La inteligencia artificial necesita enormes centros de datos para funcionar. Generar vídeos y responder consultas exige electricidad y sistemas de refrigeración que también pueden consumir agua, aunque el impacto varía según la tecnología y la infraestructura.
La inteligencia artificial también tiene un coste ambiental
Preguntar a ChatGPT, generar una imagen o crear un vídeo con inteligencia artificial parece una actividad completamente digital. Sin embargo, detrás de cada respuesta hay una infraestructura física que necesita energía, equipos informáticos y, en muchos casos, agua para refrigerarse.
Los centros de datos son instalaciones que albergan miles de servidores y procesadores especializados. Estos equipos permiten entrenar y ejecutar modelos de inteligencia artificial, pero generan calor y necesitan sistemas de refrigeración para funcionar de manera segura.
El crecimiento de la IA está aumentando la atención sobre el consumo energético de estas instalaciones. La generación de vídeos, en particular, puede requerir una capacidad de cálculo considerablemente mayor que una consulta de texto sencilla.
La cuestión es cuánto consume realmente cada operación y qué parte de ese impacto corresponde al agua, a la electricidad y a la infraestructura necesaria para mantener los servicios.
Cuánta electricidad consume generar un vídeo con ChatGPT
No existe una cifra universal que permita afirmar cuánta electricidad consume cada vídeo generado con ChatGPT. El gasto depende de factores como la duración del vídeo, su resolución, el modelo utilizado y la infraestructura donde se ejecuta.
La generación de vídeo requiere procesar una gran cantidad de información. El sistema debe interpretar las instrucciones del usuario y producir una secuencia de imágenes coherentes, lo que puede exigir una carga de cálculo elevada.
Además, el consumo no se limita al momento en que el usuario pulsa el botón de generar. Los centros de datos también necesitan energía para mantener los servidores, las redes, los sistemas de almacenamiento y los equipos de refrigeración.
Por eso, el consumo de una generación individual no debe confundirse con el consumo total de la infraestructura que hace posible el servicio.
En el caso concreto de ChatGPT, no se puede asignar una cantidad exacta de kilovatios hora a cada vídeo sin datos técnicos específicos del modelo y de la operación realizada.
Los centros de datos necesitan grandes cantidades de electricidad
Los centros de datos se han convertido en una infraestructura esencial para la economía digital. En ellos se alojan los equipos que permiten utilizar servicios en la nube, almacenar información y ejecutar modelos de inteligencia artificial.
Su consumo energético puede ser muy elevado, especialmente cuando albergan procesadores diseñados para realizar operaciones de IA. Estos dispositivos trabajan de forma intensiva y necesitan refrigeración constante.
El artículo original de La Voz de Galicia destaca que los centros de datos consumen en un año más electricidad que los hogares gallegos en tres décadas. Sin embargo, el fragmento facilitado no incluye el estudio ni las cifras que respaldan esa comparación, por lo que no es posible comprobar aquí su metodología o alcance.
La comparación sí pone sobre la mesa una cuestión importante: el desarrollo de los servicios digitales exige una infraestructura energética de gran escala, cuyo impacto debe analizarse más allá de la experiencia individual del usuario.
Por qué la inteligencia artificial necesita agua
El consumo de agua asociado a la IA está relacionado, principalmente, con la refrigeración de los centros de datos y con la generación de electricidad.
Los servidores producen calor mientras realizan cálculos. Para evitar que las temperaturas alcancen niveles que puedan dañar los equipos, las instalaciones utilizan distintos sistemas de refrigeración.
Algunos sistemas emplean agua directamente para disipar el calor. Otros recurren a circuitos cerrados, refrigeración por aire o tecnologías híbridas que pueden reducir el consumo de agua, dependiendo de su diseño y de las condiciones ambientales.
También existe un consumo indirecto: producir electricidad puede requerir agua, especialmente en determinadas centrales térmicas y nucleares.
Por tanto, el impacto hídrico de una consulta a la IA no depende únicamente del centro de datos. También influyen la fuente de energía utilizada, el sistema de refrigeración y la ubicación de la instalación.
¿Cuánta agua se gasta al generar un vídeo?
La cantidad de agua asociada a una generación de vídeo no puede establecerse con una cifra única para todos los usuarios.
Para calcularla habría que conocer, como mínimo, el consumo eléctrico de la operación, el sistema de refrigeración del centro de datos y el consumo de agua asociado a la producción de esa electricidad.
Además, es necesario distinguir entre el agua extraída y el agua realmente consumida. Parte del agua utilizada en determinados procesos puede devolverse al entorno, mientras que otra parte se evapora o deja de estar disponible en la misma cuenca.
Por eso, atribuir una cantidad concreta de litros a cada vídeo sin especificar el modelo y la metodología puede ofrecer una imagen engañosa del impacto ambiental.
La huella hídrica de la inteligencia artificial depende tanto del lugar donde se ejecuta como de la cantidad de cálculo que requiere.
Generar vídeos puede exigir más recursos que una consulta de texto
No todas las operaciones de inteligencia artificial tienen el mismo coste computacional.
Una consulta de texto relativamente sencilla puede requerir menos procesamiento que la generación de una imagen o un vídeo. En este último caso, el sistema debe producir numerosos fotogramas y mantener una continuidad visual entre ellos.
La duración y la resolución también influyen. Un vídeo más largo o con mayor nivel de detalle puede exigir más cálculos y, por tanto, más electricidad.
Sin embargo, no es correcto concluir que todas las generaciones de vídeo consumen una cantidad fija de energía ni que cualquier vídeo requiere necesariamente más recursos que cualquier otra operación. La comparación depende de los modelos y de las tareas concretas.
El impacto ambiental también depende de dónde se encuentran los centros de datos
La ubicación de los centros de datos es otro factor importante. Una instalación situada en una región con temperaturas bajas puede necesitar menos energía para refrigerarse que otra ubicada en un entorno cálido.
También importa la disponibilidad de agua. Un sistema de refrigeración que resulta viable en una región con abundantes recursos hídricos puede generar una presión mayor en zonas que sufren sequías o restricciones.
La electricidad utilizada también influye en las emisiones. Un centro de datos abastecido con una elevada proporción de energía renovable puede tener una huella de carbono diferente a otro que dependa de combustibles fósiles.
Esto significa que dos operaciones informáticas similares pueden tener impactos ambientales distintos según dónde se ejecuten y cómo esté diseñada la instalación.
El crecimiento de la IA plantea nuevos retos para la infraestructura energética
El aumento del uso de herramientas de inteligencia artificial está impulsando la demanda de capacidad de cálculo. Para atenderla, las empresas necesitan ampliar sus centros de datos y disponer de un suministro eléctrico suficiente.
Esta expansión plantea retos relacionados con la planificación energética, las redes de distribución y la disponibilidad de recursos para refrigerar los equipos.
En regiones donde la demanda eléctrica crece rápidamente, las nuevas instalaciones pueden requerir inversiones en infraestructuras y una planificación que tenga en cuenta las necesidades de otros consumidores.
El desafío no consiste únicamente en producir más electricidad. También es necesario mejorar la eficiencia de los servidores, aprovechar mejor la capacidad instalada y reducir el consumo de agua allí donde los recursos hídricos sean limitados.
Cómo reducir el impacto ambiental de la inteligencia artificial
El impacto ambiental de la IA no depende exclusivamente de los usuarios. Las decisiones de las empresas que desarrollan los modelos y gestionan los centros de datos tienen una influencia fundamental.
Entre las medidas que pueden contribuir a reducir el impacto se encuentran:
- Mejorar la eficiencia de los modelos: conseguir que las operaciones requieran menos capacidad de cálculo.
- Optimizar los centros de datos: aprovechar mejor los servidores y reducir el consumo energético de la infraestructura.
- Utilizar sistemas de refrigeración eficientes: adaptar la tecnología a las condiciones climáticas y a la disponibilidad de agua.
- Aumentar el uso de electricidad de bajas emisiones: reducir la huella de carbono de las instalaciones.
- Publicar datos transparentes: informar sobre el consumo energético e hídrico con metodologías comparables.
Los usuarios también pueden evitar generar contenidos innecesarios o repetir solicitudes cuando no sea preciso. No obstante, el ahorro individual de una consulta no debe confundirse con una reducción cuantificable del consumo global.
La huella de la IA: una cuestión que exige datos transparentes
La expansión de la inteligencia artificial plantea una pregunta que va más allá de la tecnología: cómo garantizar que el crecimiento de los servicios digitales sea compatible con un uso responsable de la energía y del agua.
Para responder, hacen falta datos comparables sobre el consumo de los centros de datos, la eficiencia de los modelos y el impacto de las distintas formas de generación de electricidad.
En el caso de ChatGPT, no es posible ofrecer una cifra fiable de litros de agua o kilovatios hora por vídeo a partir del fragmento facilitado. Para hacerlo sería necesario disponer de información técnica específica sobre la generación y la infraestructura utilizada.
Lo que sí puede afirmarse es que la IA no es una tecnología sin impacto físico. Su funcionamiento depende de instalaciones que consumen recursos y cuya eficiencia será cada vez más importante a medida que aumente su utilización.
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