Contenido
- Resumen en 30 segundos: las ocho cifras que importan
- Por qué las cuentas no cuadran: cinco parámetros que nadie fija
- El consumo eléctrico de los centros de datos
- Cuánto consume una sola consulta
- El agua: un trío de grifos diferentes
- Entrenamiento frente a inferencia: dónde está el coste real
- El problema no es global, es local
- Qué mitiga el impacto realmente
- 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) |
En este artículo vas a descubrir
- 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 cuadran: cinco parámetros que nadie fija
En julio de 2025 se produjo un acontecimiento revelador. Sam Altman, consejero delegado de OpenAI, dio a conocer que una petición promedio dirigida a ChatGPT requiere 0,34 Wh y cerca de 0,32 mililitros de agua. Poco después, Mistral AI dio a conocer el primer análisis de ciclo de vida integral sobre un modelo lingüístico comercial y cifró el agua de una respuesta de 400 tokens en 45 mililitros. Dos compañías del mismo ámbito, durante el mismo mes, con una disparidad superior a cien veces en idéntica métrica.
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 ociosa; añadiendo el sobrecoste del centro de datos (PUE); incluyendo la fabricación del hardware | El resultado final puede multiplicarse por dos o por tres |
| Agua: retirada o consumo | Volumen extraído de la cuenca en contraste con el recurso evaporado y no retornado | Se aprecian discrepancias de un orden de magnitud |
| Alcance del agua | Directa (refrigeración, alcance 1); indirecta (generación eléctrica, alcance 2); incorporada (semiconductores, alcance 3) | Normalmente, el alcance 2 rebasa al primero |
| Tipo de tarea | Pregunta breve; contestación extensa; razonamiento profundo; generación de imágenes; vídeo | Alcanza hasta ×1.450 basándose en la revisión sistemática |
| Modelo y despliegue | Versión compacta cuantizada frente a desarrollo de frontera; procesamiento por lotes o consultas individuales; emplazamiento y climatología de la instalación | Diferencias de hasta ×65 entre arquitecturas; hasta ×100 motivadas por la gestión de peticiones |
A esto se suma una dificultad estructural en cuanto a la transparencia. Un estudio dado a conocer en Patterns durante 2025 lo señala con claridad: los reportes ecológicos de los administradores de centros de datos no distinguen entre cargas de IA y cargas que no lo son, por lo que el impacto ambiental de la inteligencia artificial únicamente se logra estimar mediante indicadores globales de la infraestructura; además, frecuentemente los datos difundidos ni siquiera posibilitan calcular el total corporativo [1].
El consumo eléctrico de los centros de datos
Aquí las cifras son más sólidas, porque existen fuentes institucionales con metodología publicada. La Agencia Internacional de la Energía (AIE) es la referencia central: su informe Energy and AI de abril de 2025 proyectó un consumo global de centros de datos de unos 945 TWh en 2030, comparable al consumo eléctrico anual de Japón, y su serie Electricity 2026 sitúa el punto de partida de 2025 en torno a 485 TWh, es decir un 1,5 % de la electricidad mundial, de los cuales unos 155 TWh corresponden a instalaciones orientadas a 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] |
Se pueden extraer dos lecturas compatibles de esta tabla. Por un lado, a escala global, la inteligencia artificial representa todavía un porcentaje reducido de la red eléctrica global —aproximadamente el 0,5 % en la actualidad, con proyección de alcanzar entre el 1 % y el 1,2 % hacia 2030, basándose en la previsión más prudente [10]—. Por otro lado, la velocidad de expansión carece de antecedentes recientes dentro del sector eléctrico, dándose la circunstancia de que las redes de suministro requieren márgenes de siete a diez años para su planificación, al tiempo que un centro de datos se levanta en un período de dos.
Un dato que refleja dicha discrepancia: una simulación de dinámica de sistemas dada a conocer en Sustainable Futures centrada en Virginia del Norte —el núcleo mundial de centros de datos, donde estos ya absorben cerca del 25 % de la energía eléctrica local— revela que la reserva proyectada descenderá por debajo del umbral aconsejado del 17,7 % en un plazo de tres a cinco años, y que la proporción destinada a estas instalaciones llegará al 36 %-40 % del gasto energético de la zona para 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].
Ese cometido cobra relevancia por un par de motivos que van más allá de la simple cifra. Por un lado, el perímetro del sistema abarca tanto la energía del acelerador activo y el equipo principal como la potencia ociosa de los equipos y el gasto energético adicional del centro de datos; en otras palabras, se trata de una medición exhaustiva y no de una estimación favorable de GPU. Por otro lado, registra un descenso de 33 veces en energía y 44 veces en huella de carbono por consulta mediana en un solo año, logro derivado de la optimización del software y la adquisición de electricidad limpia. Por consiguiente, cualquier dato sobre el consumo por consulta previo a 2024 queda desfasado por múltiplos considerables.
| 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 contraintuitivo que resulta útil tener presente: durante un análisis multilingüe enfocado en NVIDIA H200 que superó las 5.100 ejecuciones, el consumo energético experimentó variaciones de hasta tres veces entre opciones con idénticas cargas de trabajo, la vinculación entre gasto de energía y desempeño lógico demostró ser escasa (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 requirieron en promedio un menor gasto energético que el inglés en diversos modelos [5].
El agua: un trío de grifos diferentes
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 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). 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 divergencia aclara por qué una red eléctrica de bajas emisiones carece automáticamente de un perfil hídrico reducido, aspecto que el estudio elaborado por Aczel et al. recalca de manera explícita [14]. Asimismo, esto esclarece una contradicción territorial: la energía hidroeléctrica, estandarte de la transición energética, desencadena un círculo vicioso donde los requerimientos hídricos y energéticos de los centros de procesamiento de datos tensionan infraestructuras que ya se encuentran vulneradas por la crisis climática [7].
| Cálculo | Alcance y periodo | Volumen | En qué consiste concretamente |
|---|---|---|---|
| Li et al. (2023), recogido por Barnett-Itzhaki (2026) | Global, IA, 2027 | 4.200-6.600 millones de m³/año | Extracción hídrica, sin contabilizar el consumo neto [2] |
| Patterns (2025) | A nivel mundial, exclusivamente 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 de centros de datos [1] |
| Nature Sustainability (2025) | Estados Unidos, infraestructura de inteligencia artificial, 2024-2030 | 731-1.125 millones de m³/año | Gasto de agua anual, variando según el nivel de implementación [6] |
| Entrenamiento de un modelo de clase GPT-3 | Un modelo, ciclo completo | ≈1,3 GWh y ≈5,4 millones de litros | Registros del ciclo vital obtenidos en una auditoría legal y técnica [24] |
| Mistral Large 2 (2025) | Una unidad, fase de aprendizaje y año y medio de explotación | 20,4 ktCO₂e y 281.000 m³ de agua | Evaluación del ciclo vital; el 91 % del recurso hídrico se vincula al entrenamiento y la inferencia |
| Serie de modelos de 20M a 13.000M de parámetros (2025) | Creación integral de una gama de sistemas | 493 t de CO₂ y 2,769 millones de litros | Abarca la producción de componentes y la investigación; la creación representó cerca de la mitad 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. 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].
• Surge 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]. Tal como lo plantean Jegham et al., se trata de «una paradoja en auge: conforme la inteligencia artificial resulta más económica y ágil, su implantación generalizada estimula 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 problema no es global, es 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.) | Los centros de datos ya consumen ≈25 % de la electricidad regional; el margen de reserva cae bajo el umbral en 3-5 años; cuota del 36 %-40 % en 2031 | Sustainable Futures (2026) [17] |
| Oregón, Virginia e Irlanda | Índice de estrés eléctrico (PSI) superior a 0,25, indicador de vulnerabilidad local de red | Chen et al. (2026) [10] |
| Irlanda (EirGrid) y Dominion (EE. UU.) | Dificultad para acomodar los nuevos centros necesarios; relajar las garantías de fiabilidad multiplica por 1,5-4,6 la capacidad disponible | Lin et al. (2023) [15] |
| São Paulo (Brasil) | 16,1 millones de m³ anuales de huella hídrica para ≈550 MW; más del 46 % agua virtual de hidroeléctrica sensible a sequía | Cambridge Prisms: Water (2026) [7] |
| Texas y Japón | Sistemas diversificados capaces de absorber la nueva carga sin estrés comparable | Chen et al. (2026) [10] |
| 8 de 11 países africanos analizados | Consumen menos agua por consulta que la media mundial, por menor intensidad hídrica de su generación eléctrica; los de clima estepario, más | 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 el impacto realmente
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 |
|---|---|---|---|
| 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 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 es igual de importante: el análisis de Nature Sustainability concluye que, aun aplicando las mejores prácticas, el sector de servidores de IA difícilmente alcanzará sus objetivos de cero neto en 2030 sin recurrir a mecanismos de compensación de carbono y de restauración hídrica de efectividad muy incierta[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 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 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? 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 hay mediciones de extremo a extremo revisadas por pares de los modelos de razonamiento ni de la IA agéntica. La revisión sistemática de 88 estudios lo señala expresamente: son una modalidad emergente sin mediciones completas publicadas [3]. Dado que estos sistemas generan muchos más tokens por tarea, es probablemente la laguna más relevante hoy.
• 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 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. 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 consume una consulta a ChatGPT o a 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 cierto que la inteligencia artificial gasta demasiada 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], y una estimación recogida en la literatura sitúa la huella de carbono de la fase de uso en 25 veces la del entrenamiento inicial [18]. En el caso documentado de Mistral Large 2, el 91 % del agua y el 85,5 % de los gases de efecto invernadero corresponden conjuntamente a entrenamiento e inferencia.
¿Cuál es la proporción de electricidad global que demanda la inteligencia artificial?
Globalmente, las infraestructuras de procesamiento de datos requirieron cerca de 485 TWh durante 2025, lo que representa aproximadamente el 1,5 % de la demanda energética global; de esta cifra, cerca de 155 TWh estuvieron vinculados a complejos dedicados a la inteligencia artificial. En otras palabras, la IA ronda el 0,5 % del consumo eléctrico mundial. Las estimaciones de la AIE apuntan a que el conjunto de estos centros alcanzará los 945 TWh hacia 2030, abarcando casi el 3 %, mientras la inteligencia artificial incrementa su protagonismo dentro de dicha cifra.
¿Las mejoras de eficiencia resuelven el problema?
Solo de manera parcial. Los análisis de escenarios reflejan que, a pesar de que el rendimiento operativo experimenta un progreso considerable, el requerimiento global asciende cerca de un orden de magnitud debido al incremento en la utilización [12]. Hablamos del efecto rebote o paradoja de Jevons, constatado de manera clara en dichos estudios [18]. Aquellas proyecciones que consiguen abatir más las emisiones integran una menor cantidad de arquitecturas junto con un cambio hacia fuentes eléctricas con baja huella de carbono, rebasando por encima de 20 puntos porcentuales el impacto que la sola eficiencia es capaz de alcanzar [12].
¿Es capaz la energía verde 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].
¿Cómo puede una organización emplear la inteligencia artificial para disminuir su huella ambiental?
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.
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 mediante Consensus), la cual se complementa con tres clases de datos primarios ajenos al ámbito académico: reportes de instituciones oficiales (Agencia Internacional de la Energía, Lawrence Berkeley National Laboratory por encomienda del Departamento de Energía de Estados Unidos), estudios de ciclo de vida difundidos por productores con auditoría externa (Mistral AI con Carbone 4, ADEME, Resilio y Hubblo), además de registros operativos en entornos reales compartidos por proveedores (Google).
Tres límites que el lector debe tener presentes:
- Los datos correspondientes a 2030 y años venideros representan escenarios hipotéticos, no predicciones absolutas. Si se mencionan horquillas extensas, se debe a que la volatilidad es innegable y viene reflejada de origen, descartando cualquier discrepancia analítica.
• Las declaraciones corporativas sin metodología publicada se identifican como tales y no se tratan como equivalentes a mediciones instrumentadas o a análisis de ciclo de vida revisados.
- 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
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? (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.
