Cómo los centros de datos de IA consumen tanta energía

El poder oculto detrás de cada respuesta de la IA

Cuando escribes una pregunta en un chatbot de IA, la respuesta se siente instantánea y ligera. En realidad, se basa en vastos bancos de procesadores especializados alojados en edificios del tamaño de almacenes que funcionan las 24 horas del día, consumiendo enormes cantidades de electricidad y agua solo para mantener sus circuitos refrigerados.

Según la Agencia Internacional de la Energía (AIE), una sola consulta al estilo de ChatGPT utiliza aproximadamente diez veces más electricidad que una búsqueda convencional en Google. Una búsqueda web estándar consume alrededor de 0,0003 kilovatios-hora; una solicitud de IA puede consumir alrededor de 0,0026 kWh. Individualmente, esos números son pequeños, pero multiplicados por miles de millones de solicitudes diarias, se suman a una asombrosa demanda de energía a escala industrial.

Qué sucede dentro de un centro de datos

Un centro de datos es esencialmente una fábrica de computación. Filas de servidores, chips construidos específicamente llamados GPU (unidades de procesamiento gráfico) y aceleradores de IA más nuevos, realizan las operaciones matemáticas que impulsan los grandes modelos lingüísticos y los generadores de imágenes. Esos chips generan un calor intenso, que debe eliminarse continuamente.

Alrededor del 60% de la electricidad de un centro de datos se destina directamente al funcionamiento de los servidores. El resto alimenta los sistemas de refrigeración: enfriadores, ventiladores y, en las instalaciones más nuevas, circuitos de refrigeración líquida que bombean agua directamente sobre los procesadores. El Instituto de Estudios Ambientales y Energéticos estima que los centros de datos consumieron aproximadamente 560.000 millones de litros de agua en 2023 solo con fines de refrigeración.

La eficiencia se mide mediante una métrica llamada Eficacia del uso de la energía (PUE): la relación entre la energía total de la instalación y la energía del equipo de TI. Una puntuación perfecta es 1,0; la mayoría de las instalaciones a hiperescala (gestionadas por Google, Microsoft, Amazon) alcanzan entre 1,1 y 1,2, mientras que los centros de datos empresariales más antiguos pueden alcanzar 1,5 o más, desperdiciando la mitad de energía adicional en refrigeración.

Por qué la IA es diferente de la informática anterior

Los servidores tradicionales gestionan tareas relativamente ligeras: almacenar archivos, servir páginas web, ejecutar bases de datos. El entrenamiento y la inferencia de la IA son computacionalmente mucho más intensivos. Entrenar un gran modelo lingüístico desde cero puede consumir tanta electricidad como cientos de vuelos transatlánticos. Incluso la inferencia, generar una sola respuesta, requiere una densa cascada de multiplicaciones de matrices a través de miles de millones de parámetros.

Los servidores acelerados dedicados a la IA están creciendo a un ritmo del 30% anual en demanda de energía, según la AIE, en comparación con solo el 9% de los servidores convencionales. Para 2030, la cuota de la IA en la electricidad total de los centros de datos podría aumentar del 5-15% actual hasta el 50%.

La escala del problema

El uso global de electricidad de los centros de datos se situó en aproximadamente 415 teravatios-hora (TWh) en 2024, alrededor del 1,5% de toda la electricidad consumida en la Tierra. La proyección del caso base de la AIE prevé que esa cifra se duplique con creces hasta alcanzar los 945 TWh en 2030, lo que equivale al consumo anual total de electricidad de Japón.

Estados Unidos es el epicentro de la expansión. Pew Research informa que los centros de datos estadounidenses ya representan alrededor del 4% del uso nacional de electricidad, una cifra que se proyecta que alcance entre el 7 y el 12% para 2028. En Irlanda, los centros de datos podrían consumir el 32% de la electricidad total del país para 2026, lo que tensaría una red que nunca fue diseñada para cargas industriales tan concentradas.

Carbon Brief señala que los centros de datos y las redes de transmisión de datos juntos representan aproximadamente el 1% de las emisiones globales de CO₂, una proporción que crece al mismo ritmo que la demanda.

¿Puede la eficiencia mantener el ritmo?

La industria tecnológica argumenta que las mejoras de hardware y software atenuarán los peores impactos. Los chips de IA más nuevos son significativamente más eficientes que sus predecesores, y las técnicas de compresión de modelos reducen los costes de inferencia. Los datos internos de Google, publicados por MIT Technology Review, sugieren que una consulta típica de Gemini AI utiliza alrededor de 0,24 vatios-hora, aproximadamente la energía de hacer funcionar un microondas durante un segundo, mucho menos que las estimaciones anteriores del peor de los casos.

El escenario de "alta eficiencia" de la AIE proyecta que la demanda de los centros de datos podría ser un 20% menor en 2035 que en el escenario base si se adoptan ampliamente las ganancias de hardware y las arquitecturas de modelos más inteligentes. Pero la demanda también está creciendo más rápido que las mejoras de eficiencia, lo que significa que el consumo absoluto seguirá aumentando sustancialmente.

Lo que significa para la red, y para tus facturas

Las empresas de servicios públicos y los operadores de la red se están esforzando por mantenerse al día. Los centros de datos se están construyendo más rápido de lo que se pueden autorizar y conectar nuevas centrales eléctricas. El resultado es presión sobre la infraestructura existente, posibles riesgos de fiabilidad durante los picos de demanda y presión al alza sobre los precios de la electricidad para los hogares y las empresas cercanas.

Los acuerdos de energía renovable, acuerdos directos de compra de energía entre gigantes tecnológicos y parques eólicos o solares, se han convertido en la respuesta preferida de la industria tanto a las preocupaciones sobre el carbono como a las limitaciones de la red. Pero la intermitencia de las energías renovables significa que los centros de datos a menudo todavía se abastecen de combustibles fósiles cuando el sol no brilla o el viento no sopla.

La cuestión de la energía de la IA es, en última instancia, una cuestión de política pública: cómo las sociedades eligen alimentar la infraestructura digital que se está convirtiendo rápidamente en tan esencial como las carreteras o los sistemas de agua.