CIUDAD DE MÉXICO, MÉXICO – La transparencia en el consumo energético de la inteligencia artificial (IA) ha dado un paso significativo con la reciente publicación de cifras oficiales por parte de gigantes tecnológicos como OpenAI y Google. Este movimiento marca un precedente en la industria y pone de relieve las grandes incógnitas sobre el verdadero impacto de la IA en la demanda eléctrica y el cambio climático.
Un informe del MIT Technology Review destaca que, aunque los datos iniciales proporcionan un punto de partida relevante, aún no son suficientes para dimensionar la huella real de la IA. Por primera vez, OpenAI y Google han divulgado datos específicos sobre la energía consumida por sus modelos de IA al responder a una consulta. En junio de 2024, Sam Altman, director ejecutivo de OpenAI, reveló que una consulta promedio a ChatGPT requiere 0,34 vatios-hora. En agosto, Google informó que una interacción con su modelo Gemini utiliza en promedio 0,24 vatios-hora.
Contexto y Limitaciones de los Datos Energéticos
Las cifras proporcionadas se alinean con estimaciones previas sobre modelos de tamaño medio, ofreciendo un referente inédito para el consumo energético de la IA generativa. Sin embargo, la startup francesa Mistral optó por publicar solo una estimación de las emisiones ligadas a sus modelos, sin detallar el uso energético concreto.
Expertos advierten que la información divulgada por OpenAI se presentó en una entrada de blog, careciendo de un informe técnico detallado que especifique el modelo evaluado, la metodología empleada y la posible variabilidad del consumo. En el caso de Google, la cifra informada corresponde al consumo mediano por consulta, omitiendo el gasto energético de interacciones complejas o extensas. Además, estos datos solo contemplan el procesamiento de texto, ignorando modalidades como imagen o video, cada vez más populares entre los usuarios de IA.
“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 Sasha Luccioni, responsable de IA y clima en la plataforma Hugging Face.
Implicaciones Ambientales y Desafíos Futuros
Aunque el consumo energético de una consulta aislada es bajo — comparable al de un microondas operando pocos segundos —, el impacto ambiental depende de la escala y diversidad de aplicaciones de la IA. Comprender el efecto neto sobre el clima exige información minuciosa 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 resulta tan complejo como intentar medir la eficiencia de un automóvil sin poder conducirlo”, según la comparación utilizada por investigadores consultados por el medio científico.
Perspectivas Económicas y Sostenibilidad
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 por la IA, pese a 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.
Compañías del sector argumentan que la IA, a largo plazo, permitirá optimizar recursos y reducir emisiones en otras áreas, pero hasta el momento no existen pruebas de que haya generado beneficios climáticos netos, fuera de casos anecdóticos.
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 las tendencias, en los últimos meses surgieron señales de desaceleración en el sector: el lanzamiento de GPT-5, percibido como un fracaso incluso dentro de OpenAI, llevó a algunos críticos a plantear la posibilidad de que la IA afronte 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.