{"id":726,"date":"2025-04-10T15:41:50","date_gmt":"2025-04-10T15:41:50","guid":{"rendered":"http:\/\/67f7d60619b1cadc41b74230"},"modified":"2025-04-10T15:41:50","modified_gmt":"2025-04-10T15:41:50","slug":"cinco-cifras-para-entender-cuanta-energia-consume-la-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.tecnoartesanos.com\/index.php\/2025\/04\/10\/cinco-cifras-para-entender-cuanta-energia-consume-la-ia\/","title":{"rendered":"Cinco cifras para entender cu\u00e1nta energ\u00eda consume la IA"},"content":{"rendered":"
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La inteligencia artificial tiene un apetito cada vez m\u00e1s voraz de energ\u00eda.<\/strong> Seg\u00fan el informe \u201cEnergy and AI\u201d (Energ\u00eda e IA) publicado por la Agencia Internacional de la Energ\u00eda (AIE), ChatGPT y OpenAI est\u00e1n provocando que el consumo mundial de electricidad se dispare a un ritmo alarmante.<\/p>\n

El estudio<\/a>, hasta la fecha el m\u00e1s completo y basado en la interrelaci\u00f3n de la energ\u00eda y la IA, explica que los centros de datos, el coraz\u00f3n palpitante de la inteligencia artificial, duplicar\u00e1n su consumo el\u00e9ctrico de aqu\u00ed a 2030, convirti\u00e9ndose en uno de los principales motores de la demanda energ\u00e9tica mundial. La idea es clara: entre m\u00e1s IA exista, m\u00e1s energ\u00eda se consumir\u00e1.<\/strong> Sin embargo, hay un resquicio de esperanza: la propia inteligencia artificial podr\u00eda ayudarnos a consumir mejor la energ\u00eda que producimos.<\/p>\n

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\"article<\/picture><\/span><\/div>\n
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La IA generativa redefine el mercado laboral: \u00bfQui\u00e9nes ganan y qui\u00e9nes pierden?<\/a><\/div>\n

Un estudio del Brookings Institution<\/em> revela que la IA generativa est\u00e1 impactando m\u00e1s a los trabajadores mejor educados y mejor pagados en \u00e1reas urbanas, mientras que las regiones rurales quedan relativamente aisladas. \u00bfQu\u00e9 significa esto para el futuro del trabajo?<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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1| Consumo el\u00e9ctrico<\/p>\n

<\/h2>\n

945 teravatios hora<\/h2>\n

Es el consumo el\u00e9ctrico<\/a> previsto de los centros de datos en 2030, impulsado principalmente por la expansi\u00f3n de la inteligencia artificial. Detr\u00e1s de cada respuesta generada por los sistemas de IA<\/a> hay miles de procesadores especializados con grandes necesidades energ\u00e9ticas. Los chips dise\u00f1ados espec\u00edficamente para la IA, como las unidades de procesamiento gr\u00e1fico (GPU) y los procesadores tensoriales, consumen mucha m\u00e1s energ\u00eda que los convencionales. La cifra representa m\u00e1s del doble del consumo actual y refleja la creciente adopci\u00f3n de la inteligencia artificial en todos los sectores, desde la salud a las finanzas.<\/strong> Las gigantes tecnol\u00f3gicas est\u00e1n construyendo centros de datos<\/a> cada vez m\u00e1s grandes, algunos de los cuales requieren una infraestructura el\u00e9ctrica comparable a la de instalaciones industriales de tama\u00f1o medio.<\/p>\n

2| Aumento anual de electricidad<\/p>\n

12%<\/h2>\n

Esto representa el aumento anual del consumo el\u00e9ctrico de los centros de datos desde 2017. Este crecimiento, cuatro veces m\u00e1s r\u00e1pido que el aumento de la demanda global de electricidad, est\u00e1 impulsado por nuestra creciente interacci\u00f3n con los servicios de IA.<\/strong> La cifra refleja la difusi\u00f3n de aplicaciones como ChatGPT, Claude, Midjourney<\/a> y las numerosas soluciones empresariales que integran capacidades de inteligencia artificial. No es de extra\u00f1ar que las grandes empresas tecnol\u00f3gicas est\u00e9n invirtiendo miles de millones en nuevos centros de datos equipados con avanzados sistemas de refrigeraci\u00f3n<\/a>, necesarios para disipar el intenso calor generado por los procesadores durante el procesamiento de los modelos de IA<\/a>. Esta tendencia plantea importantes cuestiones sobre la sustentabilidad de la revoluci\u00f3n de la inteligencia artificial a largo plazo.<\/p>\n

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\"El<\/picture><\/span><\/div>\n
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La cantidad de agua y electricidad que usa ChatGPT est\u00e1 fuera de control<\/a><\/div>\n

Una investigaci\u00f3n revela que, dependiendo tu localizaci\u00f3n y lo que le pidas, el chatbot<\/em> gastar\u00e1 m\u00e1s o menos recursos.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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3| Consumo cubierto por fuentes renovables<\/p>\n

50%<\/h2>\n

Es la parte del aumento del consumo de IA que se cubrir\u00e1 con fuentes renovables en los pr\u00f3ximos a\u00f1os. Conscientes del impacto medioambiental de sus servicios de IA, las empresas est\u00e1n invirtiendo significativamente en energ\u00edas limpias. Microsoft<\/a>, Google<\/a> y Meta<\/a> han firmado importantes acuerdos para adquirir energ\u00eda renovable, tratando de equilibrar la huella de carbono de sus infraestructuras.<\/strong> Paralelamente, los investigadores est\u00e1n desarrollando modelos m\u00e1s eficientes desde el punto de vista energ\u00e9tico: reducir el consumo de la inteligencia artificial se ha convertido en una prioridad en la industria. El objetivo es mantener el rendimiento de los sistemas de IA al tiempo que se reducen sus necesidades energ\u00e9ticas, un reto t\u00e9cnico considerable que podr\u00eda definir el futuro de esta tecnolog\u00eda.<\/p>\n

4| Aumento de la demanda en pa\u00edses avanzados<\/p>\n

20%<\/h2>\n

Este es el porcentaje del crecimiento de la demanda de electricidad en los pa\u00edses avanzados que ser\u00e1 atribuible a la IA en 2030. Los operadores de la red el\u00e9ctrica<\/a>, acostumbrados a d\u00e9cadas de consumo relativamente estable, deben hacer frente ahora a esta nueva e importante demanda de energ\u00eda. En zonas de alta tecnolog\u00eda como Silicon Valley<\/a>, las compa\u00f1\u00edas el\u00e9ctricas ya tienen dificultades para satisfacer la creciente demanda. Se trata de una llamada de atenci\u00f3n sobre la necesidad de devolver al sector el\u00e9ctrico a la senda del crecimiento tras d\u00e9cadas de estancamiento de la demanda. Si no se toman medidas adecuadas, alrededor del 20% de los proyectos de centros de datos previstos podr\u00edan sufrir retrasos debido a las tensiones en las redes el\u00e9ctricas.<\/strong> La construcci\u00f3n de nuevas l\u00edneas de transmisi\u00f3n lleva de cuatro a ocho a\u00f1os en las econom\u00edas avanzadas, y los tiempos de espera para componentes cr\u00edticos de la red se han duplicado en los \u00faltimos tres a\u00f1os.<\/p>\n

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\"Totoro\"<\/picture><\/span><\/div>\n
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Las im\u00e1genes de ChatGPT al estilo de Studio Ghibli hacen reflexionar sobre los derechos de autor<\/a><\/div>\n

Creadas con el nuevo motor GPT-4o, inundan la red y suscitan las habituales preguntas sobre los trabajos utilizados para entrenar el modelo.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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5| Ahorro potencial con infraestructura correcta<\/p>\n

300 teravatios hora<\/h2>\n

Es el ahorro potencial de energ\u00eda que puede lograrse aplicando la IA a la eficiencia de los edificios. Aunque la inteligencia artificial es una gran consumidora de energ\u00eda, tambi\u00e9n es una herramienta que puede optimizar c\u00f3mo y cu\u00e1nta se emplea. Los algoritmos avanzados pueden analizar m\u00faltiples variables en tiempo real para ajustar con precisi\u00f3n los sistemas de aire acondicionado e iluminaci\u00f3n, reduciendo el derroche sin comprometer el confort.<\/strong> La IA predictiva tambi\u00e9n permite una mejor gesti\u00f3n de las redes el\u00e9ctricas<\/a> y una integraci\u00f3n m\u00e1s eficaz de las fuentes renovables intermitentes. A largo plazo, el aprendizaje autom\u00e1tico est\u00e1 acelerando la investigaci\u00f3n de nuevos materiales para bater\u00edas m\u00e1s eficientes y paneles solares m\u00e1s productivos<\/a>, lo que podr\u00eda revolucionar el sector energ\u00e9tico. El verdadero reto ser\u00e1 garantizar que los beneficios de la optimizaci\u00f3n compensen los costos energ\u00e9ticos<\/a> de la propia tecnolog\u00eda.<\/p>\n

Art\u00edculo originalmente publicado en<\/em> WIRED Italia<\/a>. Adaptado por Alondra Flores.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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