Consumo eléctrico y hídrico de la inteligencia artificial: fuentes confiables y datos actualizados

Contenido

1. ›Resumen en 30 segundos: las ocho cifras que importan
2. ›Por qué las cuentas no encajan: cinco parámetros que nadie establece
3. ›Cuánta electricidad consumen los centros de datos
4. ›Cuánto demanda una única petición
5. ›El agua: tres grifos distintos
6. ›Entrenamiento frente a inferencia: dónde está el coste real
7. ›El inconveniente no es global, sino local
8. ›Qué mitiga el impacto realmente
9. ›Cómo auditar cualquier titular sobre consumo de IA
10. ›Lo que todavía no sabemos
11. ›Preguntas frecuentes
12. ›Enfoque y alcance de este texto
13. ›Referencias

Las estimaciones publicadas sobre el consumo de una sola consulta a un modelo de lenguaje se mueven en un rango de más de tres órdenes de magnitud: desde 0,24 vatios-hora hasta casi 30. No es que unos mientan y otros digan la verdad: es que miden cosas distintas. Este artículo reconstruye, con fuentes primarias y revisadas por pares, qué consume la inteligencia artificial en electricidad y en agua, por qué las cifras que circulan son incompatibles entre sí, y cómo leer cualquier titular sobre el tema sin equivocarse. Incluye las cifras agregadas de la Agencia Internacional de la Energía y del Lawrence Berkeley National Laboratory, las mediciones en producción de Google, la primera auditoría de ciclo de vida completo de un modelo comercial (Mistral), y los trabajos académicos que cuantifican la huella hídrica. Al final hay una lista de referencias con DOI para que cualquiera pueda verificar cada dato.

Resumen en 30 segundos: las ocho cifras que importan

Si únicamente vas a ojear un fragmento de este artículo, asegúrate de que sea esta tabla. Cada una de las filas detalla la procedencia junto al año, puesto que, careciendo de dichos datos, la cifra carece de sentido por completo.

Magnitud	Cifra	Fuente y año
Electricidad de todos los centros de datos del mundo (2025)	≈485 TWh — un 1,5 % del consumo eléctrico mundial	AIE, Electricity 2026
Proyección para 2030	≈945 TWh — cerca del 3 % mundial	AIE, Energy and AI (2025) y Electricity 2026
Parte atribuible específicamente a cargas de IA (2025)	≈155 TWh de los 485 TWh (≈20 % del total)	AIE / Aczel et al. (2026)
Centros de datos en EE. UU. (2023)	176 TWh — el 4,4 % de la electricidad del país	Lawrence Berkeley National Laboratory (2024)
Consulta de texto mediana en Gemini, medida en producción	0,24 Wh y 0,26 ml de agua	Elsworth et al., Google (2025)
Consulta de 400 tokens en Le Chat, análisis de ciclo de vida	1,14 gCO₂e y 45 ml de agua	Mistral AI con Carbone 4 y ADEME (2025)
Rango entre el modelo más y el menos eficiente por consulta larga	de 0,45 Wh a más de 29 Wh (×65)	Jegham et al. (2025)
Huella hídrica global de la IA proyectada para 2027	4.200-6.600 millones de m³ anuales (retirada)	Li et al. (2023) / Barnett-Itzhaki (2026)

Esto es lo que vas a descubrir en el artículo

• Por qué los datos oficiales no resultan equiparables entre sí, además de los cinco factores que conviene definir previamente a cualquier análisis.

• Las cifras agregadas de consumo eléctrico, con sus escenarios y sus intervalos de incertidumbre.

• El consumo por consulta: todas las mediciones disponibles puestas en la misma tabla, con su metodología.

• El agua: los tres «grifos» distintos que casi nadie distingue y que explican la mayor parte de las discrepancias.

• Entrenamiento frente a inferencia: dónde está hoy el coste real.

• Por qué el inconveniente no resulta global sino local, analizando las situaciones de Virginia del Norte, Irlanda, Oregón y São Paulo.

• Qué palancas reducen el impacto de verdad, cuantificadas.

• Una lista de comprobación de seis preguntas para auditar cualquier titular sobre consumo de IA.

Por qué las cuentas no encajan: cinco parámetros que nadie establece

En julio de 2025 ocurrió algo revelador. Sam Altman, consejero delegado de OpenAI, publicó que una consulta media a ChatGPT consume 0,34 Wh y unos 0,32 mililitros de agua. Pocos días después, Mistral AI publicó la primera evaluación de ciclo de vida completo de un modelo comercial de lenguaje y cifró el agua de una respuesta de 400 tokens en 45 mililitros. Dos empresas del mismo sector, en el mismo mes, con una diferencia de más de cien veces en la misma magnitud.

Ninguna de las dos posturas resulta necesariamente errónea. Evalúan aspectos diferentes, y ese es justamente el trasfondo de esta discusión. Una revisión sistemática compuesta por 88 investigaciones evaluadas por expertos y difundida en Renewable and Sustainable Energy Reviews reveló que el gasto energético por tarea durante la inferencia abarca más de tres órdenes de magnitud en los trabajos científicos; en este sentido, producir imágenes demanda aproximadamente 1.450 veces más recursos que una operación elemental de clasificación de textos [3].

Antes de comparar dos cifras sobre consumo de IA hay que comprobar que coinciden en estos cinco parámetros:

Parámetro	Opciones posibles	Efecto en la cifra
Frontera del sistema	Únicamente el acelerador; acelerador más servidor; sumando capacidad inactiva; incorporando el sobrecoste del centro de datos (PUE); abarcando la fabricación del hardware	El resultado puede duplicarse o triplicarse
Agua: retirada o consumo	Volumen extraído de la cuenca en comparación con el agua evaporada de manera efectiva sin retorno	Se aprecian variaciones de un orden de magnitud
Alcance del agua	Directa mediante refrigeración, correspondiente al alcance 1; indirecta a través de la generación eléctrica, abarcando el alcance 2; incorporada en los semiconductores, catalogada en el alcance 3	Normalmente, el alcance 2 rebasa al primero
Tipo de tarea	Consultas breves; respuestas extensas; procesos de razonamiento profundo; generación de imágenes; producción de vídeo	Se alcanzan multiplicadores de hasta ×1.450 de acuerdo con la revisión sistemática
Modelo y despliegue	Modelos compactos cuantizados frente a arquitecturas frontera; gestión de lotes masivos o peticiones individuales; condiciones climáticas y emplazamiento del data center	Diferencias de hasta ×65 entre modelos; variaciones de hasta ×100 motivadas por la planificación de las solicitudes

A esto se suma una dificultad estructural en cuanto a la transparencia. Un estudio dado a conocer en Patterns durante 2025 lo señala con claridad: los reportes ecológicos de los administradores de centros de datos no distinguen entre cargas de IA y cargas que no lo son, por lo que el impacto ambiental de la inteligencia artificial únicamente se logra estimar mediante indicadores globales de la infraestructura; además, frecuentemente los datos difundidos ni siquiera posibilitan calcular el total corporativo [1].

Cuánta electricidad consumen los centros de datos

Aquí las cifras son más sólidas, porque existen fuentes institucionales con metodología publicada. La Agencia Internacional de la Energía (AIE) es la referencia central: su informe Energy and AI de abril de 2025 proyectó un consumo global de centros de datos de unos 945 TWh en 2030, comparable al consumo eléctrico anual de Japón, y su serie Electricity 2026 sitúa el punto de partida de 2025 en torno a 485 TWh, es decir un 1,5 % de la electricidad mundial, de los cuales unos 155 TWh corresponden a instalaciones orientadas a IA.

Fuente	Ámbito	Cifra actual	Proyección	Nota metodológica
AIE, Electricity 2026 / Energy and AI	Planeta entero, la totalidad de los centros de datos	≈485 TWh en 2025, 1,5 %	≈945 TWh hacia 2030 (≈3 %); ≈1.200 TWh para 2035	Escenario de referencia; la propia AIE recalca las dudas económicas generales y el ritmo de integración [3]
Lawrence Berkeley National Laboratory (2024)	Estados Unidos	176 TWh (2023), 4,4 %	De 325 a 580 TWh en 2028 (6,7 %-12 %)	Promovido por el Departamento de Energía; el doce por ciento representa el límite superior y no una cifra estimada media
Chen et al., Communications Sustainability (2026)	A escala global, exclusivamente infraestructura de inteligencia artificial de las seis grandes tecnológicas	≈118 TWh (2024)	239-295 TWh en 2030 (cerca del 1 % global)	Fusiona revisión bibliográfica y simulación de supuestos [10]
Aczel et al. (2026)	Global, separando inteligencia artificial de otras cargas	448 TWh (2025), IA cercana al 20 %	945 TWh en 2030, IA alrededor del 40 %	Estudio recopilatorio [14]
Fan et al., Energy and Climate Change (2026)	Mundial, perspectiva temporal amplia	—	Entre 1.800 y 5.000 TWh para 2050 según el contexto socioeconómico	Esquema SSP; la amplitud del intervalo plasma la duda genuina y no discrepancias [8]
Turkay et al., PLOS One (2026)	Mundial, supuesto de inercia	—	Cerca del 30 % del consumo eléctrico global en 2050	Hipótesis límite basada en la prolongación de pautas actuales, ajena a cálculos principales [12]

Existen un par de lecturas compatibles de esta tabla. Por un lado, la inteligencia artificial representa todavía una porción discreta del suministro eléctrico global —apenas el 0,5 % en la actualidad, con una proyección de alcanzar entre el 1 % y el 1,2 % hacia 2030, basándose en la previsión más prudente [10]—. Por otro lado, la velocidad de expansión carece de antecedentes recientes dentro de la industria eléctrica, dado que las redes de distribución requieren entre siete y diez años para su planificación, al tiempo que un data center se levanta en un bienio.

Un dato que refleja dicha desproporción: un modelo de dinámica de sistemas difundido en Sustainable Futures y enfocado en Virginia del Norte —el principal mercado mundial de centros de datos, zona que actualmente absorbe cerca del 25 % de la energía eléctrica local— revela que el margen de reserva proyectado descenderá por debajo del umbral de referencia del 17,7 % en un plazo de tres a cinco años, al tiempo que la proporción correspondiente a los centros de datos se elevaría hasta el 36 %-40 % del gasto energético regional para el año 2031 [17].

Cuánto demanda una única petición

Esta es la cifra que más circula y la menos fiable. Durante años las estimaciones se construyeron desde fuera, con supuestos sobre hardware y utilización. En agosto de 2025 se publicó la primera medición en un entorno de producción real: Google instrumentó la infraestructura que sirve a Gemini y cifró la consulta de texto mediana en 0,24 Wh de energía y 0,26 ml de agua, el equivalente a ver nueve segundos de televisión y a cinco gotas de agua [23].

Ese cometido cobra relevancia por un par de motivos que van más allá de la simple cifra. Por un lado, el perímetro del sistema abarca tanto la energía del acelerador activo y el equipo principal como la potencia ociosa de los equipos y el gasto energético adicional del centro de datos; en otras palabras, se trata de una medición exhaustiva y no de una estimación favorable de GPU. Por otro lado, registra un descenso de 33 veces en energía y 44 veces en huella de carbono por consulta mediana en un solo año, logro derivado de la optimización del software y la adquisición de electricidad limpia. Por consiguiente, cualquier dato sobre el consumo por consulta previo a 2024 queda desfasado por múltiplos considerables.

Medición	Energía	Agua	Metodología
Gemini Apps, consulta de texto mediana (Google, 2025)	0,24 Wh	0,26 ml	Medición en producción, pila completa incluyendo capacidad inactiva y PUE [23]
ChatGPT, consulta media (declaración de OpenAI, 2025)	0,34 Wh	≈0,32 ml	Declaración pública sin metodología publicada ni revisión externa
Le Chat, respuesta de 400 tokens (Mistral, 2025)	No desglosada	45 ml	Análisis de ciclo de vida ISO 14040/44, revisado por Resilio y Hubblo; incluye 1,14 gCO₂e y 0,16 mg Sb eq
30 modelos comerciales, consulta corta (Jegham et al., 2025)	0,42-0,45 Wh el más eficiente	Estimada por multiplicadores de empresa	Inferencia estadística de la configuración de hardware a partir de datos públicos de API [11]
Los mismos 30 modelos, consulta larga	Más de 29 Wh el más intensivo (×65)	—	Igual que la anterior [11]
Correo de 120-200 palabras con Llama-3-70B (Shumba et al., 2024)	—	≈0,12 l	Estimación por eficiencia hídrica nacional en 11 países africanos [16]
El mismo correo con un modelo de clase GPT-4	—	Hasta ≈2,6 l	Igual que la anterior; la horquilla depende fuertemente del país [16]

La conclusión práctica no es «consume poco» ni «consume mucho». Es que la elección de modelo y la forma de servirlo pesan más que el hecho de usar IA o no usarla. Un estudio empírico sobre H100 encontró que la estructuración temporal de la llegada de peticiones puede reducir la energía por petición hasta cien veces, y que la mejora por usar precisión reducida solo aparece en regímenes limitados por cómputo [20]. Otro trabajo sobre 14 modelos abiertos de 6.000 a 34.000 millones de parámetros concluyó que aumentar el tamaño del modelo eleva mucho el consumo sin mejoras proporcionales de precisión, y que en bastantes tareas los modelos medianos igualan o superan a los grandes con mucha menos energía [21].

Hay además un descubrimiento contraintuitivo que resulta útil tener presente: durante un análisis multilingüe enfocado en NVIDIA H200 que superó las 5.100 ejecuciones, el consumo energético experimentó variaciones de hasta tres veces entre opciones con idénticas cargas de trabajo, la vinculación entre gasto de energía y desempeño lógico demostró ser escasa (ρ de Spearman = 0,109; p = 0,386), y el idioma de la consulta se comportó como un parámetro medible de despliegue: las lenguas romances requirieron en promedio un menor gasto energético que el inglés en diversos modelos [5].

El agua: tres grifos distintos

El agua representa el ámbito donde más se confunde la discusión pública, debido a un motivo elemental: existen tres corrientes diferentes y casi nunca se especifica a cuál se alude.

1. Agua directa (alcance 1). La que se evapora en el interior de las torres de refrigeración del centro de datos. Se trata del volumen que suele acaparar los titulares y el único sobre el cual el operador ejerce un control directo.

2. Agua indirecta (alcance 2). La que se consume generando la electricidad que alimenta el centro de datos: refrigeración de centrales térmicas y nucleares, evaporación en embalses hidroeléctricos. Suele ser mayor que la directa. En el clúster de São Paulo, con una carga informática de unos 550 MW y una huella hídrica anual estimada de 16,1 millones de m³, más del 46 % es «agua virtual» consumida en la generación hidroeléctrica[7].

3. Agua incorporada (alcance 3). La de la fabricación de semiconductores y del resto de la cadena de suministro del hardware.

Esta diferencia aclara por qué una infraestructura eléctrica de bajas emisiones no garantiza por sí misma un consumo reducido de agua, aspecto que el estudio de Aczel et al. recalca de manera explícita [14]. Asimismo, pone de manifiesto una contradicción territorial: la energía hidráulica, estandarte de la transición energética, desencadena un círculo vicioso donde las necesidades de los centros de procesamiento de datos tensionan redes hídricas y energéticas que ya se encuentran vulnerables debido a la crisis climática [7].

Cálculo	Alcance y periodo	Volumen	En qué consiste concretamente
Li et al. (2023), recogido por Barnett-Itzhaki (2026)	Global, IA, 2027	4.200-6.600 millones de m³/año	Extracción hídrica, sin contabilizar el consumo neto [2]
Patterns (2025)	A nivel mundial, exclusivamente para cargas de IA, 2025	312.500-764.600 millones de litros (0,31-0,76 miles de millones de m³)	Gasto estimado mediante parámetros estándar de centros de datos [1]
Nature Sustainability (2025)	Estados Unidos, infraestructura de inteligencia artificial, 2024-2030	731-1.125 millones de m³/año	Gasto de agua anual, variando según el nivel de implementación [6]
Entrenamiento de un modelo de clase GPT-3	Un modelo, ciclo completo	≈1,3 GWh y ≈5,4 millones de litros	Registros del ciclo vital obtenidos en una auditoría legal y técnica [24]
Mistral Large 2 (2025)	Una unidad, fase de aprendizaje y año y medio de explotación	20,4 ktCO₂e y 281.000 m³ de agua	Evaluación del ciclo vital; el 91 % del recurso hídrico se vincula al entrenamiento y la inferencia
Serie de modelos de 20M a 13.000M de parámetros (2025)	Creación integral de una gama de sistemas	493 t de CO₂ y 2,769 millones de litros	Abarca la producción de componentes y la investigación; la creación representó cerca de la mitad de la huella del entrenamiento definitivo [22]

Nótese la diferencia entre la primera y la segunda fila: un orden de magnitud. No se trata de un fallo en ninguna de las dos labores, sino de que la primera calcula la retirada y la segunda la huella atribuida a cargas de IA. Todo texto que equipare ambas como si fueran idénticas magnitudes carece de rigor.

La ubicación cuenta más que la cantidad total sumada. Dos terceras partes de las recientes instalaciones de procesamiento de datos en Estados Unidos se ubican en áreas que padecen escasez de agua [18], mientras que una investigación difundida en PLOS Water señala cuatro inquietudes registradas en procesos judiciales y documentos oficiales en Estados Unidos: el debilitamiento de la gestión democrática del recurso hídrico, una explotación desmedida acompañada de alzas en las tarifas, la reducción del margen de maniobra en la gestión del agua, y una mayor demanda hídrica impulsada por el crecimiento del consumo eléctrico [13].

Entrenamiento frente a inferencia: dónde está el coste real

Durante años el relato se centró en el entrenamiento: las cifras espectaculares de un modelo frontera entrenándose durante semanas. Ese marco está desfasado. Los informes del sector indican que la inferencia, no el entrenamiento, concentra más del 90 % del consumo total de energía de un servicio de IA en explotación [19], y una síntesis en Open Praxis recoge un estudio que estima la huella de carbono de la fase de uso en 25 veces la del entrenamiento inicial [18].

Esto acarrea tres efectos que transforman por completo el debate:

• El coste es proporcional al uso, no al desarrollo. Un modelo eficiente usado mil millones de veces al día pesa más que un modelo ineficiente entrenado una vez.

• El cuello de botella se desplaza a la ingeniería de servicio. La cuantización, el volumen de lote, la programación de consultas y la selección del motor de inferencia consiguen recortar el gasto energético global hasta un 73 % en comparación con un ajuste sin optimizar [4].

• Surge el efecto rebote. Dentro de esta literatura se documenta de forma explícita la paradoja de Jevons: las optimizaciones en la eficiencia abaratan el servicio y elevan la demanda global [18]. Tal como lo plantean Jegham et al., se trata de «una paradoja en auge: conforme la inteligencia artificial resulta más económica y ágil, su implantación generalizada estimula un gasto desmedido de recursos» [11].

Adicionalmente, existe un aspecto de ingeniería eléctrica poco divulgado que resulta clave para la organización de la red: la demanda energética durante la fase de entrenamiento no es constante. A través de un monitoreo exhaustivo basado en series temporales, se detectaron fluctuaciones que van desde el 15 % hasta el 85 % de la capacidad máxima de los equipos, lo cual genera repercusiones desfavorables para la estructuración a gran escala [22].

El inconveniente no es global, sino local

Si uno observa únicamente las cifras globales, las consecuencias de la IA aparentan ser controlables. El inconveniente radica en que los recursos no se distribuyen equitativamente: Norteamérica, Europa Occidental y Asia-Pacífico concentran más del 90 % de la capacidad de cómputo proyectada[10], al tiempo que, dentro de dichos territorios, la acumulación se repite en un número reducido de enclaves.

Territorio	Situación documentada	Fuente
Virginia del Norte (EE. UU.)	Las instalaciones de procesamiento de datos absorben cerca del 25 % de la energía eléctrica local; el margen de seguridad descenderá por debajo del límite crítico en un lustro; la participación alcanzará entre el 36 % y el 40 % hacia 2031	Sustainable Futures (2026) [17]
Oregón, Virginia e Irlanda	Un índice de estrés eléctrico (PSI) que supera el valor de 0,25, lo cual señala una clara fragilidad en las redes de distribución zonales	Chen et al. (2026) [10]
Irlanda (EirGrid) y Dominion (EE. UU.)	Obstáculos para integrar la infraestructura emergente; al flexibilizar los estándares de estabilidad, la potencia utilizable se multiplica de 1,5 a 4,6 veces	Lin et al. (2023) [15]
São Paulo (Brasil)	Un impacto hídrico anual de 16,1 millones de metros cúbicos para aproximadamente 550 MW; superando el 46 % de agua virtual proveniente de fuentes hidroeléctricas vulnerables a períodos secos	Cambridge Prisms: Water (2026) [7]
Texas y Japón	Redes equilibradas con la capacidad de integrar el incremento de demanda sin sufrir tensiones equivalentes	Chen et al. (2026) [10]
8 de 11 países africanos analizados	Gastan menos recursos hídricos por cada petición en comparación con el promedio global, debido a la menor huella del agua en su producción de energía; no obstante, las naciones con entornos áridos muestran cifras superiores	Shumba et al. (2024) [16]

Conviene prestar atención al último renglón debido a que desafía el sentido común. El rastro de una petición idéntica cambia notablemente dependiendo del territorio en que se realice, y no siempre en el sentido previsible. El emplazamiento del centro de datos y la arquitectura de su climatización condicionan la huella ecológica tanto como la eficiencia del hardware[25].

Qué mitiga el impacto realmente

Esta es la sección de la literatura menos mencionada en los medios, aunque resulta la más práctica. Las cifras ya han sido medidas:

Palanca	Reducción documentada	Límite práctico	Fuente
Organización cronológica en la recepción de solicitudes	Hasta ×100 de energía por cada solicitud	Demanda gestión del flujo de tráfico; afecta negativamente la latencia	[20]
Paquete de mejoras para la inferencia (cuantificación, procesamiento por lotes, motor)	Hasta un 73 % de la energía global	Muy dependiente del hardware y de las características de la carga	[4]
Seleccionar un modelo intermedio en vez de uno grande	Capacidad equivalente o superior con un gasto energético muy inferior en múltiples funciones	Sujeto al tipo de tarea; no aplica universalmente	[21]
Estrategias óptimas integradas en centros de datos de inteligencia artificial (EE. UU.)	Hasta un 73 % en emisiones y un 86 % en consumo hídrico	Restringido por las redes energéticas actuales	[6]
Sistemas de climatización avanzados (refrigeración líquida directa)	Hasta el 50 % de la energía destinada a la climatización	Demanda una remodelación de las instalaciones	[25]
Emplazamiento en zonas con baja huella ecológica y seguridad hídrica	Aproximadamente la mitad del impacto combinado	Entra en conflicto con los requisitos de red y latencia	[25]
Integración con plantas depuradoras: uso de agua regenerada para climatización y aprovechamiento térmico para la planta	≈84 Mt CO₂e/año, ≈1.300 millones de m³ de agua potable y un beneficio neto anual de ≈95.400 millones de dólares	Exige proximidad geográfica; mayor viabilidad en EE. UU., Japón, China, Países Bajos y Reino Unido	[9]
Desvío de tráfico según la huella de carbono y sistemas de refrigeración líquida	Entre un 40 % y un 60 % de disminución del impacto	Soluciones viables y económicas hoy en día, aunque con baja implantación	[24]

El trabajo sobre simbiosis entre centros de datos y depuradoras merece mención aparte por su escala: construye una geobase de más de 4.775 centros de datos y 57.547 depuradoras municipales en 98 países, y halla una fuerte coocurrencia espacial entre ambos tipos de instalación que permitiría emparejamientos optimizados a escala nacional [9]. Hablamos de una clase de solución que prescinde de cualquier avance tecnológico futuro, basándose exclusivamente en una correcta planificación.

El contrapunto es igual de importante: el análisis de Nature Sustainability concluye que, aun aplicando las mejores prácticas, el sector de servidores de IA difícilmente alcanzará sus objetivos de cero neto en 2030 sin recurrir a mecanismos de compensación de carbono y de restauración hídrica de efectividad muy incierta[6].

Cómo auditar cualquier titular sobre consumo de IA

Seis preguntas. Si un titular o un informe no permite responderlas, el dato no es utilizable:

1. ¿De qué año es la medición? Google documentó una mejora de 33 veces en energía por consulta en doce meses. Una cifra de 2023 no describe 2026.

2. ¿Qué incluye la frontera del sistema? ¿Acaso abarca únicamente la GPU, o también engloba el servidor, el margen de capacidad ociosa, el coeficiente PUE de las instalaciones y la propia producción del hardware?

3. En agua, ¿retirada o consumo? ¿Y de qué alcance: refrigeración, generación eléctrica o fabricación de chips?

4. ¿Qué tarea concreta se midió? Una consulta corta de texto y la generación de un vídeo no son la misma unidad de análisis.

5. ¿Es medición, estimación o declaración? Existen tres grados de evidencia sumamente diferenciados: la medición instrumentada en entornos de producción, la inferencia estadística a partir de datos públicos de API, y la declaración corporativa carente de metodología.

6. ¿Está normalizada por utilidad? Energía por consulta sin decir qué calidad de respuesta se obtiene no permite comparar. De ahí la propuesta de métricas compuestas tipo AI Energy Score, que capturan calidad de razonamiento por unidad de energía [5].

Lo que todavía no sabemos

Un artículo honesto tiene que decir dónde se acaba la evidencia. En este campo, las lagunas son grandes y están documentadas:

• No hay mediciones de extremo a extremo revisadas por pares de los modelos de razonamiento ni de la IA agéntica. La revisión sistemática de 88 estudios lo señala expresamente: son una modalidad emergente sin mediciones completas publicadas [3]. Dado que estos sistemas generan muchos más tokens por tarea, es probablemente la laguna más relevante hoy.

• No existen datos fiables de ciclo de vida de las GPU, ni factores de evaluación ampliamente disponibles, ni un estándar establecido de análisis de ciclo de vida para modelos de lenguaje. Lo reconoce la propia Mistral en su auditoría.

• Los operadores no desglosan cargas de IA frente a cargas convencionales en sus informes ambientales, lo que impide atribuir impactos con precisión [1].

• Los datos locales de consumo de agua rara vez son públicos. Los gobiernos locales y las empresas de servicios no siempre los facilitan, de modo que hace falta solicitarlos por vía de transparencia [13].

• La atribución transfronteriza está sin resolver. Aunque se ha sugerido un esquema híbrido para delegar la huella operativa a las naciones receptoras y los perjuicios incorporados y de servicio a las naciones consumidoras, todavía no se ha alcanzado un consenso [24].

Preguntas frecuentes

¿Cuánta energía consume una consulta a ChatGPT o a Gemini?

La única medición instrumentada en un entorno de producción disponible es la de Google para Gemini: 0,24 Wh de energía y 0,26 ml de agua para la consulta de texto mediana, con una frontera de sistema que incluye acelerador, servidor anfitrión, capacidad inactiva y sobrecoste del centro de datos [23]. OpenAI ha declarado 0,34 Wh y unos 0,32 ml para ChatGPT, sin publicar metodología. Para consultas largas y modelos intensivos, los estudios independientes miden hasta más de 29 Wh [11]. No existe una cifra única válida: depende del modelo, de la longitud de la respuesta y de cómo se sirva.

¿Es cierto que la inteligencia artificial gasta demasiada agua?

Depende de qué se cuente. Por consulta individual, las mediciones van de 0,26 ml (Gemini, medición en producción) a 45 ml (Le Chat, análisis de ciclo de vida de 400 tokens). En agregado, las proyecciones para la IA mundial se mueven entre 0,31-0,76 miles de millones de m³ en 2025 según Patterns[1] y 4.200-6.600 millones de m³ anuales de retirada en 2027 según Li et al. [2]. La diferencia principal no es de magnitud real sino de definición: retirada frente a consumo, y alcance directo frente a indirecto.

¿Qué pesa más, entrenar un modelo o usarlo?

Usarlo. La inferencia concentra más del 90 % del consumo energético de un servicio en explotación[19], y una estimación recogida en la literatura sitúa la huella de carbono de la fase de uso en 25 veces la del entrenamiento inicial [18]. En el caso documentado de Mistral Large 2, el 91 % del agua y el 85,5 % de los gases de efecto invernadero corresponden conjuntamente a entrenamiento e inferencia.

¿Qué porcentaje de la electricidad mundial consume la inteligencia artificial?

En conjunto, las instalaciones de servidores demandaron alrededor de 485 TWh durante 2025, lo que equivale más o menos al 1,5 % de la energía eléctrica a nivel global, y de esa cifra cerca de 155 TWh recayeron en centros enfocados en inteligencia artificial. Dicho de otro modo, la IA ronda el 0,5 % del consumo eléctrico mundial. Hacia 2030, la AIE prevé que el gasto energético total de estas infraestructuras alcance aproximadamente 945 TWh, lo que significará cerca del 3 %, con una mayor cuota de protagonismo por parte de la inteligencia artificial.

¿Solucionan las mejoras de eficiencia el inconveniente?

Solo de manera parcial. Los análisis de escenarios reflejan que, a pesar de que el rendimiento operativo experimenta un progreso considerable, el requerimiento global asciende cerca de un orden de magnitud debido al incremento en la utilización [12]. Hablamos del efecto rebote o paradoja de Jevons, constatado de manera clara en dichos estudios [18]. Aquellas proyecciones que consiguen abatir más las emisiones integran una menor cantidad de arquitecturas junto con un cambio hacia fuentes eléctricas con baja huella de carbono, rebasando por encima de 20 puntos porcentuales el impacto que la sola eficiencia es capaz de alcanzar [12].

¿Es capaz la energía verde de satisfacer la demanda de la inteligencia artificial?

En principio sí, aunque con matices. Tras examinar sistemáticamente 88 investigaciones, se determina que esto resulta factible únicamente si se dinamiza la implantación, se transita del balance anual de energía limpia al emparejamiento horario —conocido como 24/7 carbon-free energy— y se implementan normativas ajustadas a cada región. Los mecanismos de adquisición energética difieren notablemente: la llamada «brecha de adicionalidad» separa los certificados desagregados de la sincronización horaria efectiva [3].

¿De qué manera puede una compañía que emplea inteligencia artificial disminuir su impacto ambiental?

Cuatro decisiones con impacto cuantificable, dispuestas según su repercusión: optar por la versión más ligera que cumpla con el objetivo en vez de la alternativa más potente[21]; agrupar solicitudes por lotes y coordinar su flujo en lugar de despacharlas individualmente [20]; elegir el proveedor y la ubicación basándose en la huella de carbono y la escasez hídrica local, y no meramente en la latencia o la tarifa [25]; así como demandar al prestador de servicios métricas detalladas de consumo energético e hídrico por cada petición respaldadas por metodologías transparentes, huyendo de cifras globales.

Enfoque y alcance de este texto

Este artículo se ha elaborado a partir de bibliografía evaluada por expertos hallada mediante exploración semántica en repositorios científicos (Semantic Scholar, OpenAlex y PubMed por medio de Consensus), reforzada con tres clases de datos primarios no académicos: documentos oficiales de instituciones públicas (Agencia Internacional de la Energía, Lawrence Berkeley National Laboratory por encomienda del Departamento de Energía de Estados Unidos), estudios de ciclo vital editados por compañías con auditoría externa (Mistral AI junto a Carbone 4, ADEME, Resilio y Hubblo), y registros de rendimiento operativo dados a conocer por proveedores (Google).

Tres límites que el lector debe tener presentes:

• Los datos correspondientes a 2030 y años venideros representan escenarios hipotéticos, no predicciones absolutas. Si se mencionan horquillas extensas, se debe a que la volatilidad es innegable y viene reflejada de origen, descartando cualquier discrepancia analítica.

• Las declaraciones corporativas sin metodología publicada se identifican como tales y no se tratan como equivalentes a mediciones instrumentadas o a análisis de ciclo de vida revisados.

• El sector avanza a un ritmo frenético: el salto de 33 veces registrado por Google a lo largo de un año significa que cualquier dato por consulta requiere acotar su vigencia. Este texto recoge los datos accesibles al 3 de noviembre de 2026.

Referencias

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Fuentes institucionales y corporativas

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• Our World in Data. How much energy do data centers and artificial intelligence use? (serie basada en datos de la AIE).

• Carbon Brief. AI: Five charts that put data-centre energy use and emissions into context.

Las cifras por consulta de los servicios comerciales de IA cambian con rapidez: cualquier dato de esta naturaleza debe comprobarse contra la medición más reciente del proveedor.