Cuánta energía consume la IA y qué se puede hacer para reducirla

Detrás de la magia de la IA hay una realidad preocupante: su impacto en el medio ambiente. Se calcula que cada consulta a ChatGPT consume unas diez veces más energía que una búsqueda en Google, y la IA está empezando a dejar una huella de carbono importante por su enorme consumo de energía.

Estas eran las cifras que se manejaban a principios de 2025, cuando hice el vídeo:

• En 2024 las grandes tecnológicas de Estados Unidos y China invirtieron alrededor de 300.000 millones de dólares en chips de Nvidia, el equivalente al PIB de un país como Chile. Para 2025 se esperaba que la cifra se duplicara.
• Los nuevos centros de datos, donde se entrena y funciona la IA, consumen tanta electricidad como una ciudad de 50.000 habitantes.
• Se estimaba que en 2026 el consumo de estos centros llegaría al de un país europeo entero, como Holanda o Suecia.
• Un ejemplo es Colossus, el centro de datos de Elon Musk para su empresa xAI: en 2024 compró unos 200.000 chips de Nvidia, y para 2025 pensaba adquirir más de 800.000.

Es una especie de espiral tecnológica en la que la energía que consume la IA empieza a ser un problema real.

Algunas empresas están apostando por opciones menos convencionales, aunque polémicas. Microsoft llegó a un acuerdo para reactivar una planta nuclear en Three Mile Island, en Pensilvania, el lugar donde en 1979 ocurrió un accidente nuclear del que incluso hay una serie en Netflix. Amazon también está invirtiendo en centros de datos alimentados con energía nuclear.

La energía nuclear es más limpia en emisiones de carbono que la de los centros de datos que funcionan con combustibles fósiles, pero no es una solución perfecta: sus residuos hay que manejarlos con muchísima precaución.

Hoy la mayoría se guardan en depósitos geológicos profundos, lugares diseñados para contener ese material durante miles de años. En Finlandia y Suecia ya hay proyectos en marcha, y uno de los más conocidos es Onkalo, en Finlandia. Aun así, es una solución parcial: no elimina el problema, solo lo retrasa.

• Algoritmos más eficientes. Las grandes tecnológicas trabajan en que la IA consuma menos. Google, por ejemplo, usa la propia IA para ajustar en tiempo real la distribución de energía y la refrigeración de sus centros de datos.
• Energías renovables. Muchas empresas se pasan a la solar o la eólica. Amazon ha invertido en parques solares y eólicos en varias partes del mundo con el objetivo de funcionar con un 100 % de energía renovable, aunque hasta que lo consiga pasarán años, porque no se va a quedar atrás en la carrera de la IA.
• Chips más eficientes, como los de Nvidia, AMD o empresas emergentes como Cerebras, que diseñan hardware pensado para la IA y con menos consumo.
• Computación cuántica. Todavía está en una etapa temprana, pero los ordenadores cuánticos pueden hacer cálculos complejos mucho más rápido y con una fracción del consumo actual.
• Usar la IA solo cuando hace falta. No todas las tareas necesitan modelos gigantes y costosos en energía; algunas se resuelven con soluciones más simples y sostenibles.
• Aprovechar el calor de los centros de datos. En países como Suecia, ese calor se usa para calentar edificios, en un sistema de energía más circular.