La Cara Oculta de la IA: ¿Cuánto Calienta el Planeta un Nuevo Chatbot?

 Santo Domingo, 12 de junio de 2025-La inteligencia artificial ha sido celebrada como el motor de la próxima revolución tecnológica. Sin embargo, cada nuevo avance —especialmente en los modelos de lenguaje grandes o LLM (Large Language Models)— acarrea una creciente factura ambiental. Más allá de la innovación, los LLM consumen una cantidad descomunal de energía y agua, contribuyendo de forma directa al calentamiento global.

 Consumo Energético de los LLM: ¿Qué hay detrás de cada "Hola, ¿en qué puedo ayudarte?"

Entrenamiento de modelos

El entrenamiento de un modelo de lenguaje es una operación titánica, tanto a nivel técnico como ambiental. Aquí te dejamos algunos ejemplos ilustrativos:

• GPT-3 (175 mil millones de parámetros) consumió 1,287 MWh durante su entrenamiento. Eso equivale a lo que consumen 126 hogares daneses en todo un año.

• GPT-4, su sucesor, aún más potente y complejo, ha requerido potencia computacional exponencialmente mayor, lo que se traduce en:

  • Más emisiones de CO₂.

  • Mayor uso de agua limpia para refrigeración de servidores.

  • Un salto dramático en el gasto energético por cada parámetro adicional.

• BLOOM, un modelo de código abierto, generó aproximadamente 25 toneladas métricas de CO₂ solo en su entrenamiento. Este valor se duplica si consideramos la fabricación del hardware utilizado.

Uso diario (inferencias)

No es solo entrenarlos: usarlos también contamina.

• Cada consulta que haces a un LLM (como ChatGPT) consume aproximadamente 0.0029 kWh, lo que es 33 veces más que un software tradicional para resolver la misma tarea.

• Con millones de usuarios diarios, el consumo acumulado se traduce en emisiones equivalentes a miles de vuelos transcontinentales cada año.

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 Impacto Ambiental de los LLM

Emisiones de carbono

• Entrenar un solo LLM puede generar tantas emisiones de carbono como 125 vuelos de Nueva York a Pekín.

• Microsoft reportó un aumento del 30% en sus emisiones entre 2020 y 2024, en gran parte debido a la expansión de sus centros de datos para IA.

• Para 2030, se estima que los centros de datos consumirán un 160% más energía que en 2024, con la IA absorbiendo el 10% del total.

Uso de recursos hídricos

El agua es otro recurso que sufre por la sed tecnológica de la IA:

• Entrenar un modelo como ChatGPT puede requerir más de 700,000 litros de agua limpia, principalmente para la refrigeración de los servidores.

• Esa cantidad equivale a:

  • El agua utilizada para fabricar 350 vehículos de lujo.

  • O el proceso de refrigeración de una central nuclear durante varias horas.

• El uso desmedido de agua afecta a comunidades locales y ecosistemas, sobre todo en zonas donde ya hay estrés hídrico.

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 Comparativas Impactantes

Actividad	Equivalente en energía/emisiones
Entrenamiento de un LLM	125 vuelos NY-Pekín o 700,000 km en automóvil
1 consulta a un LLM	10 búsquedas en Google
Agua para entrenar ChatGPT	Refrigeración de una central nuclear

 ¿Hay soluciones sostenibles?

Afortunadamente, sí. Aunque el problema es serio, hay formas de mitigar el impacto sin detener la innovación.

1. Hardware eficiente

• Chips como los NVIDIA Blackwell prometen reducir hasta 25 veces el consumo energético en tareas de IA.

2. Modelos optimizados

• Usar LLMs más pequeños y específicos puede disminuir la huella de carbono entre 15% y 30%, sin sacrificar precisión.

3. Energías renovables

• Empresas como Google e IBM están migrando sus centros de datos a fuentes solares y eólicas.

4. Regulación internacional

• La Unión Europea ya exige transparencia energética en los sistemas de IA.

• China implementó el etiquetado obligatorio de contenido generado por IA para mayor control y responsabilidad.

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 En resumen: ¿Avance o amenaza?

Cada nuevo modelo LLM representa un paso más hacia una sociedad altamente automatizada e inteligente. Pero también agranda la huella ecológica de la tecnología.

Equilibrar innovación y sostenibilidad es el reto de esta década. Lograrlo requiere:

• Transparencia.

• Regulaciones firmes.

• Eficiencia tecnológica.

• Y sobre todo, una colaboración real entre gobiernos, empresas y desarrolladores.

Porque si seguimos entrenando a los LLM como hasta ahora… quien va a necesitar un calentador será el planeta entero.