El FMI advierte sobre el alto consumo energético de la IA y sus implicancias globales
El avance de la IA y la creciente demanda física
La expansión de la inteligencia artificial (IA) y el procesamiento masivo de datos han dejado de ser exclusivamente fenómenos algorítmicos para convertirse en factores de alto impacto físico y material. Un informe del Fondo Monetario Internacional (FMI), elaborado por el investigador Thijs Van de Graaf, advierte que la infraestructura que respalda la IA —especialmente los centros de datos— ya consume tanta energía eléctrica como países enteros.
Actualmente, los centros de datos son responsables de aproximadamente el 1,5% del suministro eléctrico mundial. Esta cuota iguala el consumo total del Reino Unido, supera el de Francia y se acerca al de Alemania. Aunque la IA representa solo una fracción de ese porcentaje, su ritmo de crecimiento es acelerado.
Entrenamiento y operación de modelos de IA
El informe del FMI detalla que el entrenamiento de un modelo avanzado de lenguaje requiere tanta energía como la utilizada por decenas de miles de hogares en un año. Paralelamente, la operación a escala global de estos sistemas multiplica exponencialmente dicha demanda.
Sin embargo, la IA también ofrece la capacidad de optimizar sistemas energéticos, mejorar la eficiencia y contribuir tanto al ahorro en la oferta como en la demanda de energía, según lo expuesto por Facundo Armas, desarrollador de Globant, durante un evento de la Universidad di Tella sobre Inteligencia Artificial y Transición Energética. Un estudio conjunto de Google y Boston Consulting Group (BCG) en 2023 proyecta que la aplicación de IA podría, para 2030, reducir entre un 5% y un 10% las emisiones globales de gases de efecto invernadero (GEI). De todos modos, persisten sus altas exigencias en recursos energéticos, agua y materiales críticos.
Comparativas de consumo: IA vs. búsquedas tradicionales
La diferencia de consumo energético entre diversas herramientas tecnológicas es significativa. Según cifras de la Agencia Internacional de Energía (AIE) de 2023, cada pregunta realizada en Google Explorer consume aproximadamente 0,3 watts-hora, mientras que un prompt a ChatGPT demanda alrededor de 2,9 watts-hora, casi diez veces más. Estas consultas se multiplican millones de veces cada día en todo el mundo.
Impacto en las redes eléctricas nacionales
Si bien a escala global el aumento de la demanda por IA representa menos de una décima parte del crecimiento energético de esta década —por debajo del incremento de sectores como los vehículos eléctricos—, el efecto sobre los sistemas eléctricos nacionales es considerable. El informe del FMI resalta que, en países como Estados Unidos y Japón, los centros de datos representarán casi el 50% de la nueva demanda eléctrica hasta 2030.
Irlanda sobresale entre las economías avanzadas: los centros de datos ya representan más del 20% del consumo eléctrico total. La concentración geográfica en lugares como el norte del estado de Virginia, en Estados Unidos, ha llevado a que los data centers acaparen un 25% de la energía estatal. Esta sobrecarga provocó la suspensión de nuevas conexiones para otros usuarios y forzó a operadores en ciudades como Dublín a paralizar proyectos sin generación propia suficiente.
Uso intensivo de agua y minerales
Más allá del consumo eléctrico, la infraestructura digital ejerce presión sobre otros recursos finitos. Tal como puntualiza Van de Graaf, la IA depende materialmente de recursos como electricidad, agua para sistemas de refrigeración y minerales extraídos de la tierra.
El enfriamiento de los servidores exige millones de litros de agua diarios. Dos tercios de los centros de datos construidos en Estados Unidos desde 2022 se ubican en regiones que ya sufren escasez de agua. En escenarios similares se encuentran estados como Arizona, y países como España y Singapur, donde la competencia por el recurso ha consumado conflictos regulatorios.
La construcción y operación de estos data centers requiere también cantidades significativas de minerales: para 2030, según la AIE, el sector demandará anualmente 500.000 toneladas métricas de cobre, 75.000 de silicio y más del 10% de la demanda mundial de galio.
Geopolítica y cadena de suministro estratégica
La producción de semiconductores avanzados —imprescindibles para entrenar modelos de IA— está mayoritariamente localizada en Taiwán, a través de la empresa TSMC. Estados Unidos y China compiten por el acceso y control a estos recursos y componentes: mientras el primero subsidia la producción nacional e impone controles a la exportación, el segundo responde con restricciones sobre minerales críticos. China mantiene entre el 80% y 90% del refinado mundial de silicio, galio y tierras raras y, desde 2024, amplió restricciones sobre minerales como tungsteno, teluro, bismuto y molibdeno. Japón, la Unión Europea y Corea del Sur buscan alianzas estratégicas en África y América Latina para asegurarse el acceso a materias primas.
Centros de datos de «hiperescala» y nuevos desafíos
Los proyectos denominados de “hiperescala” superan la capacidad actual de la infraestructura energética. El informe cita el caso del complejo planificado por OpenAI y socios en Abu Dabi, con una potencia de 5 gigavatios —equivalente a cinco reactores nucleares— y una superficie de 26 kilómetros cuadrados.
En respuesta al crecimiento de la demanda y la saturación de las redes públicas, empresas como Microsoft, Amazon y Google se han convertido en algunos de los mayores compradores de energía renovable. Además, investigan soluciones propias para generación, como la geotermia, pequeños reactores nucleares modulares (SMR) y el uso de hidrógeno.
Eficiencia y falta de transparencia
Existen progresos en eficiencia —como procesadores Nvidia Blackwell y modelos de software optimizados—, pero el estudio advierte que la “paradoja de Jevons” puede anular el ahorro logrado: la mayor eficiencia incrementa el uso total de recursos en lugar de disminuirlo.
La transparencia en el sector sigue siendo baja. Hay poca información pública sobre el consumo real de electricidad, agua o minerales, lo que complica la planificación regulatoria y el desarrollo sostenible de la infraestructura tecnológica.
Desafío futuro: política energética y digital integradas
El FMI concluye que la sostenibilidad de la economía digital impulsada por IA dependerá de la capacidad de los gobiernos para coordinar políticas tanto digitales como energéticas y de recursos naturales, asegurando la viabilidad técnica de la IA y el acceso equitativo a recursos esenciales en las próximas décadas.
Fuente: Infobae
