CIUDAD DE MÉXICO, MÉXICO – La reciente publicación de cifras oficiales sobre el consumo energético de la inteligencia artificial (IA) por parte de gigantes tecnológicos como OpenAI y Google ha marcado un hito en la industria. Este avance en transparencia ha abierto un debate sobre el impacto ambiental de la IA, especialmente en el contexto del cambio climático.
De acuerdo con un informe del MIT Technology Review, aunque los datos iniciales proporcionan un punto de partida, no son suficientes para evaluar la huella real de la IA. Por primera vez, OpenAI y Google han compartido cifras específicas sobre la energía consumida por sus modelos de IA al responder consultas. En junio de 2024, Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, reveló que una consulta promedio a ChatGPT requiere 0,34 vatios-hora. Más tarde, en agosto, Google indicó que una interacción con su modelo Gemini utiliza en promedio 0,24 vatios-hora.
Limitaciones y desafíos en la transparencia
Estas cifras, aunque alineadas con estimaciones anteriores para modelos de tamaño medio, ofrecen un referente inédito para el consumo energético de la IA generativa. Sin embargo, la startup francesa Mistral solo ha publicado una estimación de las emisiones ligadas a sus modelos, sin detallar el uso energético concreto. Los expertos advierten que los datos de OpenAI se presentaron en una entrada de blog, sin el respaldo de un informe técnico detallado, lo que deja sin resolver aspectos esenciales como la especificación del modelo evaluado y la metodología empleada.
En el caso de Google, la cifra informada corresponde al consumo mediano por consulta, omitiendo el gasto energético de interacciones más complejas o extensas. Además, este tipo de datos solo contempla el procesamiento de texto, ignorando modalidades como imagen o video, cada vez más populares entre los usuarios de IA. Sasha Luccioni, responsable de IA y clima en la plataforma Hugging Face, destacó la necesidad de contar con cifras segmentadas por modalidad.
“A medida que el video y la imagen se vuelven más prominentes y utilizados por más personas, necesitamos cifras de diferentes modalidades y cómo se comparan entre sí”, explicó Luccioni.
El impacto ambiental y las preocupaciones energéticas
Aunque el consumo energético de una consulta aislada es bajo — comparable al de un microondas operando por pocos segundos —, la magnitud del impacto ambiental depende de la escala y la diversidad de aplicaciones de la IA. Comprender el efecto neto sobre el clima requiere información detallada sobre los distintos usos de la tecnología. El auge de centros de datos enfocados en IA ha generado preocupación entre analistas energéticos. Ketan Joshi, especialista en clima y energía, señaló que “la tasa de crecimiento de los centros de datos es indudablemente inusual” y remarcó que las tecnológicas deberían ser examinadas con un rigor superior al de otras industrias.
Acceder a datos confiables sobre el consumo energético de la IA es tan complejo como intentar medir la eficiencia de un automóvil sin poder conducirlo, según investigadores consultados por el medio científico. Los desafíos de la eficiencia y la sostenibilidad se intensifican mientras las grandes tecnológicas buscan conciliar sus metas ambientales con el aumento de sus emisiones. En mayo de 2024, Microsoft reconoció que sus emisiones subieron más del 23% desde 2020, principalmente debido a la IA, a pesar de su objetivo de ser carbono negativo para 2030.
“Se ha hecho evidente que nuestro camino hacia ser carbono negativo es una maratón, no una carrera de velocidad”, admitió la empresa.
Proyecciones futuras y viabilidad económica
Las proyecciones sobre el desarrollo futuro de la IA añaden incertidumbre al debate energético. OpenAI informó que ChatGPT recibe 2.500 millones de consultas diarias, y el Lawrence Berkeley National Laboratory estimó que, si la demanda continuara expandiéndose al ritmo actual, la IA podría requerir en 2028 tanta electricidad como el 22% de todos los hogares de Estados Unidos.
A pesar de estas tendencias, en los últimos meses han surgido señales de desaceleración en el sector. El lanzamiento de GPT-5, percibido como un fracaso incluso dentro de OpenAI, ha llevado a algunos críticos a plantear la posibilidad de que la IA enfrente un límite. Según un estudio del MIT, el 95% de las compañías no obtiene retorno económico de sus fuertes inversiones en IA, debilitando el valor bursátil del sector. Esta situación pone en duda la viabilidad económica de expandir los centros de datos destinados a la IA, especialmente cuando la rentabilidad empresarial permanece incierta.
En conclusión, mientras las cifras divulgadas representan un paso hacia una mayor transparencia, el camino hacia una comprensión completa del impacto ambiental de la IA sigue siendo largo y complejo. La industria deberá enfrentar estos desafíos para equilibrar el crecimiento tecnológico con la sostenibilidad ambiental.