¿Cuánta energía consume cada pregunta que hacemos a la IA? ¡Menos que ver la televisión por nueve segundos!
La inteligencia artificial (IA) se ha integrado en nuestras vidas con una rapidez sorprendente. Desde que OpenAI lanzó ChatGPT en noviembre de 2022, esta herramienta conversacional se ha convertido en una de las páginas web más visitadas del mundo, superando plataformas populares como X y compitiendo con gigantes como Instagram. Pero, ¿alguna vez te has preguntado cuánta energía consume la IA para responder cada una de nuestras preguntas?
El sorprendente consumo energético de una consulta a la IA
Google ha revelado un dato interesante: enviar un mensaje medio de texto a su servicio Gemini consume aproximadamente 0,24 vatios por hora, una energía equivalente a ver la televisión durante menos de nueve segundos. Esta información, compartida por Savannah Goodman, directora de los Laboratorios de Energía Avanzados de Google, invita a pensar que aunque el gasto por consulta parece pequeño, multiplicado por millones puede ser significativo.
No obstante, otras evaluaciones indican cifras mayores y los expertos advierten que la información actual es aún incompleta. El proceso entre que pulsas una tecla o hablas al micrófono y recibes una respuesta es una compleja operación tecnológica en centros de datos que demanda mucha energía. Por ejemplo, el Lawrence Berkeley National Laboratory (LBNL) estima que actualmente las operaciones vinculadas a la IA representan el 4,4% del consumo energético total en Estados Unidos.
El futuro energético de la IA: un apetito insaciable
Esto es solo el comienzo. El uso masivo y la mejora continua de estas tecnologías indican que la demanda eléctrica crecerá considerablemente. El LBNL proyecta que para 2028, más de la mitad de la electricidad consumida en centros de datos estará destinada a alimentar tecnologías de inteligencia artificial, cantidad equivalente al 22% del gasto eléctrico total en hogares. ¡Impresionante escala!
Una razón clave del crecimiento es la carrera por desarrollar modelos cada vez más avanzados. Parthasarathy Ranganathan, vicepresidente de Google y líder en centros de datos, comenta que el tamaño del modelo Gemini ha escalado de millones a billones de parámetros, duplicándose cada tres meses y medio y multiplicándose por diez anual. Evidentemente, para modelos mayores se requiere mucho más poder computacional.
Además, el uso individual aumenta exponencialmente: aunque cada interacción consume entre 0,24 y 0,30 vatios-hora, traducido a miles de millones de consultas diarias (menos de la mitad de las actuales), el consumo anual supera los 109 gigavatios-hora, suficiente para abastecer a más de 10 000 hogares en un país desarrollado. Si la respuesta incluye imágenes, esta cifra puede llegar a cubrir casi 15 000 casas.
¿Qué implica una sesión habitual con IA en términos energéticos?
Un estudio publicado por MIT Technology Review que evalúa el impacto climático y energético revela que una interacción media —que incluye 15 preguntas, 10 solicitudes de imágenes (con 78 millones de ellas recibidas diariamente por GPT) y un video corto de cinco segundos— consume alrededor de 2,9 kilovatios por hora. Para entender esta cantidad, bastaría para que una bicicleta eléctrica recorra más de 150 kilómetros o para mantener un microondas encendido más de tres horas y media.
Avances hacia una IA más eficiente y sostenible
No todo son noticias negativas. Savannah Goodman resalta que en los últimos 12 meses Google ha conseguido reducir el consumo y la huella de carbono por consulta en Gemini entre 33 y 44 veces, gracias a innovaciones en ingeniería y optimización de recursos.
Su método de medición incluye no solo la energía activa utilizada por las máquinas, sino también la infraestructura pasiva involucrada como unidades de procesamiento, memoria y sistemas de refrigeración, aspectos frecuentemente ignorados.
Sin embargo, existe un gran consumidor de energía: el entrenamiento de modelos. El MIT informa que el proceso de entrenar GPT-4 requirió más de 50 gigavatios-hora de electricidad y costó más de 100 millones de euros. Esta cantidad sería suficiente para alimentar ciudades como Sevilla, Ámsterdam o San Francisco durante al menos tres días.
Rentabilidad y sostenibilidad: el equilibrio clave para la era de la IA
El verdadero negocio de la IA ocurre en la fase de «inferencia», cuando la inteligencia artificial procesa consultas reales de los usuarios. Esha Choukse, investigadora de Microsoft Azure, explica que es ahí donde las empresas generan ingresos a través de suscripciones, uso de APIs e integraciones en productos.
Aunque la IA consume cada vez más energía, no ha reemplazado a otros servicios digitales como YouTube o plataformas en la nube, que también demandan recursos. Sin embargo, la inteligencia artificial es hoy la que acapara la mayor parte del consumo energético digital.
Empresas como Meta y Microsoft están explorando el uso de centrales nucleares para proveer energía continua a los centros de datos, superando las limitaciones propias de fuentes renovables como la solar o la eólica.
¿Por qué es difícil saber el consumo exacto de la IA?
A pesar de la importancia de medir el impacto medioambiental de la tecnología, los datos precisos siguen siendo un misterio. Boris Gamazaychikov, jefe de sostenibilidad en Salesforce, denuncia que la información disponible es una «caja negra total». Investigadores, como Sasha Luccioni de Hugging Face, solicitan mayor transparencia para avanzar hacia una inteligencia artificial responsable y eficiente.
Google ha dado un primer paso al compartir cifras preliminares sobre consumo y contaminación, aunque reconoce que queda mucho por hacer. Curiosamente, sus datos coinciden con otras estimaciones que señalan que una sola consulta a ChatGPT consume cerca de 0,3 vatios por hora.
Reflexión final: ¿Cómo podemos participar en un uso responsable de la IA?
La inteligencia artificial está transformando el mundo, abriendo oportunidades increíbles pero también exigiendo mayor conciencia sobre el consumo energético. ¿Somos realmente conscientes del impacto ambiental que generan nuestras preguntas y usos diarios?
Es momento de buscar el equilibrio entre innovación y sostenibilidad. ¿Cómo crees que podemos fomentar un uso más eficiente de la inteligencia artificial? ¿Qué otras tecnologías podrían ayudarnos a reducir la huella ambiental de la IA? Te invitamos a dejar tus comentarios, compartir este artículo y sumarnos al diálogo para construir un futuro tecnológico más responsable.