Aunque cada consulta a modelos de inteligencia artificial consume electricidad, agua y genera emisiones de carbono, estudios recientes muestran que su impacto agregado sigue siendo menor que el de otros consumos digitales cotidianos como navegación en internet, almacenamiento masivo o producción de alimentos. La eficiencia tecnológica y la escala masiva de uso crean una paradoja ambiental que requiere medición estandarizada y mayor transparencia.
Cada interacción con un modelo de IA, como GPT-4o, demanda apenas 0,42 Wh, una cifra mínima. Sin embargo, multiplicada por 700 millones de consultas diarias, equivale al consumo eléctrico de 35.000 hogares en Estados Unidos. Además, se utiliza agua potable suficiente para más de un millón de personas y se generan emisiones de carbono que requerirían un bosque del tamaño de Chicago para compensarse.
A pesar de estos números, la huella individual sigue siendo pequeña: una persona que formule ocho preguntas simples al día durante un año produce menos del 0,003 % de la huella anual promedio de un estadounidense.
Modelos y consumo energético
Investigaciones muestran que los modelos más avanzados, como o3 o DeepSeek-R1, consumen más de 33 Wh por consulta extensa, mientras que sistemas compactos como GPT-4.1 nano apenas alcanzan 0,42 Wh. Los modelos con mayor capacidad de razonamiento y más parámetros son más precisos, pero también generan un costo ambiental mucho mayor. Por ejemplo, DeepSeek-R1 70B emite 2.042,4 gramos de CO₂ por cada mil preguntas, frente a los 27,7 gramos de Qwen 7B, un modelo más pequeño y menos preciso.
El consumo energético aumenta principalmente por la generación de tokens, unidades mínimas de texto que los modelos producen, especialmente cuando la tarea requiere razonamiento complejo.
Comparación con otros consumos digitales y cotidianos
Generar una imagen con IA requiere una energía similar a cargar un teléfono móvil, y un video de cinco segundos puede demandar 944 Wh, equivalente a recorrer 61 km en bicicleta eléctrica. Sin embargo, actividades como ver televisión, navegar en internet o almacenar grandes volúmenes de datos superan ampliamente estos niveles. Incluso el consumo de agua es ínfimo: una respuesta de ChatGPT requiere apenas 0,000085 galones, frente a 2.500 litros necesarios para producir una hamburguesa.
Aunque la eficiencia de chips y algoritmos ha aumentado, el crecimiento global del uso de la IA neutraliza estos avances, un fenómeno conocido como la paradoja de Jevons: a medida que los recursos se vuelven más accesibles y baratos, su consumo aumenta. Centros de datos en Estados Unidos podrían triplicar su consumo eléctrico hacia 2030, del 3 % al 8 % del total nacional, impulsados por la integración masiva de la IA en servicios cotidianos.
Grandes empresas, como OpenAI, planean invertir hasta 500.000 millones de dólares en nuevos centros de datos, algunos con plantas de energía a gas natural capaces de abastecer ciudades medianas.
Medición, limitaciones y futuro
Uno de los principales retos es la falta de datos consistentes. Las estimaciones del impacto ambiental pueden variar hasta 50 veces según el tamaño del modelo, la fuente de energía y la naturaleza de la consulta. Por eso, estudios recientes proponen marcos estandarizados y análisis de ciclo de vida completo, desde la fabricación del hardware hasta su retiro, para evaluar de manera más precisa la sostenibilidad de la IA.
Miranda Gorman, especialista en soluciones climáticas, recuerda: “Muchos avances tecnológicos permiten una enorme eficiencia, por lo que no siempre deberíamos demonizarlos. El teletrabajo, por ejemplo, genera emisiones mucho menores que trasladarse físicamente al trabajo”.
La IA tiene una huella ambiental concreta pero, comparada con otros consumos digitales y de la vida cotidiana, sigue siendo menor. No obstante, la combinación de crecimiento exponencial y eficiencia relativa exige transparencia, medición estandarizada y políticas ambientales que acompañen su expansión, para asegurar un desarrollo sostenible.
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