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 demanda una única petición
- El agua: tres grifos distintos
- 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
- Enfoque y alcance de este texto
- 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) |
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 uso eléctrico, junto con sus contextos y márgenes de duda.
- 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 la dificultad no es global sino local, analizando las situaciones de Virginia del Norte, Irlanda, Oregón y São Paulo.
- Qué palancas reducen el impacto de verdad, 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 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 posturas resulta necesariamente errónea. Evalúan aspectos diferentes, y ese es justamente el trasfondo de esta discusión. Una revisión sistemática compuesta por 88 investigaciones evaluadas por expertos y difundida en Renewable and Sustainable Energy Reviews reveló que el gasto energético por tarea durante la inferencia abarca más de tres órdenes de magnitud en los trabajos científicos; en este sentido, producir imágenes demanda aproximadamente 1.450 veces más recursos que una operación elemental de clasificación de textos [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 añade un problema estructural de transparencia. Un trabajo publicado en Patterns en 2025 lo expone sin rodeos: los informes medioambientales de los operadores de centros de datos no distinguen entre cargas de IA y cargas que no lo son, de modo que la huella de la IA solo puede aproximarse a partir de métricas generales del centro de datos; y en muchos casos la información publicada no permite ni determinar el total de la compañía [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 | Mundial, todos los centros de datos | ≈485 TWh (2025), 1,5 % | ≈945 TWh en 2030 (≈3 %); ≈1.200 TWh en 2035 | Escenario base; la propia AIE subraya la incertidumbre macroeconómica y de adopción [3] |
| Lawrence Berkeley National Laboratory (2024) | Estados Unidos | 176 TWh (2023), 4,4 % | 325-580 TWh en 2028 (6,7 %-12 %) | Encargado por el Departamento de Energía; el 12 % es el extremo alto, no una estimación central |
| Chen et al., Communications Sustainability (2026) | Mundial, solo infraestructura de IA de las seis grandes tecnológicas | ≈118 TWh (2024) | 239-295 TWh en 2030 (≈1 % mundial) | Combina análisis documental con modelización de escenarios [10] |
| Aczel et al. (2026) | Mundial, con desglose IA / no IA | 448 TWh (2025), IA ≈20 % | 945 TWh en 2030, IA ≈40 % | Informe de síntesis [14] |
| Fan et al., Energy and Climate Change (2026) | Mundial, horizonte largo | — | 1.800-5.000 TWh en 2050 según escenario socioeconómico | Marco SSP; el rango refleja incertidumbre real, no desacuerdo [8] |
| Turkay et al., PLOS One (2026) | Mundial, escenario de continuidad | — | Hasta el 30 % de la demanda eléctrica mundial en 2050 | Escenario extremo de continuidad de tendencias, no previsión central [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 demanda una única petición
Esta es la cifra que más circula y la menos fiable. Durante años las estimaciones se construyeron desde fuera, con supuestos sobre hardware y utilización. En agosto de 2025 se publicó la primera medición en un entorno de producción real: Google instrumentó la infraestructura que sirve a Gemini y cifró la consulta de texto mediana en 0,24 Wh de energía y 0,26 ml de agua, el equivalente a ver nueve segundos de televisión y a cinco gotas de agua [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 | Medición en producción, pila completa incluyendo capacidad inactiva y PUE [23] |
| ChatGPT, consulta media (declaración de OpenAI, 2025) | 0,34 Wh | ≈0,32 ml | Declaración pública sin metodología publicada ni revisión externa |
| Le Chat, respuesta de 400 tokens (Mistral, 2025) | No desglosada | 45 ml | Análisis de ciclo de vida ISO 14040/44, revisado por Resilio y Hubblo; incluye 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 | Estimada por multiplicadores de empresa | Inferencia estadística de la configuración de hardware a partir de datos públicos de API [11] |
| Los mismos 30 modelos, consulta larga | Más de 29 Wh el más intensivo (×65) | — | Igual que la anterior [11] |
| Correo de 120-200 palabras con Llama-3-70B (Shumba et al., 2024) | — | ≈0,12 l | Estimación por eficiencia hídrica nacional en 11 países africanos [16] |
| El mismo correo con un modelo de clase GPT-4 | — | Hasta ≈2,6 l | Igual que la anterior; la horquilla depende fuertemente del país [16] |
La moraleja práctica no aboga por el consumo escaso ni por el desmedido. Más bien, se deduce que la selección del modelo y su modalidad de servicio influyen mucho más que la mera decisión de implementar IA o prescindir de ella. Una investigación empírica centrada en H100 reveló que organizar temporalmente el flujo de solicitudes disminuye la energía requerida por cada consulta hasta cien veces, constatando además que el beneficio derivado de emplear precisión reducida surge únicamente en escenarios condicionados por la capacidad de cálculo [20]. Por otro lado, un análisis enfocado en 14 arquitecturas abiertas que oscilan entre 6.000 y 34.000 millones de parámetros determinó que escalar el tamaño incrementa notablemente el gasto energético sin aportar ganancias de exactitud equivalentes, evidenciando que, para numerosas labores, las opciones intermedias alcanzan o rebasan el rendimiento de las mayores con un coste energético notablemente inferior [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: tres grifos distintos
El agua representa el punto donde más se enreda la discusión pública, y el motivo resulta evidente: coexisten tres corrientes diferentes y casi nunca se especifica a cuál de ellas se hace referencia.
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].
| 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 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. La cuantización, el volumen de lote, la programación de consultas y la selección del motor de inferencia consiguen recortar el gasto energético global hasta un 73 % en comparación con un ajuste sin optimizar [4].
• Aparece el efecto rebote. La paradoja de Jevons se documenta explícitamente en esta literatura: las mejoras de eficiencia abaratan el servicio y aumentan la demanda total [18]. Jegham et al. lo formulan como «una paradoja creciente: a medida que la IA se vuelve más barata y más rápida, la adopción global impulsa un consumo de recursos desproporcionado» [11].
Adicionalmente, existe un aspecto de ingeniería eléctrica poco divulgado que resulta clave para la organización de la red: la demanda energética durante la fase de entrenamiento no es constante. A través de un monitoreo exhaustivo basado en series temporales, se detectaron fluctuaciones que van desde el 15 % hasta el 85 % de la capacidad máxima de los equipos, lo cual genera repercusiones desfavorables para la estructuración a gran escala [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] |
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 es la parte de la literatura menos citada en prensa y la más útil. Las magnitudes están cuantificadas:
| Palanca | Reducción documentada | Límite práctico | Fuente |
|---|---|---|---|
| Estructuración temporal de la llegada de peticiones | Hasta ×100 en energía por petición | Requiere control del patrón de tráfico; penaliza latencia | [20] |
| Conjunto de optimizaciones de inferencia (cuantización, lotes, motor) | Hasta 73 % de la energía total | Muy sensible a la geometría de la carga y al hardware | [4] |
| Elegir modelo mediano en lugar de grande | Rendimiento igual o superior con mucha menos energía en varias tareas | Depende de la tarea; no vale para todo | [21] |
| Buenas prácticas combinadas en servidores de IA (EE. UU.) | Hasta 73 % en emisiones y 86 % en huella hídrica | Limitado por la infraestructura energética actual | [6] |
| Refrigeración avanzada (líquida directa) | Hasta 50 % de la energía de refrigeración | Requiere rediseño de instalación | [25] |
| Ubicación en regiones de baja huella de carbono y seguras en agua | Cerca de la mitad de la huella combinada | Choca con restricciones de latencia y de red | [25] |
| Simbiosis con depuradoras: efluente tratado para refrigerar y calor de retorno para la depuradora | ≈84 Mt CO₂e/año, ≈1.300 millones de m³ de agua dulce y ≈95.400 millones de dólares de ahorro anual neto | Requiere coubicación; mayor potencial en EE. UU., Japón, China, Países Bajos y Reino Unido | [9] |
| Enrutamiento según intensidad de carbono y refrigeración líquida | 40 %-60 % de reducción de impacto | Disponibles y asequibles hoy, pero poco desplegadas | [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 halla una fuerte coocurrencia espacial entre ambos tipos de instalación que permitiría emparejamientos optimizados a escala nacional [9]. Hablamos de una clase de solución que prescinde de cualquier avance tecnológico futuro, basándose exclusivamente en una correcta planificación.
El contrapunto resulta igual de relevante: según advierte un análisis publicado en Nature Sustainability, incluso adoptando las prácticas más óptimas, la industria de servidores de IA apenas podrá cumplir sus metas de cero emisiones netas para 2030 si no apela a esquemas de compensación de carbono y de recuperación hídrica cuya eficacia genera 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 concreta se midió? Una consulta breve de texto y la creación de un vídeo no representan la misma unidad de análisis.
5. ¿Es medición, estimación o declaración? Existen tres grados de evidencia bastante diferenciados: la medición instrumentada en producción, la inferencia estadística a partir de información pública de API, y la aseveración corporativa carente de metodología.
6. ¿Está normalizada por utilidad? Energía por consulta sin decir qué calidad de respuesta se obtiene no permite comparar. De ahí la propuesta de métricas compuestas tipo AI Energy Score, que capturan calidad de razonamiento por unidad de energía [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 destaca de manera explícita un análisis metódico sobre 88 investigaciones: nos encontramos ante una tipología novedosa carente de mediciones exhaustivas divulgadas [3]. Teniendo en cuenta que estas tecnologías producen una cantidad muy superior de tokens por cada labor, esta carencia constituye con probabilidad el vacío más significativo 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, obstaculizando la asignación precisa de los impactos [1].
- Los registros municipales sobre el uso del agua casi nunca se divulgan de forma abierta. Las administraciones municipales y las compañías suministradoras no siempre los ponen a disposición de la ciudadanía, por lo cual resulta indispensable pedirlos mediante los mecanismos de acceso a la información [13].
- La atribución transfronteriza está sin resolver. Aunque se ha sugerido un esquema híbrido para delegar la huella operativa a las naciones receptoras y los perjuicios incorporados y de servicio a las naciones consumidoras, todavía no se ha alcanzado 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?
Depende de qué se cuente. Por consulta individual, las mediciones van de 0,26 ml (Gemini, medición en producción) a 45 ml (Le Chat, análisis de ciclo de vida de 400 tokens). En agregado, las proyecciones para la IA mundial se mueven entre 0,31-0,76 miles de millones de m³ en 2025 según Patterns[1] y 4.200-6.600 millones de m³ anuales de retirada en 2027 según Li et al. [2]. La diferencia principal no es de magnitud real sino de definición: retirada frente a consumo, y alcance directo frente a 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 en parte. Los modelos de escenarios muestran que, aunque la eficiencia por operación mejora de forma sustancial, la demanda agregada crece aproximadamente un orden de magnitud por el aumento del uso [12]. Es el efecto rebote o paradoja de Jevons, documentado explícitamente en esta literatura [18]. Los escenarios que más reducen emisiones combinan consolidación en menos modelos y mayores con transición a electricidad baja en carbono, superando en más de 20 puntos porcentuales lo que logra la eficiencia por sí sola [12].
¿Es capaz la energía verde 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].
¿Cómo puede una organización emplear la inteligencia artificial para disminuir su huella ambiental?
Cuatro decisiones con impacto cuantificable, dispuestas según su repercusión: optar por la versión más ligera que ejecute el cometido de manera eficiente en vez de la alternativa más avanzada[21]; consolidar los requerimientos en lotes y organizar su emisión en lugar de lanzarlos de forma individual [20]; escoger la localización y el proveedor basándose en la huella de carbono y la escasez hídrica local, y no únicamente atendiendo a la velocidad de respuesta y la tarifa [25]; así como demandar al suministrador métricas de consumo hídrico y eléctrico por cada petición mediante procedimientos transparentes, evitando métricas globales.
Enfoque y alcance de este texto
Este artículo se ha elaborado a partir de bibliografía evaluada por expertos hallada mediante exploración semántica en repositorios científicos (Semantic Scholar, OpenAlex y PubMed por medio de Consensus), reforzada con tres clases de datos primarios no académicos: documentos oficiales de instituciones públicas (Agencia Internacional de la Energía, Lawrence Berkeley National Laboratory por encomienda del Departamento de Energía de Estados Unidos), estudios de ciclo vital editados por compañías con auditoría externa (Mistral AI junto a Carbone 4, ADEME, Resilio y Hubblo), y registros de rendimiento operativo dados a conocer por proveedores (Google).
Tres límites que el lector debe tener presentes:
- Las cifras de 2030 y los años siguientes se plantean como escenarios, y no como simples previsiones. La mención de horquillas amplias responde a una incertidumbre auténtica que aparece cuantificada en la fuente original, y no a discrepancias entre los especialistas.
• 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 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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• 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? (estudio elaborado con cifras de la AIE).
• Carbon Brief. AI: Five charts that put data-centre energy use and emissions into context.
Los costes por consulta de los servicios comerciales de inteligencia artificial varían con gran rapidez: cualquier dato de esta índole necesita ser contrastado frente al registro más actualizado del proveedor.
