El costo oculto de la IA: la huella energética de ChatGPT y el dilema ecológico de los data centers
Cuando piensas en inteligencia artificial, es fácil imaginar una nube inofensiva, un algoritmo brillante, respuestas que aparecen como por arte de magia. Pero cada palabra que tecleas, cada respuesta que ChatGPT genera, tiene un precio oculto: energía, mucha energía.
La IA no vive en el aire, sino en vastos centros de datos —naves industriales llenas de servidores— que trabajan día y noche, consumiendo una cantidad de electricidad tan grande que ya rivaliza con la de industrias enteras.
La inteligencia artificial y su apetito eléctrico
Según el último informe de la Agencia Internacional de Energía (IEA), los centros de datos ya consumen alrededor de 415 teravatios-hora (TWh) anuales en 2024. Y esto es solo el comienzo. La IA es el gran motor detrás de este crecimiento, y para 2030 se espera que el consumo supere los 945 TWh al año.
En perspectiva: esa cantidad de energía es mayor que la que consumen países enteros como Alemania o Brasil. Y gran parte de ese salto no se debe a videojuegos ni a redes sociales, sino a la creciente adopción de modelos de IA generativa, como ChatGPT, que procesan millones de peticiones por segundo en todo el mundo.
Estados Unidos y China: los gigantes energéticos de la IA
El crecimiento de la huella energética no está distribuido de forma equitativa. Estados Unidos y China serán responsables del 80% del aumento previsto en el consumo de electricidad para centros de datos de aquí a 2030.
Solo en Estados Unidos se proyecta que el consumo de electricidad de estos centros alcance los 240 TWh —un 130% más que en 2024—. En China, el crecimiento será aún más vertiginoso: se espera que llegue a 175 TWh, marcando un aumento del 170%. Europa y Japón también experimentarán subidas, aunque más moderadas.
Esta demanda descomunal no solo representa un reto técnico, sino un dilema ecológico: ¿cómo alimentar ese crecimiento sin hundir aún más al planeta en una crisis climática?
Energías renovables, gas y nuclear: una combinación necesaria
Actualmente, solo el 27% de la energía que alimenta a los data centers proviene de fuentes renovables —principalmente solar, eólica e hidroeléctrica—. La IEA prevé que esta cifra crecerá al 50% para 2030, impulsada sobre todo por la expansión de parques solares y eólicos.
Sin embargo, la transición será más híbrida de lo que muchos quisieran. El gas natural, que hoy representa el 26% de la electricidad que consumen los centros de datos, seguirá siendo un pilar clave. Solo en EE.UU. se han anunciado nuevas plantas de generación de gas diseñadas específicamente para abastecer a data centers. La energía nuclear también jugará un papel importante, cubriendo aproximadamente un 15% del mix.
La paradoja: la IA como problema y como solución
La ironía es que la inteligencia artificial podría ser tanto culpable como redentora.
Si se utiliza correctamente, la IA tiene el potencial de optimizar el consumo eléctrico global —desde el suministro de energía hasta su distribución—, reduciendo emisiones en sectores como la construcción, la industria y el transporte. La IEA incluso calcula que la adopción masiva de IA en estos ámbitos podría contrarrestar las propias emisiones de los centros de datos, generando una reducción neta en las emisiones globales de carbono.
Pero hasta ahora, la falta de acceso a datos, la infraestructura inadecuada y los riesgos de seguridad han frenado ese potencial. Mientras tanto, la demanda crece a un ritmo que las redes eléctricas y las cadenas de suministro de materiales, como el galio —clave en chips de IA y con un suministro dominado por China—, difícilmente podrán sostener sin tensiones globales.
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