IA y energía: cuánto consume realmente la revolución digital
La inteligencia artificial suele percibirse como un servicio casi inmaterial: una consulta se escribe en una pantalla y, segundos después, aparece una respuesta. Sin embargo, detrás de esa interacción existe una infraestructura física formada por centros de datos, procesadores especializados, sistemas de refrigeración, redes eléctricas y generación de energía.
Medir cuánto consume realmente la IA no es sencillo. No existe un valor universal para una consulta, porque el gasto energético cambia según el modelo utilizado, el tipo de tarea, el hardware, la eficiencia del centro de datos y la fuente de electricidad. Además, la IA representa solo una parte del consumo digital total.
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La dimensión del fenómeno, sin embargo, ya puede cuantificarse. La Agencia Internacional de la Energía (IEA) estima que los centros de datos utilizaron alrededor de 415 teravatios hora (TWh) de electricidad en 2024, aproximadamente el 1,5 % del consumo eléctrico mundial. Su escenario central proyecta cerca de 945 TWh para 2030.
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El desafío no consiste solamente en producir esa electricidad. La concentración de grandes instalaciones en determinadas regiones puede aumentar la presión sobre redes locales precisamente cuando el calor extremo, las sequías, las tormentas y otros fenómenos climáticos también someten a la infraestructura energética a condiciones más exigentes.
La energía que existe detrás de una respuesta de inteligencia artificial
Cuando una persona utiliza un modelo de IA, el procesamiento ocurre principalmente en servidores alojados en centros de datos. Estos equipos incluyen CPU y, cada vez con mayor frecuencia, aceleradores como GPU diseñados para ejecutar enormes cantidades de operaciones matemáticas simultáneamente.
El consumo puede dividirse en dos grandes etapas. El entrenamiento utiliza grandes conjuntos de datos para ajustar los parámetros del modelo y puede requerir numerosos procesadores trabajando durante períodos prolongados. Después aparece la inferencia, es decir, el procesamiento necesario cada vez que una persona solicita una respuesta, genera una imagen, analiza información o utiliza otra función del modelo.
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A escala global, la inferencia puede adquirir enorme importancia porque una misma plataforma puede atender millones de solicitudes. Además, no todas las tareas tienen el mismo costo energético. Una consulta breve de texto y la generación de un video mediante IA representan cargas computacionales muy diferentes.
La Agencia Internacional de la Energía analiza el consumo eléctrico de la inteligencia artificial y los centros de datos y señala que los servidores representan, en promedio, alrededor del 60 % de la demanda eléctrica de un centro de datos moderno, aunque la proporción varía considerablemente entre instalaciones.
El resto corresponde a almacenamiento, redes, refrigeración, sistemas eléctricos auxiliares, iluminación y otras infraestructuras necesarias para mantener los equipos disponibles de manera continua.
Por eso, preguntar cuánta electricidad consume «la IA» requiere definir primero qué modelo, qué operación y qué infraestructura se está midiendo.
Por qué no existe una cifra única para cada consulta de IA
Es frecuente encontrar comparaciones que intentan asignar una cantidad fija de electricidad a cada pregunta realizada a un chatbot. Estas cifras pueden resultar ilustrativas, pero no deberían interpretarse como una constante aplicable a todos los sistemas.
El consumo depende de factores como el número de parámetros activados, la longitud de la entrada y la respuesta, el tipo de procesador, la carga simultánea del servidor y la eficiencia del software. Los modelos que generan imágenes, video o realizan procesos de razonamiento prolongados pueden requerir considerablemente más cálculo que una respuesta textual sencilla.
Incluso dentro de un mismo servicio existen diferencias. Google publicó en 2025 una metodología según la cual el prompt de texto mediano de Gemini Apps requería aproximadamente 0,24 Wh. Esa medición es útil como referencia de un sistema concreto, pero no permite extrapolar automáticamente el resultado a toda la industria de IA.
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El problema se vuelve todavía más complejo porque el hardware mejora rápidamente. Nuevas generaciones de aceleradores pueden realizar más operaciones por unidad de energía, mientras que técnicas de cuantización, modelos especializados y optimización del software también reducen el gasto por tarea.
Pero existe un efecto contrario: cuando utilizar IA se vuelve más barato y accesible, aumenta su utilización. Millones de consultas adicionales, generación masiva de imágenes y videos, asistentes permanentes y sistemas autónomos pueden compensar parte de las mejoras de eficiencia.
Por esa razón, la variable decisiva no es únicamente cuánto consume una consulta, sino cuántas operaciones digitales terminará realizando el conjunto de la sociedad.
Los centros de datos están convirtiéndose en grandes consumidores eléctricos
La escala física de la infraestructura permite comprender mejor el problema. Según la IEA, un centro de datos convencional puede demandar aproximadamente 10 a 25 megavatios, mientras que una instalación hiperescalar orientada a IA puede alcanzar 100 MW o más. Algunos proyectos anunciados son considerablemente mayores.
La demanda tampoco crece uniformemente en todo el planeta. Estados Unidos, China y Europa concentran una proporción importante de la capacidad instalada y de los nuevos proyectos.
El caso estadounidense muestra hasta qué punto puede cambiar el sistema eléctrico regional. El Lawrence Berkeley National Laboratory estudió el crecimiento del consumo eléctrico de los centros de datos en Estados Unidos y estimó que utilizaron aproximadamente 176 TWh en 2023, equivalentes al 4,4 % de la electricidad del país.
Sus escenarios proyectaron para 2028 un consumo de entre 325 y 580 TWh, aproximadamente entre el 6,7 % y el 12 % de la electricidad estadounidense, dependiendo de la evolución tecnológica y de la demanda.
Estas cifras no significan que toda esa electricidad corresponda exclusivamente a IA. Los centros de datos también sostienen almacenamiento en la nube, streaming, comercio electrónico, servicios empresariales, redes sociales y buena parte de la infraestructura de Internet.
La IA, sin embargo, está acelerando la instalación de servidores de alta potencia. La IEA proyectó que el consumo mundial de los centros de datos podría acercarse a 945 TWh en 2030, algo menos del 3 % de la demanda eléctrica global prevista para ese año.
Calor extremo, agua y redes eléctricas: la dimensión de emergencia
El porcentaje global puede ocultar un problema importante: la electricidad se consume localmente. Un gran centro de datos no distribuye su demanda uniformemente entre países, sino que puede concentrar cientos de megavatios en una determinada red regional.
Esto obliga a reforzar líneas eléctricas, subestaciones, generación y sistemas de respaldo. La IEA advierte que la concentración geográfica de los centros de datos puede hacer que su integración sea más difícil que la de otras nuevas cargas eléctricas distribuidas entre millones de usuarios.
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A esta presión se suma el clima. Durante una ola de calor aumenta simultáneamente la utilización de aire acondicionado en viviendas, comercios e industrias. Los centros de datos también necesitan controlar rigurosamente la temperatura de sus equipos.
La Organización Meteorológica Mundial explica cómo el clima extremo afecta a los sistemas energéticos: las altas temperaturas pueden elevar la demanda, reducir la eficiencia de determinadas centrales, afectar las redes y coincidir con restricciones de agua. Las sequías también pueden disminuir la generación hidroeléctrica y limitar el agua disponible para algunos sistemas térmicos.
Para instalaciones digitales críticas, estas situaciones constituyen además un problema de resiliencia ante emergencias. Tormentas severas, inundaciones, incendios forestales y temperaturas extremas pueden afectar líneas de transmisión o instalaciones energéticas que alimentan los centros de datos.
La expansión de la IA, por tanto, obliga a considerar no solo cuánta energía estará disponible en condiciones normales, sino cómo mantener servicios digitales esenciales durante eventos climáticos extremos.
La verdadera huella energética de la revolución digital
El crecimiento de la IA no implica necesariamente que su electricidad vaya a proceder de una única fuente. La combinación dependerá de cada región, de las redes disponibles y de la velocidad con que puedan incorporarse nuevas centrales y sistemas de almacenamiento.
En su escenario central, la IEA estima que aproximadamente la mitad del crecimiento de la demanda eléctrica de los centros de datos hasta 2035 podría ser cubierta por energías renovables, aunque el gas natural, la energía nuclear y, en determinadas regiones, el carbón también participarían del suministro.
Esto introduce una diferencia fundamental entre consumo eléctrico y emisiones climáticas. Dos centros de datos con demandas similares pueden producir huellas de carbono distintas si funcionan en sistemas eléctricos con diferentes combinaciones de fuentes.
También existe otra cara de la relación entre IA y energía. Los algoritmos pueden ayudar a pronosticar demanda eléctrica, optimizar redes, gestionar generación renovable, detectar fallas y mejorar determinados procesos industriales. Que esos beneficios compensen una parte significativa del consumo adicional dependerá de aplicaciones concretas y no debería darse por supuesto.
La cuestión energética de la inteligencia artificial tampoco puede reducirse a afirmar que cada consulta consume una determinada cantidad de electricidad. El fenómeno relevante es sistémico: miles de millones de operaciones, centros de datos cada vez mayores y una infraestructura eléctrica que debe crecer al mismo tiempo que enfrenta condiciones climáticas más exigentes.
La revolución digital tiene, por lo tanto, una base material muy concreta. Servidores, cables, transformadores, sistemas de refrigeración y centrales eléctricas hacen posible aquello que en una pantalla parece instantáneo.
El desafío de los próximos años será aumentar la capacidad informática sin perder de vista tres variables inseparables: eficiencia energética, disponibilidad de electricidad baja en emisiones y resiliencia de las redes frente al clima extremo. La evolución tecnológica determinará cuánto puede reducirse el consumo por operación; la escala de utilización determinará si esas mejoras son suficientes para contener el crecimiento de la demanda total.
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