Saludar a ChatGPT con un simple «Hola, ¿cómo estás?» puede parecer inocente, pero cada palabra que enviamos tiene un coste energético real.
Aunque una sola interacción consuma lo equivalente a tener una bombilla LED de 10 vatios encendida durante 72 segundos, cuando se multiplica por los 122 millones de usuarios activos diarios de ChatGPT, el impacto ambiental se vuelve significativo.
El coste energético de la IA
Antonio Pita, profesor de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la Universitat Oberta de Catalunya, explica que el consumo energético de una IA se divide en dos fases:
- Entrenamiento del modelo: es la más costosa. Requiere semanas o meses de cálculo intensivo en centros de datos con miles de GPUs trabajando en paralelo para procesar billones de palabras y datos.
- Uso cotidiano: cada consulta activa millones de cálculos para generar respuestas nuevas, lo que sigue siendo considerable frente a servicios más simples como el correo electrónico.
Andreas Kaltenbrunner, investigador del grupo AID4So de la UOC, añade que la generación de imágenes, gráficos o vídeos requiere mucha más energía que las consultas de texto, y que analizar grandes volúmenes de datos puede gastar entre 20 y 50 vatios-hora por tarea.
Crear una imagen con IA puede consumir entre 10 y 100 vatios-hora, mientras que los vídeos superan los 1,000 vatios por minuto.
El impacto hídrico: agua para enfriar servidores
La IA también utiliza agua para enfriar los centros de datos, y Zora Kovacic, profesora de Economía de la UOC, explica que algunos centros se sitúan en países fríos como Islandia o Noruega para reducir el consumo hídrico, mientras que otros priorizan energía renovable, aunque el gasto de agua aumenta.
Generar un texto de 100 palabras puede requerir 519 mililitros de agua —equivalente a una botella— utilizada para enfriar los servidores, no consumida. Sin embargo, en regiones con escasez hídrica, este uso puede convertirse en un problema de sostenibilidad local.
Crecimiento de la IA y sostenibilidad
Según la Agencia Internacional de la Energía (EIA), la demanda eléctrica de los centros de datos de IA se duplicará en seis años, alcanzando 945 teravatios-hora, equivalente al consumo anual de Alemania.
Los centros que desarrollan IA intensiva, como ChatGPT o Google DeepMind, cuadruplicarán su consumo.
Existen dos estrategias para gestionar este impacto:
- Estrategia de crecimiento “verde”: impulsar la IA usando energías renovables y reposición de agua, buscando eficiencia.
- Estrategia de sostenibilidad fuerte: establecer límites máximos de energía y agua para limitar el desarrollo de la IA, priorizando la conservación de recursos.
Cortesía versus eficiencia
Antonio Pita recomienda reflexionar sobre cuándo realmente necesitamos usar la IA: “Podemos ser educados si queremos, aprovechando el mismo mensaje o prompt para nuestras consultas”.
ChatGPT añade: «Ser amable tiene un valor social y emocional, aunque desde el punto de vista energético no sea eficiente».
En otras palabras, una simple conversación de cortesía ya tiene un coste: solo con texto, generar las respuestas de esta interacción habría consumido 18 vatios-hora, equivalente a tener una bombilla LED de 10 vatios encendida durante casi dos horas.
La amabilidad, por tanto, también gasta.
