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¿Cuánta energía consume realmente la inteligencia artificial?
PUNTOS IMPORTANTES:
- La inteligencia artificial dispara el consumo energético con modelos cada vez más pesados.
- Transparencia nula: empresas se niegan a revelar datos clave.
- Iniciativas abiertas buscan medir y reducir el impacto ambiental.
La inteligencia artificial y su consumo energético aún son un misterio
La explosión de la inteligencia artificial ha traído consigo un aumento significativo en el consumo energético global. Cada interacción —una imagen generada, una respuesta textual o una consulta a un chatbot— consume energía, y en conjunto, las emisiones de los centros de datos que operan estos modelos ya representan alrededor del 3% del total mundial, un nivel comparable al de la industria de la aviación.
Sin embargo, no todos los modelos consumen lo mismo. Mientras soluciones específicas como TinyBERT o DistilBERT requieren apenas 0,06 watt-hora por 1.000 consultas, modelos de lenguaje generativo como GPT-4, Claude o Qwen demandan miles de veces más energía por cada tarea ejecutada. La diferencia es tan amplia que se compara con encender reflectores de estadio solo para encontrar unas llaves.
El principal problema es que las grandes tecnológicas no publican datos sobre la energía que consumen sus modelos. En sistemas cerrados como Gemini o Claude, la falta de transparencia ha dado paso a estimaciones no verificadas sobre el gasto energético y el uso de agua por cada consulta realizada. En consecuencia, los usuarios siguen sin saber el verdadero costo ambiental de las herramientas que usan a diario.
Una iniciativa busca transparentar el consumo energético de los modelos de IA
Frente a este panorama, el proyecto AI Energy Score —impulsado por Salesforce (CRM), Hugging Face, Cohere y Carnegie Mellon University— propone una solución abierta y colaborativa. Su objetivo es establecer una métrica común para evaluar cuánta energía usan los distintos modelos según la tarea realizada. La herramienta compara 10 funciones frecuentes y asigna calificaciones de una a cinco estrellas, en función de su eficiencia relativa.
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Los resultados iniciales son sorprendentes: se detectó una diferencia de hasta 62.000 veces entre los modelos más y menos eficientes. Desde febrero, la plataforma también ofrece comparativas visuales con actividades cotidianas, como cargar un celular o conducir un coche, para que los usuarios comprendan mejor el impacto ambiental del uso de IA.
A pesar de ello, ninguna de las grandes empresas tecnológicas ha aceptado usar este sistema para evaluar sus propios modelos. Microsoft (MSFT) y Google (GOOGL), que antes aspiraban a la neutralidad climática, ya no parecen cumplir con sus metas de emisiones, lo que ha encendido las alertas dentro del sector.
El llamado a la acción: transparencia o regulación
Pese al silencio de las tecnológicas, hay avances hacia una IA más sostenible. Microsoft ha invertido en la planta nuclear de Three Mile Island, mientras Alphabet apoya proyectos de reactores modulares pequeños. En 2024, el sector tecnológico representó el 92% de las nuevas compras de energía limpia en Estados Unidos, un dato que refleja su peso en la transición energética.
Pero los compromisos voluntarios no bastan. Si empresas como OpenAI, Anthropic o Meta (META) no revelan la energía que consumen sus modelos, será necesario legislar. Los usuarios tienen derecho a saber cuánto cuesta cada consulta al planeta. Esa información permitiría a las personas tomar decisiones más responsables y a las empresas optar por modelos más pequeños, eficientes y adaptados a necesidades concretas.
La IA es uno de los avances más transformadores de nuestra era. Pero también impone costos ambientales que deben ser visibles y medidos. En un contexto de crisis climática, la transparencia energética ya no es opcional: es un deber con el futuro.
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