La promesa de una revolución tecnológica limpia se ha topado hoy con una dura realidad física. Un estudio crítico publicado este jueves en la prestigiosa revista académica Patterns, de la editorial Cell Press, ha puesto cifras definitivas al coste ambiental del sector tecnológico. La investigación, liderada por el analista y académico holandés Alex de Vries-Gao, concluye que la huella de carbono de la IA al cierre de 2025 ha alcanzado una magnitud equiparable a la de grandes metrópolis globales, desatando una nueva oleada de escrutinio sobre la sostenibilidad digital.
Según los datos presentados por el fundador de Digiconomist e investigador de la Universidad Libre de Ámsterdam, las emisiones operativas de esta industria oscilan ya entre los 32,6 y 79,7 millones de toneladas métricas de CO₂ anuales. El punto medio de esta horquilla coincide con precisión con las emisiones totales registradas por la ciudad de Nueva York en 2023, desmantelando el mito de la «nube» como un ente etéreo y sin impacto tangible. Ante la velocidad de estos cambios, es fundamental mantenerse informado sobre el sector; los lectores interesados pueden ver más sobre noticias de IA y cómo este desarrollo impacta en nuestra sociedad en nuestra sección especializada.
El peso de una nación pequeña en la red eléctrica
El informe detalla cómo la proliferación de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), como los omnipresentes GPT-4o y Gemini, ha transformado radicalmente la infraestructura digital global. Lo que comenzó como un segmento tecnológico de nicho, hoy devora recursos a una escala nacional. El consumo energético anual asociado a la huella de carbono de la IA se sitúa entre 82 y 94 teravatios-hora (TWh), una demanda eléctrica equivalente a la de países enteros como el Reino Unido o Suiza, lo que evidencia la magnitud del desafío energético.
Esta voracidad ha reconfigurado el mapa de los centros de datos a nivel mundial. Si en 2024 la inteligencia artificial representaba apenas una quinta parte del consumo en estas instalaciones, a finales de 2025 acapara cerca del 50% de la cuota de mercado. Los sistemas requieren una potencia continua de hasta 23 gigavatios (GW), una carga que está poniendo a prueba las redes eléctricas de múltiples regiones y que ya supone más del 8% de las emisiones globales de la aviación, según se desprende de la fuente oficial del estudio consultada para este artículo.
La huella hídrica oculta: más que toda el agua embotellada
Uno de los hallazgos más inquietantes del estudio es el consumo de agua, un factor a menudo ignorado en los debates sobre sostenibilidad tecnológica. Para mantener operativos los servidores y refrigerar los procesadores de alto rendimiento, la industria consume actualmente entre 312.500 y 764.600 millones de litros de agua al año. Para poner esta cifra en perspectiva, el volumen supera el consumo anual total de agua embotellada en todo el mundo, estimado en medio billón de litros. De Vries-Gao subraya que el uso hídrico real es un 35% superior a las estimaciones previas, las cuales fallaban al considerar únicamente centros de datos de propósito general y no las exigencias térmicas específicas de los aceleradores modernos.
El coste de la inferencia diaria
El estudio introduce un matiz técnico crucial para entender por qué la huella de carbono de la IA sigue creciendo exponencialmente: la diferencia entre entrenamiento e inferencia. Contrario a la creencia popular de que el «entrenamiento» inicial de los modelos es la fase más costosa, la investigación señala que la inferencia —el uso diario de herramientas de IA por millones de usuarios para tareas cotidianas— es responsable del 90% del consumo total del ciclo de vida de un modelo. Esta realidad implica que cada consulta, cada generación de imagen y cada resumen de texto tiene un coste energético acumulativo que eclipsa la inversión inicial de creación del modelo, convirtiéndolo en un gasto operativo constante.
Opacidad corporativa y estimaciones conservadoras
La investigación ha tenido que sortear un obstáculo mayor consistente en la falta de transparencia corporativa. De Vries-Gao denuncia explícitamente que gigantes como Microsoft, Google y OpenAI retienen datos críticos sobre su consumo real. Ante este apagón informativo, el equipo basó sus cálculos en la cadena de suministro, rastreando la entrega de más de 5 millones de aceleradores de NVIDIA y AMD, y cruzando estos datos con reportes de la Agencia Internacional de la Energía (AIE).
Pese a la magnitud de las cifras presentadas, expertos de la industria han calificado el estudio de conservador. El motivo es que los cálculos no incluyen las emisiones de Alcance 3, que abarcan la fabricación del hardware, el transporte global de componentes y la gestión de los residuos electrónicos. Si se sumaran estos factores al análisis de la huella de carbono de la IA, el impacto ambiental real sería significativamente mayor al reportado.
Reacciones inmediatas: entre la admisión y la moratoria
La publicación ha detonado una respuesta inmediata este 18 de diciembre. Más de 200 organizaciones ambientales han exigido una moratoria en la construcción de nuevos centros de datos en Estados Unidos y Europa. Los activistas reclaman que no se aprueben más proyectos hasta que se apliquen regulaciones de transparencia estrictas, similares a las sugeridas por la Ley de IA de la Unión Europea. Por su parte, la industria tecnológica ha tenido que reaccionar; Google ha admitido hoy en un comunicado que, pese a haber reducido un 12% las emisiones operativas mediante fuentes limpias, el despliegue masivo de Gemini ha complicado sus objetivos climáticos, reconociendo que la IA ha dejado de ser solo software para convertirse en una infraestructura física con un peso ambiental ineludible.
