Usar inteligencia artificial parece gratis, pero no lo es: estas cifras revelan cuánta electricidad y agua requiere la tecnología

Escribir una pregunta en ChatGPT, pedir una imagen a una inteligencia artificial o utilizar un asistente como Gemini puede parecer una acción prácticamente gratuita desde el punto de vista de los recursos físicos. Sin embargo, detrás de cada interacción existe una red de centros de datos, procesadores, sistemas eléctricos y equipos de refrigeración que está elevando la demanda de electricidad y agua asociada al crecimiento de la inteligencia artificial.

El reporte Environmental impact of AI, de Statista, reúne indicadores sobre electricidad, demanda hídrica y emisiones de gases de efecto invernadero relacionadas con la expansión de esta tecnología. El estudio muestra además cómo el impacto puede cambiar considerablemente dependiendo del modelo utilizado, su entrenamiento, la infraestructura y la ubicación del centro de datos.

El informe señala que el mercado mundial de inteligencia artificial alcanzó un valor estimado de 548.79 mil millones de dólares en 2025 y proyecta que crecerá otros 866.4 mil millones entre 2025 y 2032.

Uno de los principales costos ambientales de la IA se encuentra en la electricidad necesaria para ejecutar la infraestructura que la sostiene.

En 2023, la inteligencia artificial representaba un consumo eléctrico estimado de 4.5 gigawatts (GW) a nivel mundial, equivalente a alrededor de 8% del consumo total de los centros de datos. Para 2028, Statista recoge una previsión que coloca esa cifra entre 14 y 18.7 GW.

En el escenario superior, la inteligencia artificial podría representar hasta 20% del consumo eléctrico de los centros de datos.

Otra medición incluida en el informe permite dimensionar la velocidad del cambio. En 2022, los centros de datos tradicionales demandaban 345 terawatts-hora (TWh), mientras que la demanda atribuida a centros dedicados específicamente a IA era cercana a cero dentro de esa estimación. Para 2026, estos últimos podrían necesitar 90 TWh de electricidad.

El impacto energético de la IA se ha convertido así en uno de los principales temas ambientales alrededor de esta tecnología. Statista identifica precisamente la electricidad, el agua y las emisiones de gases de efecto invernadero entre los indicadores centrales para evaluar su huella.

Un punto relevante es que no existe una cifra única sobre cuánta electricidad consume una consulta de inteligencia artificial.

El reporte compara el consumo energético de diferentes modelos ante prompts de longitud media. Entre los sistemas de 2025 analizados, DeepSeek V3.2 Exp alcanza aproximadamente 23.24 Wh por consulta, mientras que GPT-5 en configuración high registra alrededor de 21.85 Wh.

Otros modelos muestran requerimientos menores, lo que evidencia que la energía necesaria puede cambiar dependiendo de la arquitectura, configuración y modelo empleado.

Por ello, multiplicar una cifra genérica de "consumo por pregunta" por todos los usuarios de ChatGPT o Gemini puede producir estimaciones engañosas.

La huella menos visible se encuentra en el agua. Los centros de datos generan calor y requieren sistemas de refrigeración para mantener operando los equipos.

El reporte presenta una estimación particularmente ilustrativa para GPT-3. Si su entrenamiento hubiera ocurrido utilizando el centro de datos de Microsoft en Iowa, el consumo operacional de agua habría sido de aproximadamente 4,879 millones de litros.

Si el mismo entrenamiento se hubiera realizado completamente en Washington, la estimación habría aumentado hasta 15,539 millones de litros.

La diferencia demuestra que preguntar cuánta agua "consume una IA" tampoco tiene una respuesta sencilla. La ubicación de los servidores y las características de la infraestructura pueden modificar sustancialmente su impacto.

Las cifras corporativas ayudan a dimensionar la infraestructura necesaria para sostener los servicios digitales.

Los retiros de agua de Google aumentaron desde 2,500 millones de galones en 2016 hasta 14,689 millones en 2025. Alrededor de 90% estuvo relacionado con sus centros de datos, principalmente para refrigeración.

Según Statista, 13% de los retiros de Google en 2025 procedieron de cuencas con alta escasez de agua, 15% de regiones con escasez media y 72% de zonas clasificadas con baja escasez.

Microsoft muestra una tendencia similar. Sus retiros de agua aumentaron más de 95%, desde 6,794 millones de litros en 2020 hasta 13,266 millones en 2025, principalmente por la creciente necesidad de refrigerar centros de datos.

Las diferencias resultan todavía más pronunciadas al observar las emisiones estimadas durante el entrenamiento de algunos modelos.

El entrenamiento de GPT-3 generó alrededor de 588 toneladas métricas de CO₂ equivalente, según las estimaciones recopiladas por Statista. GPT-4 alcanzó 5,184 toneladas, mientras Llama 3.1 405B llegó a 8,930.

Los valores aumentan considerablemente en los modelos de 2025 incluidos en la comparación: Grok 3 registra 59,200 toneladas y Grok 4 alcanza 72,816 toneladas de CO₂ equivalente, la cifra más elevada entre los modelos presentados.

La evolución es significativa: el gráfico histórico del reporte pasa de apenas 0.01 toneladas para AlexNet en 2012 a 72,816 toneladas para Grok 4 en 2025.

Para el usuario, generar un texto, resumir un documento o hacer una pregunta puede tomar apenas unos segundos. Para la infraestructura que está detrás, significa utilizar servidores que requieren electricidad, refrigeración y, dependiendo de la matriz energética, generan emisiones asociadas.

Esto no significa que cada consulta individual requiera miles de litros de agua o genere toneladas de CO₂: las grandes cifras del reporte corresponden principalmente al entrenamiento de modelos o a operaciones completas de empresas y centros de datos. El consumo por interacción varía ampliamente.

La discusión ambiental de la inteligencia artificial se mide en varias escalas. Conforme millones de personas y empresas incorporan estas herramientas a actividades cotidianas, la pregunta es también cuánta infraestructura, electricidad y agua será necesaria para mantener funcionando una tecnología cuyo uso continúa creciendo a escala mundial.