Para 2030, se proyecta que los centros de datos globales que alimentan la inteligencia artificial consumirán 945 teravatios-hora de electricidad, casi el triple del uso anual combinado de Pakistán, Bangladés y Nigeria, que albergan a más de 650 millones de personas. Su huella hídrica será equivalente a las necesidades básicas anuales de agua doméstica de 1.3 mil millones de personas en África subsahariana, y su huella de tierra superará los 14,500 kilómetros cuadrados, aproximadamente el doble del área metropolitana de Yakarta, hogar de más de 32 millones de personas.
Estos hallazgos se detallan en el nuevo informe, Costo Ambiental del Uso de Energía de la IA: Huellas de Carbono, Agua y Tierra, del Instituto de Agua, Medio Ambiente y Salud de la Universidad de las Naciones Unidas (UNU-INWEH). Los investigadores han advertido anteriormente sobre las emisiones de gases de efecto invernadero de los centros de datos. Sin embargo, los científicos de la ONU argumentan que los costos ambientales de la IA y los centros de datos no pueden entenderse solo a través de las emisiones de carbono. En su informe, cuantifican las huellas de carbono, agua y tierra del uso de electricidad de la IA en todo el mundo y destacan las grandes diferencias entre estas huellas en los 20 principales centros de datos del mundo.
El informe encuentra que el costo ambiental de la IA está siendo sistemáticamente mal medido. La mayoría de las evaluaciones existentes se centran en las emisiones de carbono asociadas con el entrenamiento de grandes modelos. Sin embargo, cada kilovatio-hora de electricidad utilizado para entrenar o ejecutar un sistema de IA también tiene una huella hídrica y una huella de tierra. Estas tres huellas no se mueven en la misma dirección. Cambiar de carbón a bioenergía, por ejemplo, puede reducir en promedio la huella de carbono de la electricidad en un 70 por ciento, mientras que aumenta su huella hídrica más de treinta veces y su huella de tierra un cien veces.
El informe concluye que "bajo en carbono" no es automáticamente "bajo en agua" o "bajo en tierra" y advierte que evaluar la sostenibilidad de la IA a través de una sola métrica puede ocultar compensaciones y trasladar cargas ambientales a regiones que ya enfrentan estrés hídrico o de tierras.
Las cifras se acumulan rápidamente a nivel de infraestructura. Los centros de datos globales consumieron un estimado de 448 teravatios-hora de electricidad en 2025. Si se tratara como una nación, habrían sido el undécimo mayor consumidor de electricidad del mundo, detrás de Francia y delante de Arabia Saudita.
La discusión pública se ha centrado en gran medida en la energía requerida para entrenar modelos masivos. Sin embargo, el informe revela que este enfoque está desactualizado. Una vez que un modelo está desplegado, la inferencia se convierte en el costo dominante, representando entre el 80 y el 90 por ciento del uso total de energía de la IA. ChatGPT solo se estima que procesa alrededor de 2.5 mil millones de solicitudes por día, lo que se traduce en aproximadamente 383 GWh de electricidad por año para un solo producto.
La generación de video se presenta como una crisis ambiental emergente. La energía por consulta varía dependiendo de la tarea. Un típico chat conversacional es alrededor de 200 veces más intensivo en energía que la clasificación básica de texto. Generar una sola imagen de IA puede requerir alrededor de 1,450 veces esa línea base. Un solo video corto generado por IA puede consumir tanta electricidad como 200,000 clasificaciones de spam.
¿Cómo pueden las empresas de IA equilibrar la innovación tecnológica con la sostenibilidad ambiental en un contexto de creciente demanda de recursos naturales?
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RESUMEN BASADO EN EL ARTÍCULO PUBLICADO EN United Nations University EL 3 de junio de 2026. Leer original
https://unu.edu/inweh/news/environmental-cost-of-AIs-Enrgy-use-carbon-water-and-land-footprints
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