¿Cuánta energía y recursos consume la inteligencia artificial realmente?
Hace poco, una tendencia se viralizó en redes:
Personas usando ChatGPT y generadores de imagen para crear escenas al estilo de Studio Ghibli.
Miles de usuarios “creando” arte fantástico…
Y entre los hilos que circulaban, también apareció una cifra alarmante:
“Cada imagen generada consume litros y litros de agua.”
¿Es cierto? ¿Estamos destruyendo el planeta cada vez que usamos una IA?
En este post te explico qué hay de cierto, cómo funciona la infraestructura detrás de la inteligencia artificial, y qué impacto ambiental real tiene esta tecnología.
¿Qué es lo que consume tanta energía?
Detrás de cada respuesta de ChatGPT, de cada imagen de Midjourney, de cada audio creado por IA…
hay un centro de datos trabajando.
Los modelos de IA viven en gigantescos servidores que procesan miles de millones de cálculos por segundo.
Estos servidores:
- Consumen energía eléctrica
- Generan calor
- Y necesitan ser enfriados constantemente
Ahí es donde entra el tema del agua.
¿Por qué se habla de “litros de agua”?
La mayoría de centros de datos usan dos métodos para enfriar sus equipos:
Aire acondicionado industrial (energía + ventilación forzada)
Enfriamiento por agua (más eficiente, pero requiere miles de litros en circulación constante)
El agua no se gasta, pero sí se evapora parte de ella en el proceso.
Y cuando hablamos de millones de usuarios generando contenido al mismo tiempo, las cifras sí se vuelven enormes.
Por ejemplo:
Se estima que un solo centro de datos puede consumir hasta millones de litros de agua al mes solo para refrigeración.
¿Qué tanto contamina la IA?
Depende de dos factores:
1. La etapa en la que estamos: entrenamiento vs uso
- Entrenamiento del modelo (como GPT-4):
Requiere una cantidad bestial de energía. Es como entrenar a un cerebro desde cero, con todos los libros del mundo. - Uso cotidiano (hacerle preguntas, generar imágenes):
Consume menos por cada interacción, pero multiplicado por millones de usuarios, también suma.
Un solo prompt puede consumir tanta energía como cargar un celular.
Ahora imagina millones de prompts por minuto.
2. El tipo de tarea que se le pide
- Generar texto (ChatGPT, Claude): consumo bajo
- Generar imágenes (DALL·E, Midjourney): consumo medio-alto
- Generar video o audio en alta calidad: consumo muy alto
- Usar IA en tiempo real (voz, movimiento, decisiones): consumo extremo
¿Cuáles son los modelos más exigentes?
- Modelos multimodales (GPT-4o, Gemini 1.5) requieren más recursos
- Modelos de generación visual (Sora, Runway) están entre los más demandantes
- IA entrenadas localmente por empresas (para usos privados) también implican alto costo energético inicial
¿Dónde están estos servidores?
Los grandes centros de datos se ubican en:
- Estados Unidos (Oregon, Iowa, Georgia)
- Irlanda, Países Bajos, Finlandia (por su clima frío natural)
- China, Singapur, India
- México y Latinoamérica empiezan a ser zona de expansión
Y sí, muchos están cerca de fuentes de agua, presas o climas templados para reducir costos.
¿Cuánto cuesta mantener esta infraestructura?
Millones de dólares por mes. Literalmente.
- Energía (eléctrica y renovable)
- Infraestructura física (almacenamiento, redes, seguridad)
- Mantenimiento y reemplazo de hardware
- Refrigeración 24/7
- Personal técnico
Solo OpenAI, por ejemplo, gasta cientos de millones de dólares anuales para mantener sus modelos en funcionamiento global.
¿Y entonces usar IA es insostenible?
No necesariamente.
El consumo es real, pero también lo es en otras industrias.
Comparación:
- La industria de los videojuegos consume más energía que la de la IA hoy por hoy.
- El streaming de video 4K tiene una huella más constante y prolongada.
- El correo electrónico masivo, los bancos y hasta Google también requieren enormes granjas de servidores.
- Empresas de otras industrias como por ejemplo Coca-Cola, se estima que consume al rededor de 55mil millones de litros al año, para creación de sus productos.
La diferencia es que la IA aún está en expansión explosiva, y no tiene regulaciones claras sobre eficiencia o sostenibilidad.
¿Qué podemos hacer como usuarios?
- No generar contenido innecesario (evitar sobrecargar por moda o por curiosidad vacía)
- Usar prompts bien pensados (menos prueba y error, más intención)
- Elegir modelos ligeros para tareas simples (no usar GPT-4o para sumar 3+3)
- Apoyar plataformas que usen energías renovables o sean transparentes en su impacto
Y sobre todo, tener conciencia:
Cada vez que interactúas con una IA, estás activando una cadena compleja que consume recursos reales.
Yo soy José.
Y creo que la inteligencia artificial debe ayudarnos a mejorar la vida, no a destruir el planeta en el intento.
En Inteligente Artificial, te enseño a usar estas herramientas con sentido, estrategia y responsabilidad.
Para que avances sin ignorar el costo, y sin quedarte fuera del futuro por miedo o desinformación.
Contáctame si quieres aprender a usar IA con intención, sin contaminar de más ni quedarte atrás.