Informe revela que conforme se acelera la adopción de la IA, también aumenta su huella energética, que es igual a 1.8 millones de piscinas olímpicas

Conforme va avanzando velozmente la adopción de la inteligencia artificial, al mismo tiempo va incrementándose su huella energética; en 2025 los centros de datos dejaron una hídrica de 4.5 billones de litros de agua, esta cifra es suficiente para llenar 1.8 millones de piscinas olímpicas.

En este sentido, precisa el informe del Instituto de las Naciones Unidas para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud (UNU-INWEH por sus siglas en inglés), que es cantidad de agua podría satisfacer la demanda doméstica de 600 millones de personas en el África subsahariana.

UNU-INWEH pronostica que para el 2030 los centros de datos “que impulsan la inteligencia artificial a nivel mundial consumirán 945 teravatios-hora (TWh) de electricidad”; es decir cerca de “tres veces el consumo anual combinado de electricidad de Pakistán, Bangladesh y Nigeria, países que en conjunto albergan a más de 650 millones de personas”.

“Su huella hídrica asociada equivaldrá a las necesidades básicas anuales de agua para uso doméstico de los 1,300 millones de habitantes del África Subsahariana, mientras que su huella territorial superará los 14,500 kilómetros cuadrados, aproximadamente el doble del área metropolitana de Yakarta, hogar de más de 32 millones de personas”, describe UNU-INWEH.

Los datos anteriores son parte de los hallazgos en el nuevo informe “Costo Ambiental del Uso de Energía de la IA: Huellas de Carbono, Agua y Tierra”. Los autores indican que investigaciones hechas previamente “ya habían advertido sobre las emisiones de gases de efecto invernadero de los centros de datos”. No obstante, los científicos de la ONU consideran ahora que los costos ambientales de la IA así como de los centros de datos “no pueden comprenderse únicamente a través de las emisiones de carbono”.

En este nuevo informe dado a conocer hoy, se enumeraran las huellas de carbono, agua y tierra vinculadas al uso de electricidad de la inteligencia artificial en todo el mundo ya su vez, se resaltan las enormes diferencias que hay entre estas huellas en los 20 mayores centros globales de datos, explica UNU-INWEH.

En opinión del profesor Kaveh Madani, quien es el director de UNU-INWEH y líder del equipo de esta investigación “este informe no es un alegato en contra de la inteligencia artificial, una transformación tecnológica que está mejorando la vida de miles de millones de personas en todo el mundo”, Madani prosigue aseverando que este informe “es un llamado a utilizarla de manera responsable y a abordar de forma proactiva sus impactos no intencionados para hacerla sostenible y equitativa. Tenemos una ventana de tiempo limitada para garantizar que la columna vertebral de la revolución tecnológica de nuestra era se desarrolle dentro de los límites planetarios, y que las comunidades que suministran los minerales críticos para el avance de la IA, así como aquellas que albergan su infraestructura y residuos electrónicos, también estén entre quienes se beneficien de ella”.

COSTO AMBIENTAL DE LA IA

El informe concluye que en lo que se refiere al costo ambiental de la inteligencia artificial “está siendo sistemáticamente mal evaluado”; esto se debe, que “la mayoría de las evaluaciones existentes se centran en las emisiones de carbono asociadas con el entrenamiento de grandes modelos”. Sin embargo, añade el UNU-INWEH, cada kilovatio-hora de electricidad que es usado ya sea para “entrenar o ejecutar un sistema de IA también conlleva una huella hídrica”, que ocurre como consecuencia “de la refrigeración y la generación de energía, y una huella territorial, relacionada con la infraestructura energética y las cadenas de suministro”.

Si bien, estas tres huellas “no evolucionan necesariamente en la misma dirección”; al reemplazar “el carbón por bioenergía puede reducir, en promedio, la huella de carbono de la electricidad en un 70 %”, y por otra parte, elevar “más de treinta veces su huella hídrica y hasta cien veces su huella territorial”.

Por lo que el UNU-INWEH, precisa que “una fuente de energía de “bajas emisiones de carbono” no es automáticamente una fuente de “bajo consumo de agua” o de “baja ocupación de suelo”, y advierte que evaluar la sostenibilidad de la inteligencia artificial mediante una sola métrica puede ocultar compensaciones ambientales y trasladar las cargas ecológicas a regiones que ya enfrentan estrés hídrico o presión sobre el uso de la tierra”.

Así mismo, el informe hacer referencia al aumento “acelerado“ de los centros de datosde todo el mundo, UNU-INWEH estima estos “consumieron 448 teravatios-hora (TWh) de electricidad en 2025”. El informe señala que “si fueran considerados una nación, habrían sido el undécimo mayor consumidor de electricidad del mundo, situándose detrás de France y por delante de Saudi Arabia”.

Miriam Aczel, quien es investigadora del UNU-INWEH y además autora principal del informe expresó que “lo que más nos sorprendió fue la frecuencia con la que las opciones que parecen más ecológicas desde una perspectiva de carbono terminan siendo peores para el agua o para la tierra”; Aczel prosigue explicando que “si seguimos evaluando la sostenibilidad de la inteligencia artificial únicamente por sus emisiones de carbono, podríamos pensar que las energías renovables convierten en limpia la infraestructura de la IA, cuando en realidad estamos resolviendo un problema mientras creamos otros, a menudo en lugares que nunca lo solicitaron”.

El UNU-INWEH, describe que actualmente la discusión pública entorno a esta situación, está focalizada esencialmente en lo que tiene que ver con “la energía necesaria para entrenar modelos masivos”. El informe da un ejemplo, “se estima que el entrenamiento de GPT-3 requirió 1.3 gigavatios-hora (GWh) de electricidad, mientras que GPT-4 habría consumido entre 50 y 70 GWh”.

No obstante, el informe demuestra “que este enfoque ya está desactualizado” y detalla que “una vez que un modelo se despliega, la inferencia, es decir, la ejecución continua del modelo para responder a las consultas cotidianas de los usuarios, se convierte en el principal costo energético, representando entre el 80 % y el 90 % del consumo total de energía de la IA”.

UNU-INWEH calcula que ChatGPT procesa cerca de 2,500 millones de consultas al día, lo que significa alrededor de 383 GWh de electricidad al año para un solo producto, si se buscara resarcir las emisiones de carbono relacionadas con su uso, se “requeriría 2.6 millones de árboles jóvenes cultivados durante diez años, suficientes para cubrir una superficie equivalente a la isla de Manhattan”.

Es decir, “su huella hídrica equivale a las necesidades mínimas anuales de agua doméstica de aproximadamente 500,000 personas en África Subsahariana, mientras que su huella territorial corresponde a más de 800 campos de fútbol“, asevera UNU-INWEH.

El profesor Kaveh Madani, quien es coautor del informe y recientemente nombrado ganador del Premio del Agua de Estocolmo 2026 considera que “muchas personas creen que la huella ambiental de la IA disminuye a medida que la tecnología mejora y los procesos se vuelven más eficientes. Pero eso es solo una parte del problema”; Madani concluye describiendo que “una IA y una energía más eficientes y asequibles significan también un mayor consumo de IA, haciendo que la huella total sea mucho mayor que lo que logramos ahorrar mediante las ganancias de eficiencia”.

COSTOS DE LOS CENTROS DE DATOS

En su informe, el UNU-INWEH, explica que en Irlanda, “los centros de datos representaron el 21 % de toda la electricidad medida del país en 2023, superando el consumo conjunto de todos los hogares urbanos”, este dato coloca al país europeo como un ejemplo de lo que sucde cuando el aumento “de la infraestructura de IA supera la capacidad de planificación energética”.

El informe cita otro ejemplo, en Querétaro, derivado de “la expansión de la infraestructura informática” está originando “presión sobre los recursos hídricos en medio de sequías prolongadas”.

Otro caso ocurrió en Uruguay, en donde “los planes para construir un centro de datos con un elevado consumo de agua coincidieron con la sequía de 2023 que agotó las reservas de agua dulce de Montevideo, llegando a hacer que el agua del grifo dejara de ser apta para el consumo”.

El informe advierte que “la infraestructura de IA podría generar hasta 2.5 millones de toneladas de residuos electrónicos al año para 2030, gran parte de los cuales serían procesados en economías de bajos ingresos con escasas medidas de protección ambiental” y alerta que “los minerales críticos necesarios para la IA continúan extrayéndose en jurisdicciones con una supervisión ambiental limitada”.

En este sentido, el doctor Mir Matin descrbe que “si se analiza dónde se están construyendo los centros de datos y se compara con las zonas donde el estrés hídrico es más grave, en algunos casos aparecen las mismas regiones”, Matin concluye aseverando que “Ylas comunidades que viven cerca de estas instalaciones no son necesariamente las que utilizan la IA que allí se ejecuta. Esa asimetría es el problema. Si no la corregimos, simplemente repetiremos patrones antiguos, en los que unos lugares asumen los costos mientras otros capturan los beneficios”.

BRECHA DIGITAL

Actualmente el UNU-INWEH indica que en lo que se refiere a la brecha digital, el 90 % de la capacidad de cómputo de IA está en dos países.

El informe resalta que si bien, para poder llevar acabo la infraestructura de IA se requiere “importantes costos ambientales”, a su vez “ofrece ventajas económicas, estratégicas y de soberanía tecnológica que impulsan a los países más ricos a construir más centros de datos”.

Hasta el día de hoy, son 32 países los que cuentan con centros de datos “especializados en inteligencia artificial”, y que “el 90 % de esa capacidad se concentra en apenas dos países, mientras que más de 150 países tienen poco o ningún acceso a capacidad soberana de cómputo para IA”, explica el informe del UNU-INWEH.

Para Tshilidzi Marwala, quien es el rector de la United Nations University y subsecretario general de las Naciones Unidas “2l sistema global que está construyendo la inteligencia artificial también debe gobernarla de forma sostenible y justa”, Marwala finaliza explicando que “el desarrollo concentrado de la infraestructura de IA en las regiones privilegiadas del mundo está creando una gran brecha digital que plantea profundos desafíos para el desarrollo equitativo de la inteligencia artificial. La IA ciertamente puede impulsar la prosperidad y el bienestar humano. Que lo haga de manera equitativa es ahora una cuestión de gobernanza, no una cuestión técnica”.

Tomando en cuenta los hallazgo de este nuevo informe, el el UNU-INWEH sugiere que la construcción de un ecosistema de inteligencia artificial responsable deberá basarse en seis principios fundamentales; “transparencia Eficiencia desde el diseño Equidad y justicia ambiental Responsabilidad a lo largo de todo el ciclo de vida Cooperación global Uso sostenible.”

DATOS FINALES DEL INFORME

1. “Demanda mundial proyectada de electricidad de los centros de datos para 2030, equivalente a casi el 3 % del consumo eléctrico global previsto y aproximadamente el doble del consumo de Francia en 2025”.

2. “Huella hídrica asociada al consumo eléctrico de los centros de datos en 2030, equivalente a las necesidades básicas anuales de agua doméstica de 1,300 millones de personas en África Subsahariana”.

3. “Huella territorial asociada al consumo eléctrico de los centros de datos en 2030, equivalente a aproximadamente dos veces el área metropolitana de Yakarta, donde viven más de 32 millones de personas.”

4. Entre el 80 % a 90 % es el “porcentaje estimado del consumo total de energía de la inteligencia artificial que corresponde a la inferencia, es decir, la operación continua de los modelos ya desplegados, y no a su entrenamiento.”

5. 2,500 millones es el “número estimado de consultas diarias procesadas por ChatGPT, lo que representa aproximadamente 383 GWh de electricidad al año para un solo producto”.

6. 1,450 veces es la “demanda energética de una imagen típica generada por inteligencia artificial en comparación con una tarea básica de clasificación de texto”.

Con información del Instituto de las Naciones Unidas para el Agua, el Medio Ambiente y la Salud (UNU-INWEH).