La ya casi omnipresencia de esta tecnología es obvia, pero hay un problema del que no se habla mucho: estas máquinas son unas grandes consumidoras de electricidad. Para alimentar tales sistemas, mantenerlos en el tiempo e incluso mejorarlos, necesitan nutrirse y no solo se habla de datos. 

Para que te hagas una idea, GPT-4, el cerebro detrás de ChatGPT, aunque GPT-5 calienta motores para hacer su entrada triunfal en el sector, es como un coche eléctrico de lujo en términos de consumo. Necesita unos 400 MWh de energía solo para su entrenamiento. Esto es lo que gastan 40 casas en un año entero. Por otro lado, está DeepSeek, que, curiosamente, hace casi lo mismo pero gastando solo 100 MWh. Es un ahorro del 75%.

Sin embargo, cuidado porque los expertos comentan al respecto que pese a ser esto cierto y gasta  menos en entrenarse, podría consumir más cuando está funcionando. Al final, da igual que da lo mismo, el consumo eléctrico final podría ser casi el mismo.

El problema es que la IA no para de crecer. Cada vez se quiere que haga más cosas y sea más lista, y eso significa más energía. Los centros de datos donde se alojan estos sistemas ya consumen el 1% de toda la electricidad del mundo. Y va a más.

La IA tiene hambre, mucha hambre, pero ¿somos capaces de alimentarla?

Empresas como Google y Microsoft dicen que usan energía 100% renovable en sus centros de datos. Suena bien, pero hay un problema: el sol no brilla siempre y el viento no sopla cuando quieres. Entonces, ¿qué pasa cuando no hay suficiente energía verde? Pues que tienen que tirar de la de toda la vida, que contamina más.

“Hay pronósticos que estiman que para 2027, la industria de la IA podría consumir entre 85 y 134 teravatios-hora (TWh) de electricidad al año, lo que equivale al consumo anual de países como Países Bajos, Irlanda o Suecia. Esto llega a superar al de otras tecnologías como Bitcoin, cuya red consume aproximadamente 127 TWh al año”, añade José Antonio Alguacil, CEO en Ilusionlabs y YouTuber, en una entrevista para Computer Hoy.

En contraste con las preocupaciones sobre el consumo energético de la IA, Bill Gates ha comentado que no hay que preocuparse excesivamente por este aspecto. Gates argumenta que la tecnología siempre ha avanzado hacia soluciones más eficientes y que la IA no será una excepción. Según él, el enfoque debería estar en desarrollar tecnologías que sean más eficientes energéticamente y en encontrar formas de generar energía de manera más sostenible.

Precisamente uno de los puntos clave en este problema es la eficiencia energética. Las empresas tecnológicas están invirtiendo en desarrollar hardware y software que sean más eficientes en términos de consumo de energía. Por ejemplo, los centros de datos están siendo diseñados con tecnologías de enfriamiento avanzadas y sistemas de gestión de energía que reducen el consumo eléctrico.

Un consumo energético como dos centrales nucleares

Un dato impresionante que se reveló en 2024 indicaba que la demanda de aplicaciones de IA para ese año podría ser tan voraz como el consumo de energía de dos plantas nucleares y el entrenamiento de estos “cerebros digitales” es parte del problema. 

Un estudio de la Universidad Cornell, Nueva York, reveló que solo entrenar al ChatGPT de 2021 —el actual, tanto su versión gratuita como la de pago son mejores—, consumió tanta agua como la que usan todos los centros de datos de Microsoft en EEUU. Teniendo en cuenta su evolución durante estos años y todo lo que se prevé de cara al futuro, las cuentas no salen.

Sin embargo, aún hay más que comentar. Teniendo en cuenta que la inteligencia artificial podría consumir en 2024 tanto como dos centrales nucleares, ¿por qué no se incentiva precisamente este tipo de energía para darle el apoyo que necesita su desarrollo?

A diferencia de las fuentes de energía convencionales, la energía nuclear no emite carbono y puede operar las 24 horas del día, independientemente de las condiciones meteorológicas. La apuesta por la energía nuclear también responde a la creciente preocupación por reducir la dependencia de combustibles fósiles.

Sin embargo, esta decisión no trae problemas —muchas de ellas por falta de conocimiento—. El uso de la energía nuclear pone sobre la mesa grandes preocupaciones ambientales y de seguridad, y la aprobación y regulación de estos proyectos puede llevar años y costar grandes sumas de dinero.

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Etiquetas: Inteligencia artificial, Software, Medio Ambiente