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La inteligencia artificial (IA) despierta decenas de debates sobre ética, seguridad y dependencia tecnológica, pero una preocupación más urgente se impone: su impacto ambiental.
Cada chatbot, generador de imágenes o sistema de recomendación consume electricidad y agua en niveles crecientes, dejando una huella de carbono que ya inquieta a científicos, gobiernos y compañías por su acelerado ritmo de expansión.
La paradójico es que, mientras la IA puede convertirse en una aliada de laamenaza con agravar la crisis que pretende resolver.
Entrenar un modelo de IA requiere uno 13 Teravatio-hora (TWh). Esa energía es capaz de alimentar una casa por 120 años. Cada consulta gasta hasta 5 veces más que las tradiciones búsquedas en Google; lo que multiplicado por miles de interacciones, traza un impacto ambiental difícil de ignorar.
En 2022, los centros de datos insumieron 460 TWh, lo que representa el 1,7% de la electricidad mundial. Para 2026 podrían rebasar los 1.000 TWh y en 2027, solo la IA exigirá 146 TWh, cifra equivalente al consumo anual de Argentina.
“Nuestra estrategia de IA prioriza modelos pequeños, especializados y cuantificados para reducir el consumo en las inferencias y permitir su ejecución incluso en CPUs. Tecnologías como vLLM y llm-d impulsan enfoques más sostenibles, pero sigue siendo nuestra responsabilidad promover soluciones eficientes y responsables en el desarrollo y uso de la inteligencia artificial”, explica Victoria Martínez Suárez, gerente de desarrollo de negocios de Inteligencia Artificial en Red Hat LatAm.
El Foro Económico Mundial calcula que la IA generativa crecerá hasta un 50% anual hasta 2030 y sus centros de datos podrían superar el 3% de las emisiones globales de CO₂, un impacto comparable al de la aviación, sector señalado desde hace años por su huella climática.
Hay también un problema adicional: los centros de datos también insumen líquidos. Un solo complejo puede llegar a requerir hasta 1,5 millones de litros diarios para refrigerar sus servidores. En zonas con estrés hídrico este gasto compite directamente con las necesidades de la población.
Una apuesta para el futuro
Un centro de datos puede consumir hasta 1,5 millones de litros diarios de agua.
La IA eleva el pulso energético del planeta, pero también el de su imaginación. Sus centros de datos consumen electricidad y agua pero ese gasto puede verse como la inversión inicial de una revolución. Cada vatio destinado al cálculo es una apuesta por sistemas capaces de rediseñar la eficiencia, anticipar crisis energéticas y aprender a reducir su propia huella.
Si hubiera que elegir un aliado para enfrentar el colapso ambiental, la IA sería una candidata natural. Ninguna otra herramienta combina tanta capacidad de análisis, predicción y adaptación. Puede modelar el clima, reinventar la producción y orquestar el consumo global con una precisión que el ser humano no logra. Apostar por ella no es ignorar sus excesos, sino confiar en que sabrá corregirlos mientras impulsa un cambio que solo ella puede escalar.
Las grandes tecnológicas son conscientes de este dilema. Google, Microsoft y Amazon han anunciado compromisos para abastecer sus centros con electricidad 100% renovable, aunque la realidad es que las redes energéticas no siempre ofrecen un suministro estable.
Otras compañías experimentan con soluciones más radicales: en Texas, Last Energy planea instalar microrreactores nucleares para alimentar centros de datos. En Europa, algunas firmas apuestan por sistemas híbridos que combinan energía solar, eólica y almacenamiento en baterías.
“Nuestra plataforma de trabajo digital, está diseñada para ofrecer un alto rendimiento y, al mismo tiempo, mitigar el impacto medioambiental, a diferencia de los enfoques de IA DIY (hágalo usted mismo), que requieren un entrenamiento de modelos que consume mucha energía para cada cliente”, señala Katerina Elias Trostmann, LATAM director, climate & nature at Salesforce.
También se experimenta con refrigeración más sostenible: desde sumergir servidores en líquidos especiales hasta aprovechar el aire frío de países nórdicos como Noruega y Suecia para recortar el uso de agua potable.
La dependencia del hardware
La chip de Groq no son tan potentes como los de Nvidia pero sí más eficientes.
La energía no es el único cuello de botella. El hardware juega un papel central. Hoy, la industria depende en gran medida de las GPU de Nvidia, diseñadas para cálculos intensivos y dominantes en el entrenamiento e inferencia de modelos de IA.
Son potentes, pero también voraces en términos de consumo y financieros. Tanto, que en el sector ya se habla del “impuesto Nvidia”, un margen de beneficio que puede llegar al 60% por chip y que encarece cada despliegue de IA.
Frente a este monopolio de facto, emergen alternativas disruptivas. Startups como Positron y Groq están desarrollando chips especializados que prometen entre 3 y 6 veces más eficiencia por vatio frente a las GPU tradicionales.
La clave está en la simplificación: procesadores que eliminan operaciones innecesarias y que concentran todos los recursos en un tipo específico de tarea, como la inferencia.
En el caso de Groq, la innovación consiste en integrar la memoria directamente en el procesador, lo que reduce los tiempos de acceso a datos y mejora la eficiencia global. Cloudflare ya ha comenzado a probar estos diseños en entornos reales, con resultados que podrían marcar un antes y un después.
Está demostrado que no basta con añadir más megavatios a la red ni con optimizar modelos para que respondan más rápido. La verdadera pregunta es cómo alimentar de forma sostenible un sistema que nunca deja de crecer.
Las soluciones no son fáciles ni inmediatas, pero existen. Desde la transición hacia energías renovables hasta la virtualización de servidores que reduce la cantidad de máquinas activas, pasando por el uso de “gemelos digitales” que permiten simular y corregir en tiempo real el consumo de un centro de datos. El camino incluye también chips más eficientes y compromisos reales de la industria por reducir el desperdicio energético.
“Este desafío requiere un abordaje intersectorial entre comunidades, empresas y gobiernos. Es clave impulsar alianzas estratégicas con líderes de la industria para desarrollar soluciones abiertas que mejoren la eficiencia de redes, infraestructuras 5G y cargas de trabajo de IA. El objetivo es construir un ecosistema tecnológico capaz de escalar la innovación sin comprometer los recursos naturales, combinando competitividad con responsabilidad ambiental”, destaca Martínez Suárez de Red Hat.
La IA está transformando nuestra forma de trabajar, comunicarnos y crear. Pero esa promesa tiene un precio: un sistema de consumo eléctrico y ambiental que no puede sostenerse sin cambios profundos. Si la IA es el futuro, no puede seguir funcionando con el modelo del pasado. De lo contrario, la tecnología llamada a salvarnos podría terminar acelerando la crisis climática que intenta resolver.
SL
