La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser solo un fenómeno digital para convertirse en un desafío tangible que impacta directamente en el consumo energético y los recursos naturales a nivel global. Un reciente estudio elaborado por Thijs Van de Graaf, investigador del Fondo Monetario Internacional (FMI), advierte que la infraestructura que sostiene a la IA, especialmente los centros de datos, demanda tanta electricidad como países desarrollados enteros.
Actualmente, estos centros representan aproximadamente el 1,5% del suministro eléctrico mundial, un consumo comparable al total del Reino Unido, superior al de Francia y apenas por debajo del de Alemania. Van de Graaf resume la situación con una frase contundente: “La IA está devorando la electricidad”. Aunque la IA solo representa una fracción de este porcentaje, su crecimiento acelerado y el elevado consumo energético para entrenar modelos avanzados la convierten en un factor crítico.
El entrenamiento de un modelo de lenguaje sofisticado requiere la misma cantidad de energía que consumen decenas de miles de hogares durante un año, y su operación masiva multiplica exponencialmente esa demanda. Sin embargo, la IA también tiene potencial para mejorar la eficiencia energética, optimizando sistemas complejos y acelerando la toma de decisiones, según explicó Facundo Armas, desarrollador de Globant, durante un evento en la Universidad di Tella.
Armas citó un estudio de 2023 de Google y Boston Consulting Group que proyecta que la IA podría reducir entre 5% y 10% las emisiones de gases de efecto invernadero para 2030. No obstante, reconoció el “lado B” de esta tecnología: su elevado consumo energético, el uso intensivo de agua para refrigerar los centros de datos y la demanda de materiales críticos para su hardware.
Por ejemplo, la Agencia Internacional de Energía (AIE) calculó que mientras una consulta promedio a Google Explorer consume 0,3 Watts hora (Wh), una pregunta a ChatGPT demanda casi 10 veces más, con un consumo de 2,9 Wh. Dado que las consultas a diversos sistemas de IA se cuentan por millones, el impacto acumulado es significativo.
En términos globales, aunque la IA representa menos de una décima parte del aumento total en la demanda energética de esta década y está por debajo de sectores como los vehículos eléctricos, su impacto es especialmente crítico en ciertos países. En Estados Unidos y Japón, se estima que los centros de datos serán responsables de cerca del 50% del crecimiento eléctrico para 2030.
Uno de los casos más emblemáticos es Irlanda, donde los centros de datos ya consumen más del 20% de la electricidad nacional. Esta alta concentración cerca de núcleos urbanos genera problemas logísticos, ya que la construcción de estos centros avanza más rápido que la expansión de las redes eléctricas. En Virginia del Norte, el mayor polo mundial de centros de datos, estas instalaciones consumen el 25% de la energía estatal, lo que ha ocasionado la suspensión de nuevas conexiones eléctricas para otros usuarios y la paralización de proyectos en ciudades como Dublín.
La huella material de la IA también abarca recursos naturales finitos. Van de Graaf enfatiza que “detrás de cada chatbot o generador de imágenes se esconden servidores que utilizan electricidad, sistemas de refrigeración que consumen agua, chips que dependen de frágiles cadenas de suministro y minerales extraídos de la tierra”.
El consumo de agua es un tema especialmente delicado: los sistemas de refrigeración de estos centros requieren millones de litros diarios. Dos tercios de los centros construidos en Estados Unidos desde 2022 se encuentran en zonas con escasez hídrica, como Arizona. Además, países como España y Singapur enfrentan disputas regulatorias por la competencia entre el uso doméstico y tecnológico del agua.
En cuanto a los materiales, la construcción de un centro de datos a hiperescala puede demandar una cantidad de cobre equivalente a la producción anual de una mina mediana. La AIE proyecta que para 2030 el consumo de estos centros aumentará considerablemente, intensificando la competencia por minerales clave.
Esta lucha por el control de la cadena de suministro se refleja en la concentración de la producción de chips avanzados, esencial para entrenar modelos, en Taiwán, dominada por la empresa TSMC. En respuesta, Estados Unidos y China han implementado medidas industriales y comerciales para proteger sus intereses, mientras que otras potencias buscan alianzas en África y América Latina para asegurar el acceso a materias primas.
Los proyectos futuros de centros de datos buscan alcanzar escalas de gigavatios, superando la infraestructura actual. Un ejemplo es el complejo de 5 gigavatios planeado en Abu Dabi por OpenAI y socios, equivalente a la potencia de cinco reactores nucleares y con una extensión de 26 kilómetros cuadrados.
Frente a la saturación de las redes eléctricas públicas, las grandes empresas tecnológicas como Microsoft, Amazon y Google se han convertido en los principales compradores de energía renovable e invierten en tecnologías propias, que incluyen desde geotermia avanzada hasta pequeños reactores nucleares modulares y el uso de hidrógeno como reserva energética.
A pesar de avances en eficiencia, como los procesadores Blackwell de Nvidia o modelos de software optimizados, el fenómeno conocido como la paradoja de Jevons indica que la reducción en costos por eficiencia puede incrementar el consumo total, anulando los ahorros iniciales.
Por último, Van de Graaf subraya la falta de transparencia en el sector, donde la escasa información pública sobre consumo eléctrico, hídrico y de minerales dificulta la planificación regulatoria y la expansión sostenible de las infraestructuras, poniendo en riesgo la estabilidad de los sistemas nacionales y los objetivos climáticos.
La transición hacia una economía digitalizada y dominada por la inteligencia artificial dependerá en gran medida de la capacidad de los gobiernos para integrar políticas digitales, energéticas y de recursos naturales, garantizando la viabilidad técnica de la IA y el acceso equitativo a los recursos esenciales en las próximas décadas.