Tecnología
¿Por qué consume tanta energía la inteligencia artificial?
¿Por qué consume energía la IA?
Los modelos de lenguaje en los que se basan las IA generativas necesitan una capacidad de cálculo enorme para entrenarse utilizando miles de millones de datos, lo que requiere servidores potentes.
Luego, cada vez que un usuario envía una consulta a ChatGPT o a cualquier otra IA generativa hace funcionar servidores situados en un centro de datos.
Estos servidores consumen electricidad, se calientan y es necesario refrigerarlos con sistemas que a su vez requieren energía.
Según la Agencia Internacional de la Energía (AIE), los centros de datos emplean generalmente alrededor del 40 % de su electricidad para alimentar los servidores y el 40 % para enfriarlos.
Varios estudios señalan que una consulta a ChatGPT requiere de media 10 veces más energía que una simple consulta al motor de búsqueda de Google.
El auge de la IA desde 2022 llevó a gigantes de Internet, como Amazon, Google y Microsoft, a invertir masivamente en la creación de centros de datos en todo el mundo.
En su informe medioambiental, Google destaca el aumento del consumo de energía en sus centros de datos, así como el repunte de las emisiones vinculadas a la construcción de nuevos centros de datos y a la modernización de los ya existentes.
¿Cuánta energía consume la IA?
Antes de la fiebre de la IA, los centros de datos representaban en torno al 1 % del consumo mundial de electricidad, según la AIE.
Si se suman la IA y el sector de las criptomonedas, los centros de datos consumieron casi 460 Twh de electricidad en 2022, es decir el 2 % de la producción mundial total, según la institución.
Esta cifra podría duplicarse en 2026 hasta alcanzar los 1.000 Twh, lo que equivaldría al consumo eléctrico de Japón, advierte en un informe.
Alex de Vries, economista de la Universidad Libre de Ámsterdam, elaboró un modelo del consumo eléctrico necesario sólo para la inteligencia artificial basándose en proyecciones de ventas de la empresa Nvidia, cuyos procesadores son esenciales para entrenar modelos de IA.
Si las estimaciones de ventas de Nvidia para 2023 son correctas, y si todos los servidores funcionan al máximo de su capacidad, podrían consumir entre 85,4 y 134 Twh al año, lo que consume un país como Argentina, escribe en un artículo.
«Las cifras que puse en mi artículo eran bastante prudentes al principio porque no tienen en cuenta procesos como las necesidades de refrigeración», declaró a AFP.
El año pasado, las ventas de Nvidia superaron sus previsiones, por lo que las cifras podrían ser aún mayores, añadió.
¿Cómo gestionan los centros de datos esta mayor demanda de energía?
La IA va a transformar el sector de los centros de datos, reconoce Fabrice Coquio, de la empresa Digital Realty, que gestiona un enorme centro de datos en las afueras de París, parte del cual estará consagrado a la IA.
«Será exactamente como la nube (servicios informáticos desmaterializados), quizás un poco más masiva en términos de despliegue», explicó a AFP durante una visita de las infraestructuras en abril.
Mientras que los servidores con una potencia de cálculo media pueden colocarse en salas con sistemas de aire acondicionado, aquellos mucho más potentes necesarios para la IA tienden a calentarse más y requieren bombear agua directamente a los equipos para enfriarlos, explicó Coquio.
«Sin duda, esto requiere servidores, equipos de almacenamiento y comunicaciones diferentes», insistió.
¿Cómo actúan los gigantes de internet?
En un momento en el que los gigantes de la tecnología buscan incorporar cada vez más inteligencia artificial a sus productos, los expertos temen que haya una explosión en el consumo de electricidad.
Al igual que Google, las emisiones de carbono de Microsoft, número dos mundial de la nube, aumentaron un 30 % en 2023 con respecto a 2020.
Si bien Google, Amazon y Microsoft destacan su inversión en las energías renovables para alimentar sus centros de datos, sus objetivos de neutralidad carbono parecen alejarse.
AWS (la nube de Amazon) se comprometió a convertirse en una empresa con cero emisiones de carbono para 2040, mientras que Google prevé lograr lo mismo en todas sus actividades para 2030.
Microsoft se puso como objetivo un balance de carbono negativo también para 2030. Una promesa que hizo antes de la explosión de la IA, reconoció en mayo su presidente, Brad Smith, en una entrevista en Bloomberg.
Meta lanzó esta semana Muse Code, una inteligencia artificial capaz de escribir código de software de manera autónoma, con la que la compañía ingresa al segmento más lucrativo del competitivo mercado de la inteligencia artificial generativa.
La programación asistida se ha convertido en uno de los principales generadores de ganancias dentro del sector de la IA, por encima de los bots conversacionales como ChatGPT y Gemini.
Según Meta, matriz de Facebook, Instagram y WhatsApp, Muse Code puede planificar la ejecución de un proyecto, dividirlo en tareas, escribir programas y verificar los resultados. Además, puede delegar actividades a otros «subagentes», explicó el director ejecutivo de la compañía, Mark Zuckerberg, en su red social Threads.
Microsoft fue pionero en este segmento con GitHub Copilot, antes de la aparición de los denominados agentes de inteligencia artificial, capaces de ejecutar simultáneamente varias tareas complejas. Entre ellos se encuentran Claude Code, de Anthropic; Codex, de OpenAI; y Cursor, cuya adquisición por parte de SpaceX, de Elon Musk, está casi completa.
Muse Code se encuentra actualmente en versión beta y utiliza un modelo de cobro por uso, en lugar de una suscripción. Su precio es inferior al de algunos de sus competidores, como parte de una estrategia de Meta para ganar terreno en este mercado.
La compañía, cuyas ganancias dependen principalmente de la publicidad, busca de esta manera monetizar directamente sus modelos de inteligencia artificial, en medio de la presión de los inversores por el elevado nivel de sus gastos.
A mediados de 2025, Zuckerberg destinó más de 14,000 millones de dólares para adquirir una participación del 49 % en Scale AI. Además, nombró a su entonces director ejecutivo, Alexandr Wang, como jefe de Meta Superintelligence Labs, donde también incorporó a altos ejecutivos de OpenAI, Anthropic y Google.
Revelan incidente de seguridad relacionado con modelo anterior de Meta
Un incidente de seguridad relacionado con una versión anterior del modelo de Meta, Muse Spark 1.1, fue revelado el miércoles por el medio especializado en tecnología The Information.
Durante una prueba de ciberseguridad realizada por el proveedor especializado Irregular, Muse Spark obtuvo acceso a los sistemas de una compañía cuya identidad aún no ha sido revelada.
Meta indicó a la AFP que el incidente, cuya fecha de ocurrencia no ha sido precisada, fue provocado por «un error en la configuración» del proveedor. Un portavoz de la compañía también aseguró que posteriormente se publicará un informe detallado sobre la investigación.
Según la información citada, en las últimas semanas se produjeron otros dos incidentes similares durante pruebas realizadas por OpenAI y Anthropic. En esos casos, sus modelos aprovecharon entornos que no estaban correctamente aislados para acceder sin autorización a sistemas informáticos reales.
Una prueba realizada por OpenAI reveló que dos agentes de inteligencia artificial ejecutaron de forma autónoma un ciberataque durante una evaluación interna, un hecho que ha reavivado el debate sobre cómo controlar los modelos de IA más avanzados.
La evaluación, desarrollada en un entorno cerrado, tenía como objetivo medir las capacidades de GPT-5.6 Sol, considerado por la empresa como su modelo «más avanzado», así como de su sucesor, que aún no ha sido comercializado. Este tipo de pruebas forma parte del proceso habitual de evaluación de la startup estadounidense.
Durante el ensayo, los modelos lograron conectarse a internet y lanzaron un ataque contra la plataforma Hugging Face, un repositorio de modelos de inteligencia artificial.
«Entendían que OpenAI no quería que salieran de su entorno de pruebas y hackearan a otra compañía, pero igual lo hicieron», afirmó Jeffrey Ladish, director de Palisade Research, una organización independiente dedicada a evaluar nuevos modelos de IA en materia de ciberseguridad.
«Casi parecía que lo hicieron antes incluso de tener un plan de qué hacer con el acceso a internet», agregó Ladish.
El incidente se suma a otros casos recientes. En marzo, un grupo de desarrolladores afiliados a la empresa china Alibaba detectó que uno de sus modelos intentó crear una criptomoneda por iniciativa propia tras conectarse sin autorización a un servidor externo.
Asimismo, en abril, Sam Bowman, responsable de seguridad de Anthropic, recibió un correo electrónico enviado por el modelo Mythos, que estaba siendo sometido a pruebas. En el mensaje, el sistema informaba que estaba navegando por internet pese a haber sido aislado inicialmente.
Según Ladish, estos modelos «buscan libertad para cumplir con sus objetivos de manera más efectiva. Y eso da mucho miedo».
Dudas sobre la supervisión de la inteligencia artificial
El informe publicado por OpenAI sobre estos eventos sugiere que la empresa no detectó la situación con suficiente rapidez para intervenir en tiempo real o alertar a Hugging Face. Consultada por la AFP, la compañía no respondió sobre el incidente.
Tras los ciberataques, OpenAI informó que implementó «protecciones más fuertes» para las próximas evaluaciones de sus modelos.
Para Gang Wang, profesor de Ciencias de la Computación de la Universidad de Illinois, todavía es posible impedir que un modelo acceda a internet mediante la desconexión física de la red. Sin embargo, advirtió que «las personas subestiman a la IA».
Por su parte, Andrew Lohn, del Centro de Seguridad y Tecnologías Emergentes de la Universidad de Georgetown, señaló que asegurar estos entornos de prueba «es algo a lo que debemos prestar más atención (…) como se hace con los accidentes de laboratorio» que pueden liberar virus o bacterias.
En tanto, Dan Lahav, director ejecutivo de la empresa de ciberseguridad Irregular, especializada en inteligencia artificial de vanguardia, sostuvo que realizar simulaciones en un entorno completamente aislado representa «un desafío de investigación muy difícil».
«Es posible aplicar medidas de mitigación, pero debido a cómo está construida la tecnología, cuanto más se intenta darle libertad y autonomía para realizar tareas más sofisticadas, será más difícil supervisarla», explicó.
El caso de OpenAI ha intensificado el debate en Estados Unidos sobre la necesidad de verificar los modelos de inteligencia artificial más avanzados antes de su lanzamiento.
Según la información proporcionada, el gobierno del presidente Donald Trump obligó a Anthropic a suspender dos de sus modelos y a OpenAI a someter sus desarrollos a pruebas antes de comercializarlos.
Además, el jueves, un congresista republicano y otro demócrata presentaron un proyecto de ley que obligaría a las principales empresas de inteligencia artificial a contar con un «interruptor de apagado» («kill switch») que permita desactivar sus sistemas si representan un riesgo grave.
La empresa china de tecnologías robóticas Unitree Robotics ha presentado su nuevo robot Unitree Super Athlete AS2-W, capaz de moverse por terrenos rocosos unos 30 km sin carga útil a una velocidad de 30 km/h. Soporta una carga útil de 16 kg.
Unitree Super Athlete AS2-W 😉
Fluid movement, compact yet exceptional. Supports a continuous 16kg payload, with 30+ km unloaded driving range pic.twitter.com/AwjdwnzUFs— Unitree (@UnitreeRobotics) July 24, 2026
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