La Inteligencia Artificial se ha convertido en uno de los principales focos de debate por el supuesto gran consumo de energía que necesita. Según datos del Observatorio AMETIC, el entrenamiento de modelos como Llama 3 consume tanta electricidad como más de 1.000 hogares durante un año. Además, el proceso genera alrededor de 500 toneladas de CO₂, una huella de carbono equivalente a la de un vuelo de ida y vuelta de Madrid a Nueva York realizado 300 veces.
La expansión de la IA no muestra signos de detenerse. Si la tendencia continúa, los centros de datos podrían llegar a consumir en 2026 tanta energía como un país entero, como Irlanda, según alerta la Agencia Internacional de Energía (IEA). Esto plantea serias cuestiones sobre la sostenibilidad de los avances tecnológicos.
¿Qué implica este creciente consumo de energía para nuestro futuro? Sigue leyendo y descubre el impacto real de la IA en el sistema energético.
¿Por qué la Inteligencia Artificial consume tanta energía?
El enorme consumo de electricidad de la IA no es casual. Existen varias razones fundamentales:
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Modelos cada vez más grandes: cada generación de IA cuenta con más parámetros. GPT-2 tenía 1.500 millones de parámetros; GPT-4, supera los 170.000 millones. Este crecimiento exponencial exige más horas de procesamiento y mayores recursos computacionales.
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Entrenamiento intensivo: Eel entrenamiento de un modelo de IA puede tardar semanas o meses, utilizando miles de GPUs de alto rendimiento funcionando 24/7.
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Operación continua: después del entrenamiento, los modelos siguen consumiendo energía para ofrecer respuestas, análisis y predicciones en tiempo real.
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Infraestructura de soporte: los centros de datos requieren no solo potencia de cálculo, sino también refrigeración, seguridad y redundancia, lo que eleva aún más el consumo energético.
La combinación de estos factores convierte a la IA en un sector intensivo en recursos, comparable ya al de industrias tradicionalmente contaminantes.
¿Hay riesgo de apagón por el consumo de energía de la IA?
Hasta ahora, no hay evidencia directa de que el crecimiento de la IA haya provocado apagones. Si el consumo sigue aumentando sin una planificación adecuada de infraestructuras, podrían generarse tensiones en la red eléctrica, como la vivida en el día de hoy en la Península Ibérica.
Y es que, el ejemplo reciente que pone en evidencia la vulnerabilidad del sistema ha sido el apagón masivo que ha dejado a España, Portugal y el sur de Francia sin suministro eléctrico durante más de 6 horas. Aunque el fallo en principio no ha estado relacionado directamente con la IA, sí mostró cómo un exceso de demanda o un fallo técnico puede desestabilizar todo un sistema interconectado.
La desconexión automática de la red ibérica del sistema europeo, en principio se produció tras fuertes oscilaciones en el flujo de potencia. Red Eléctrica Española y las autoridades consideran este evento «excepcional», pero también como una advertencia: en un futuro dominado por centros de datos masivos y entrenamiento continuo de modelos de IA, la presión sobre las redes eléctricas será todavía mayor.
¿Cómo puede la IA ser más eficiente y consumir menos energía?
Afortunadamente, las empresas ya trabajan en soluciones para reducir el impacto ambiental de la IA. Algunas de las estrategias podrían ser:
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Data centers sostenibles: el uso de fuentes de energía renovable, como la solar y la eólica, se está volviendo prioritario en los nuevos centros de datos.
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Modelos más ligeros: se está investigando en el desarrollo de algoritmos más eficientes que logren resultados similares con menos parámetros y menos necesidad de entrenamiento intensivo. A diferencia de otros modelos de inteligencia artificial que consumen grandes cantidades de energía, DeepSeek ha desarrollado un sistema de entrenamiento dividido en compartimentos.
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Hardware optimizado: El diseño de chips específicos para IA, como las TPUs de Google o las soluciones de NVIDIA, permite realizar cálculos de forma más rápida y eficiente energéticamente.
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Técnicas de entrenamiento verde: Nuevos enfoques como el «early stopping», el «model pruning» o el «knowledge distillation» permiten entrenar modelos más pequeños sin perder precisión.
Según el Observatorio AMETIC, estas medidas son fundamentales para garantizar un crecimiento sostenible de la IA y evitar una crisis energética impulsada por la propia tecnología que pretende revolucionar el mundo.
El consumo energético de la Inteligencia Artificial será uno de los grandes desafíos de la transformación digital
A medida que los modelos se vuelven más potentes, también crecen sus necesidades de electricidad, lo que pone en tensión las infraestructuras y plantea interrogantes sobre la sostenibilidad a largo plazo.
El reciente apagón en España sirve como recordatorio de que nuestra dependencia de redes robustas es crítica e importante para el buen funcionamiento de la ciudadanía. Apostar por una IA más eficiente no es solo una cuestión económica, sino también una necesidad para proteger el futuro energético.
¿Qué opinas tú sobre el impacto energético de la IA? ¡Déjanos tu comentario!
