 24/7 carbon-free energy— y se implementan normativas ajustadas a cada región. Los mecanismos de adquisición energética difieren notablemente: la llamada «brecha de adicionalidad» separa los certificados desagregados de la sincronización horaria efectiva [3].
¿Qué puede hacer una empresa que usa IA para reducir su huella?
Cuatro decisiones con impacto cuantificable, dispuestas según su repercusión: optar por la versión más ligera que cumpla con el objetivo en vez de la alternativa más potente[21]; agrupar solicitudes por lotes y coordinar su flujo en lugar de despacharlas individualmente [20]; elegir el proveedor y la ubicación basándose en la huella de carbono y la escasez hídrica local, y no meramente en la latencia o la tarifa [25]; así como demandar al prestador de servicios métricas detalladas de consumo energético e hídrico por cada petición respaldadas por metodologías transparentes, huyendo de cifras globales.
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 verificados.
- El ámbito evoluciona vertiginosamente: el avance multiplicado por 33 que Google documentó en el transcurso de un año significa que cualquier métrica por solicitud requiere una datación exacta. Este texto refleja los datos accesibles a fecha de 3 de noviembre de 2026.
Referencias
1. The carbon and water footprints of data centers and what this could mean for artificial intelligence — Patterns, 2025. DOI: 10.1016/j.patter.2025.101430
2. Barnett-Itzhaki, Z. The water footprint of artificial intelligence: Emerging solutions and governance imperatives — Water Research, 2026. DOI: 10.1016/j.watres.2026.125866
3. Yoo, S. et al. Can renewable energy meet the surging power demand of artificial intelligence? A systematic review — Renewable and Sustainable Energy Reviews, 2026. DOI: 10.1016/j.rser.2026.117213
4. Fernandez, J. et al. Energy Considerations of Large Language Model Inference and Efficiency Optimizations — 2025. DOI: 10.48550/arxiv.2504.17674
5. de Zarzà, I. et al. Energy-Aware Multilingual Evaluation of Large Language Models — Electronics, 2026. DOI: 10.3390/electronics15071395
6. Xiao, T. et al. Environmental impact and net-zero pathways for sustainable artificial intelligence servers in the USA — Nature Sustainability, 2025. DOI: 10.1038/s41893-025-01681-y
7. Liang, G.-D. The Cloud’s Thirst: Quantifying AI’s Water Footprint and its Impact on the Water-Energy Nexus in São Paulo, Brazil — Cambridge Prisms: Water, 2026. DOI: 10.1017/wat.2026.10020
8. Fan, Y. V. et al. Data Centre Energy Demand Projections within Shared Socioeconomic Pathways — Energy and Climate Change, 2026. DOI: 10.1016/j.egycc.2026.100253
9. Wang, A.-J. et al. Global data–water symbiosis reduces AI infrastructure’s carbon and water footprint — Environmental Science and Ecotechnology, 2026. DOI: 10.1016/j.ese.2026.100702
10. Chen, D.-B. et al. Artificial intelligence data centers could reach one percent of global electricity demand by 2030 — Communications Sustainability, 2026. DOI: 10.1038/s44458-026-00152-5
11. Jegham, N. et al. How Hungry is AI? Benchmarking Energy, Water, and Carbon Footprint of LLM Inference — 2025. DOI: 10.48550/arxiv.2505.09598
12. Turkay, B. M. et al. Scenario-based forecasting of the global energy demand and carbon footprint of artificial intelligence — PLOS One, 2026. DOI: 10.1371/journal.pone.0343056
13. Shah, S. H. Four water insecurity concerns about datacenters driving the AI revolution — PLOS Water, 2026. DOI: 10.1371/journal.pwat.0000500
14. Aczel, M. et al. The Environmental Cost of AI’s Energy Use: Carbon, Water and Land Footprints — 2026. DOI: 10.53328/inr26rma002
15. Lin, L. et al. Exploding AI Power Use: an Opportunity to Rethink Grid Planning and Management — ACM e-Energy, 2023. DOI: 10.1145/3632775.3661959
16. Shumba, N. et al. A Water Efficiency Dataset for African Data Centers — ACM COMPASS, 2024. DOI: 10.1145/3715335.3735483
17. Paccou, R. et al. Opening the black box of data center electricity consumption forecasting: An application of system dynamics modeling to Northern Virginia — Sustainable Futures, 2026. DOI: 10.1016/j.sftr.2026.102072
18. Bozkurt, A. AI’s Thirst, AI’s Heat, AI’s Waste: Exposing the Hidden Environmental Impact of Every Artificial Intelligence Interaction — Open Praxis, 2025. DOI: 10.55982/openpraxis.17.4.1058
19. Niu, C. et al. TokenPowerBench: Benchmarking the Power Consumption of LLM Inference — 2025. DOI: 10.48550/arxiv.2512.03024
20. Delavande, J. et al. Understanding Efficiency: Quantization, Batching, and Serving Strategies in LLM Energy Use — 2026. DOI: 10.48550/arxiv.2601.22362
21. Masthan Ali, S. B. et al. Assessing the Sustainability of LLM Inference through Energy–Accuracy Analysis — ACM e-Energy, 2026. DOI: 10.1145/3744255.3811741
22. Morrison, J. D. et al. Holistically Evaluating the Environmental Impact of Creating Language Models — 2025. DOI: 10.48550/arxiv.2503.05804
23. Elsworth, C. et al. Measuring the environmental impact of delivering AI at Google Scale — 2025. DOI: 10.48550/arxiv.2508.15734
24. Asghar, M. et al. AI’s Cross Border Energy and Water Footprints: State Duties, No Harm Thresholds, and Paris Agreement Compliance Frameworks — Social Science Review Archives, 2025. DOI: 10.70670/sra.v3i3.875
25. Patel, A. et al. The Environmental Impact of AI Servers and Sustainable Solutions — 2025. DOI: 10.48550/arxiv.2601.06063
Fuentes institucionales y corporativas
• Agencia Internacional de la Energía. Electricity 2026 — Demand y Executive summary.
• Lawrence Berkeley National Laboratory. 2024 United States Data Center Energy Usage Report, diciembre de 2024. Anuncio del Departamento de Energía de EE. UU.
• 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? (serie basada en datos de la AIE).
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.
