La inteligencia artificial se ha consolidado como una de las tecnologías más influyentes del siglo XXI, y ha impulsado transformaciones profundas en sectores como la salud, la educación, las finanzas y la industria. Sin embargo, detrás de esta expansión se encuentra una infraestructura energética cuya magnitud se ha vuelto un tema central de debate. El entrenamiento y operación de modelos avanzados de inteligencia artificial requieren una capacidad computacional cada vez mayor, sustentada en centros de datos que consumen cantidades significativas de electricidad. A medida que los modelos se vuelven más complejos y los volúmenes de datos crecen, también lo hace la energía necesaria para sostenerlos.

El diseño de sistemas de IA generativa ha intensificado este fenómeno. Los modelos de lenguaje, los generadores de imágenes y los sistemas de predicción multimodal demandan un poder de cómputo mucho más elevado que sus predecesores. Cada fase —entrenamiento, ajuste fino y despliegue— implica procesos continuos de cálculo realizados por chips especializados, como GPU y TPU, que requieren energía de manera permanente. El entrenamiento de un solo modelo de gran escala puede consumir la misma electricidad que un pequeño país en varios días de actividad, mientras que su uso cotidiano, distribuido entre millones de usuarios, implica un gasto energético constante que crece de forma exponencial.

El incremento de la demanda energética ha generado preocupación en instituciones que monitorean la sostenibilidad global. Diversos análisis estiman que, en pocos años, la IA podría representar una fracción significativa del consumo eléctrico mundial. En América Latina y el Caribe, por ejemplo, se proyecta que el sector vinculado a la IA podría consumir alrededor del cinco por ciento de la electricidad regional para 2035, un porcentaje notable para un ecosistema tecnológico aún en consolidación. Esta perspectiva evidencia que la expansión de la IA no solo representa un avance tecnológico, sino también un reto sistémico en la planificación energética.

El crecimiento del sector se ve impulsado por varios factores. En primer lugar, la competencia entre empresas tecnológicas para entrenar modelos más grandes y eficientes implica inversiones masivas en hardware cada vez más poderoso. En segundo lugar, la integración de la IA en aplicaciones comerciales eleva la frecuencia de consultas realizadas a los modelos, lo que incrementa el consumo energético por operación. Y en tercer lugar, la proliferación de dispositivos conectados y sistemas automatizados amplía el número de interacciones digitales que dependen de algoritmos de IA. Estos elementos convergen para intensificar la presión sobre la infraestructura eléctrica mundial, marcando un nuevo desafío para las metas climáticas globales.

Cómo y por qué la inteligencia artificial consume tanta energía

El consumo energético de la IA es el resultado de un conjunto de factores interrelacionados que comienzan en el nivel más fundamental: el procesamiento matemático intensivo que requieren sus algoritmos. Un modelo de inteligencia artificial, especialmente los basados en redes neuronales profundas, necesita realizar millones o incluso billones de operaciones por segundo durante su entrenamiento. Cada una de estas operaciones implica el movimiento de electrones en los chips, lo que genera calor y exige sistemas de enfriamiento activos que también consumen energía. Por ello, el gasto energético no proviene únicamente de los cálculos, sino también de la refrigeración necesaria para mantener la estabilidad de los servidores.

Los centros de datos modernos están equipados con miles de procesadores trabajando simultáneamente. Para evitar el sobrecalentamiento, se emplean sistemas de ventilación, enfriamiento por agua y tecnologías de climatización avanzada que permiten mantener temperaturas óptimas. En regiones cálidas o húmedas, este proceso requiere aún más energía. Además, estos centros deben operar de manera ininterrumpida para atender solicitudes globales en tiempo real, lo que multiplica el consumo energético incluso durante horas de baja actividad.

Otro aspecto relevante es la diferencia entre el consumo energético del entrenamiento y el del uso de los modelos. El entrenamiento suele ser el proceso más costoso, pero la inferencia —el uso del modelo por parte de los usuarios— también puede representar un gasto considerable cuando se multiplica por millones de interacciones diarias. Cada consulta genera un cálculo que, si bien es menos intensivo que el entrenamiento, se acumula rápidamente en plataformas que ofrecen respuestas instantáneas en todo momento.

El tamaño del modelo también influye en la energía requerida. Los modelos más grandes, con cientos de miles de millones de parámetros, necesitan mayor memoria, más ancho de banda y más tiempo de procesamiento. Estos incrementos se traducen directamente en consumo eléctrico. A esto se suma el fenómeno conocido como “entrenamiento reiterado”: las empresas ajustan continuamente los modelos para mejorar desempeño, incorporar datos nuevos o adaptarlos a diferentes idiomas y contextos, lo que genera ciclos continuos de consumo energético.

La procedencia de la energía utilizada por los centros de datos es otro elemento crucial. En regiones donde la matriz energética depende en gran medida de combustibles fósiles, la huella de carbono asociada a la IA es considerablemente más alta. En cambio, cuando los centros se abastecen con energías renovables o se ubican en zonas con climas fríos que reducen la necesidad de refrigeración, el impacto ambiental disminuye. Algunas empresas han comenzado a buscar ubicaciones con abundancia de energía hidroeléctrica o eólica, y otras apuestan por tecnologías experimentales como la refrigeración líquida o los centros de datos sumergidos. No obstante, estas soluciones aún están en fase de expansión y no sustituyen la magnitud creciente de la demanda.

Finalmente, no debe subestimarse el consumo asociado al ecosistema digital que sostiene la IA. Servicios de almacenamiento, redes de comunicación, infraestructura en la nube y dispositivos de acceso también contribuyen al gasto energético total. La IA opera dentro de un entramado tecnológico amplio que necesita energía en todas sus capas, desde el procesamiento hasta la transmisión de datos, lo que convierte su impacto energético en un fenómeno sistémico.

Sin embargo, es importante matizar algunas de las estimaciones más alarmistas sobre el gasto energético de la inteligencia artificial: recientes mediciones divulgadas por empresas tecnológicas muestran que, si bien cada consulta a un modelo puede generar un coste eléctrico y de agua, esos valores son mucho más moderados de lo que se pensaba. Por ejemplo, el consumo de energía por consulta a ciertos sistemas de IA es comparable al uso de unos pocos segundos de un televisor doméstico, lo que sugiere que la huella por interacción no es tan desproporcionada como algunos cálculos extremos lo pintaban. Esto no significa que el impacto global de la IA sea despreciable —la acumulación de millones de solicitudes sí representa una carga significativa para los centros de datos—, pero sí invita a redirigir el debate hacia soluciones realistas y políticas energéticas informadas, en lugar de asumir escenarios catastróficos sin matizar.

Caminos hacia una inteligencia artificial más sostenible

La creciente preocupación por el consumo energético de la IA ha impulsado a gobiernos, empresas y organismos internacionales a explorar estrategias para hacer más sostenible su desarrollo. Estas iniciativas se orientan en tres direcciones principales: mejorar la eficiencia del hardware, optimizar los algoritmos y transformar la infraestructura energética que sustenta los centros de datos.

En términos de hardware, se están desarrollando chips especializados diseñados para ejecutar operaciones de IA con menor consumo energético. Estos procesadores, basados en arquitecturas optimizadas para cálculos matriciales, permiten realizar más operaciones por vatio consumido. Paralelamente, la evolución de la computación cuántica y neuromórfica promete en el largo plazo una eficiencia significativamente mayor para tareas específicas, aunque estas tecnologías aún se encuentran en fases exploratorias.

A nivel algorítmico, los investigadores trabajan en modelos más compactos que requieren menos parámetros sin perder capacidad predictiva. Las técnicas de compresión, poda de redes neuronales y aprendizaje eficiente se están convirtiendo en áreas de investigación esenciales. El objetivo es reducir el número de operaciones necesarias para entrenar o ejecutar un modelo, disminuyendo así su demanda energética. También se desarrollan modelos especializados, entrenados para tareas concretas y no para usos generales, lo que permite reducir la escala computacional sin sacrificar el rendimiento.

La infraestructura energética constituye otra dimensión clave. La transición hacia energías renovables para alimentar los centros de datos es una prioridad global. La incorporación de energía solar, eólica e hidroeléctrica, junto con el desarrollo de microrredes locales, puede reducir significativamente la huella ambiental de la IA. Algunas iniciativas buscan incluso aprovechar el calor residual de los centros de datos para sistemas urbanos de calefacción, reduciendo el desperdicio energético. Asimismo, la ubicación estratégica de los centros en entornos fríos puede disminuir la necesidad de enfriamiento artificial y, por ende, el consumo total de energía.

Curiosamente, la IA puede contribuir a reducir su propio impacto ambiental. Ya existen sistemas basados en algoritmos de aprendizaje automático que optimizan el uso energético en edificios comerciales, industrias y redes eléctricas. Estos sistemas ajustan automáticamente climatización, iluminación y procesos industriales para disminuir el consumo sin afectar la eficiencia operativa. En este sentido, la IA cumple una doble función: es parte del problema energético global, pero también una herramienta potencial para mitigarlo.

De cara al futuro, el desafío consiste en equilibrar el crecimiento tecnológico con la sostenibilidad ambiental. La expansión de la IA no se detendrá, pues su valor económico y social es innegable. No obstante, es necesario consolidar políticas energéticas que acompañen este desarrollo, promover transparencia en los datos de consumo y fomentar prácticas responsables en el diseño y entrenamiento de modelos. Si la inteligencia artificial ha demostrado ser capaz de resolver problemas complejos, también puede —y debe— contribuir a construir un sistema energético global más eficiente, resiliente y sostenible.

Para saber más…

Si desea ampliar sus conocimientos sobre temas relacionados, en Virtualpro puede consultar las infografías IA en el análisis de datos y toma de decisiones, IA General y Superinteligencia y El futuro de la Inteligencia Artificial, así como las ediciones 266 y 267: Inteligencia artificial I y II de la Revista Virtualpro.

Referencias

Endesa. (2025, 6 de marzo). Consumo energético: el gasto oculto de la inteligencia artificial.
​https://www.endesa.com/es/la-cara-e/sector-energetico/gasto-energetico-inteligencia-artificial​

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Gelles, D. (2024, 19 de junio). La IA y su voraz consumo de energía atentan contra los objetivos climáticos. The New York Times.
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Felipe Chavarro
Copy editor
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