Cada vez que haces una consulta a un asistente de IA, entrenas un modelo o generas una imagen, hay un coste energético real detrás. A medida que el uso de IA generativa se ha disparado, también lo ha hecho la preocupación sobre cuánta electricidad —y agua para refrigeración— consumen los centros de datos que la sostienen.
Por qué entrenar y ejecutar modelos de IA consume tanta energía
El entrenamiento de los grandes modelos de inteligencia artificial generativa requiere ejecutar cálculos matemáticos masivos y repetidos sobre enormes volúmenes de datos, un proceso que se realiza en centros de datos equipados con miles de procesadores especializados (GPU o chips diseñados específicamente para IA) funcionando de forma intensiva durante semanas o meses, consumiendo cantidades de electricidad comparables, según distintas estimaciones publicadas por investigadores del sector, al consumo eléctrico anual de varios cientos de hogares para el entrenamiento de un único modelo de gran tamaño. Además del entrenamiento inicial, cada consulta individual que un usuario realiza a un modelo de IA generativa ya entrenado (la fase conocida como «inferencia») también consume electricidad, y aunque el coste energético de una consulta individual es mucho menor que el del entrenamiento completo del modelo, el volumen masivo de consultas diarias a nivel global hace que el consumo agregado de la fase de inferencia sea, según numerosas estimaciones del sector, comparable o incluso superior al del entrenamiento en el conjunto del ciclo de vida de estos sistemas.
Este consumo energético no se limita a la electricidad necesaria para realizar los cálculos: los centros de datos que albergan esta infraestructura también requieren sistemas de refrigeración considerables para disipar el calor generado por miles de procesadores funcionando de forma continua, un consumo energético adicional que en algunas estimaciones representa una proporción muy significativa del consumo total de un centro de datos moderno, especialmente en climas cálidos donde la refrigeración resulta más exigente energéticamente.
El agua, un recurso menos discutido que la electricidad
Además de electricidad, muchos centros de datos usan grandes cantidades de agua para sistemas de refrigeración, un recurso especialmente sensible en regiones que ya sufren estrés hídrico. Este aspecto ha generado tensiones locales en algunas comunidades donde se han instalado grandes centros de datos, y está impulsando el desarrollo de sistemas de refrigeración alternativos que reducen significativamente este consumo.
Qué puede hacer el usuario individual
Aunque el impacto individual de cada consulta es pequeño comparado con el entrenamiento de modelos, usar la IA de forma más deliberada (evitar consultas repetitivas innecesarias, elegir modelos más pequeños cuando la tarea no requiere la máxima capacidad) es una forma modesta pero real de contribuir a reducir la huella energética agregada de esta tecnología.
Más sobre este tema
- Los robo-advisors y la IA en la gestión de ahorros
- Nvidia y la revolución de la inteligencia artificial en 2026
Cómo se compara el consumo de IA con otras actividades digitales cotidianas
Para poner en contexto el debate, algunas estimaciones sitúan el consumo energético de una consulta compleja a un asistente de IA en un orden de magnitud similar al de mantener encendida una bombilla LED durante varios minutos — significativo cuando se multiplica por miles de millones de consultas diarias globales, pero considerablemente menor que otras actividades digitales intensivas como el streaming de vídeo en alta resolución. Estas comparaciones ayudan a matizar los titulares más alarmistas sin restar importancia al problema de fondo del crecimiento agregado.
Los centros de datos y su relación con las comunidades locales
La instalación de grandes centros de datos ha generado tensiones en varias comunidades, entre los beneficios económicos que aportan (empleo, inversión en infraestructura local) y las preocupaciones sobre su impacto en el precio de la electricidad local, el consumo de agua y el uso del suelo. Varios gobiernos locales han empezado a exigir compromisos específicos de sostenibilidad y reinversión comunitaria como condición para autorizar nuevas instalaciones de este tipo.
Cómo se mide y audita el consumo energético de una empresa de IA
Ante la creciente presión pública y regulatoria, varias empresas del sector han empezado a publicar informes de sostenibilidad específicos sobre el consumo energético de sus operaciones de inteligencia artificial, aunque la falta de estándares comunes de medición dificulta comparar de forma fiable el impacto real entre distintas empresas. Organizaciones independientes de investigación han empezado a desarrollar metodologías propias de estimación, precisamente ante la limitada transparencia voluntaria del sector hasta el momento.
El debate sobre si la eficiencia compensará el crecimiento del uso
Existe un debate abierto entre optimistas, que confían en que las mejoras de eficiencia en chips y modelos compensarán el crecimiento del uso de IA sin aumentar el consumo energético total de forma descontrolada, y quienes son más escépticos, señalando que históricamente las mejoras de eficiencia en tecnología han tendido a aumentar el uso total en lugar de reducirlo, un fenómeno económico conocido como la paradoja de Jevons, documentado por primera vez en el siglo XIX en relación al consumo de carbón tras mejoras en la eficiencia de las máquinas de vapor.
El impacto en la demanda eléctrica global y local
El crecimiento acelerado de la demanda eléctrica asociada a centros de datos de inteligencia artificial ha empezado a generar tensiones perceptibles en determinadas redes eléctricas regionales, especialmente en zonas donde se concentra un número elevado de estos centros de datos, hasta el punto de que algunas grandes empresas tecnológicas han optado por firmar acuerdos de suministro eléctrico directo con centrales de generación (incluyendo, en algunos casos notables, acuerdos específicos con centrales nucleares existentes o en desarrollo) para garantizar un suministro eléctrico estable y de bajas emisiones para sus operaciones de inteligencia artificial a gran escala, en lugar de depender exclusivamente de la red eléctrica general compartida con el resto de consumidores de esa zona.
La eficiencia energética como ventaja competitiva emergente
Ante el creciente escrutinio público y regulatorio sobre el impacto energético de la inteligencia artificial, la eficiencia energética por unidad de cálculo se ha convertido en un área de investigación e inversión prioritaria para las principales empresas tecnológicas del sector, tanto por razones de responsabilidad ambiental como por razones puramente económicas, dado que el coste eléctrico representa una proporción muy significativa del coste operativo total de estas infraestructuras a gran escala. Los avances en diseño de chips especializados más eficientes energéticamente, en técnicas de entrenamiento que requieren menos cálculo para alcanzar resultados equivalentes, y en la optimización de los propios modelos para requerir menos recursos computacionales en la fase de inferencia sin sacrificar significativamente su capacidad, están siendo objeto de una inversión considerable, ya que las empresas que consigan ofrecer capacidades de inteligencia artificial equivalentes con un menor consumo energético obtendrán una ventaja de costes relevante en un mercado cada vez más competitivo y sensible al precio de estos servicios.
Esta tendencia hacia la eficiencia energética como palanca competitiva sugiere que, aunque el consumo energético agregado de la inteligencia artificial probablemente seguirá creciendo en términos absolutos conforme se expande su adopción, el consumo energético por unidad de capacidad de procesamiento podría reducirse de forma significativa en los próximos años, un patrón similar al observado históricamente en otras tecnologías digitales, donde las mejoras de eficiencia han compensado parcialmente, aunque no siempre por completo, el crecimiento del volumen de uso total de la tecnología.
Implicaciones para el sector energético y las inversiones relacionadas
El crecimiento de la demanda eléctrica asociada a la inteligencia artificial ha generado oportunidades de inversión en sectores directamente relacionados con la generación y distribución de energía: empresas de generación eléctrica (incluyendo un renovado interés en la energía nuclear, tanto en centrales convencionales existentes como en el desarrollo de reactores modulares de nueva generación), empresas especializadas en infraestructura de refrigeración y eficiencia energética para centros de datos, y empresas de redes eléctricas que deben invertir en ampliar y modernizar su capacidad para absorber esta nueva demanda concentrada geográficamente en determinadas zonas donde se ubican los grandes centros de datos. Esta conexión entre el sector tecnológico y el energético representa una de las dinámicas de inversión intersectorial más relevantes que ha generado el auge de la inteligencia artificial en los últimos años.
El coste de una respuesta de ChatGPT que la factura eléctrica no muestra
Entrenar un modelo de inteligencia artificial de gran escala puede consumir una cantidad de electricidad comparable a la de cientos de hogares durante un año entero, y cada consulta individual a un chatbot avanzado, aunque parezca instantánea y gratuita para el usuario, tiene detrás un coste energético real en los centros de datos que procesan esa petición, un coste que las empresas tecnológicas no suelen desglosar públicamente de forma transparente. Multiplicado por los miles de millones de consultas diarias que reciben estos sistemas a nivel global, el consumo energético agregado de la IA se ha convertido en una preocupación creciente para operadores eléctricos y reguladores medioambientales en varios países.
Este problema tiene una dimensión económica directa y poco discutida: varias grandes tecnológicas están firmando acuerdos para reactivar o construir capacidad de generación eléctrica (incluyendo energía nuclear) específicamente para alimentar sus centros de datos de IA, lo que compite por recursos energéticos y de inversión con otras necesidades sociales, y podría presionar al alza el precio de la electricidad en las regiones donde se concentran estos centros de datos si la oferta energética local no crece al mismo ritmo que la demanda de la IA.
Nuestra opinión: la huella energética de la IA es uno de los factores estructurales menos comentados pero potencialmente más relevantes para el futuro de esta industria, tanto por su impacto en costes operativos de las empresas tecnológicas como por la presión regulatoria medioambiental que previsiblemente irá en aumento en los próximos años.
Fuentes y referencias
Para elaborar este artículo hemos contrastado la información con las siguientes fuentes oficiales. Puedes consultarlas directamente para verificar o ampliar los datos:
Esta huella energética está muy ligada a otros debates tecnológicos actuales, como la guerra de los semiconductores, el edge computing y la nueva generación de energía nuclear.
Preguntas frecuentes
¿Cuánta energía consume realmente una consulta individual a un chatbot de IA? Las estimaciones varían considerablemente según el modelo y la complejidad de la consulta, pero diversos estudios sitúan el consumo de una consulta típica en un rango comparable a mantener encendida una bombilla LED durante varios minutos, una cifra individualmente pequeña pero que se multiplica enormemente por el volumen global de consultas diarias a estos sistemas.
¿Existen alternativas de IA más «verdes»? Sí, modelos más pequeños y especializados para tareas concretas suelen consumir mucha menos energía que los modelos generalistas más grandes, aunque con capacidades más limitadas.
¿Es un sector de inversión relevante el de infraestructura energética para IA? Sí, numerosas empresas de generación y distribución eléctrica, así como proveedores de infraestructura de centros de datos, se han beneficiado de esta tendencia.
Nuestra calculadora de ganancia patrimonial te ayuda a estimar la fiscalidad de cualquier inversión relacionada con este sector, y puedes dar seguimiento a tu cartera diversificada con nuestra calculadora de patrimonio neto personal.
Escrito por Daniel Sánchez Akhunova
Escribo en FinanciasYet sobre economía, finanzas personales y tecnología desde una perspectiva independiente, sin vinculación con bancos, gestoras ni entidades financieras. Me interesa explicar estos temas con claridad y sin tecnicismos innecesarios, y desarrollar herramientas y calculadoras que ayuden a tomar decisiones con datos propios en lugar de cifras genéricas. El contenido de este sitio tiene fines informativos y educativos, y no sustituye el asesoramiento financiero profesional personalizado.