El uso cada vez mas extendido de la inteligencia artificial IA incrementa demanda mundial de energ\u00eda, especialmente para los centros de datos. Este aumento se debe al entrenamiento de modelos de IA, que requieren enormes capacidades de c\u00e1lculo y al funcionamiento continuo de los servidores de los centros de datos.<\/p>\n
Se estima que los centros de datos, impulsados por la IA, podr\u00edan consumir el 5% de la electricidad en Am\u00e9rica Latina y el Caribe para 2035.<\/p>\n
Un informe de la Agencia Internacional de Energ\u00eca publicado en Abril 2025, se\u00f1ala que;\u201dla IA podr\u00eda transformar el funcionamiento de la industria energ\u00e9tica si se adopta a gran escala. Sin embargo, hasta ahora, los responsables pol\u00edticos y otras partes interesadas han carecido a menudo de las herramientas para analizar ambos aspectos de esta cuesti\u00f3n debido a la falta de datos exhaustivos.\u201d<\/p>\n
En 2022, los centros de datos consumieron aproximadamente 460 teravatios hora (TWh), una cifra que ya representa m\u00e1s de un 2% del consumo global de electricidad, y si las tendencias actuales se mantienen, el consumo podr\u00eda duplicarse para 2026, alcanzando los 1000 TWh anuales. Para dimensionar este n\u00famero, equivale a todo el consumo el\u00e9ctrico anual de Jap\u00f3n, uno de los pa\u00edses m\u00e1s desarrollados del planeta.<\/p>\n
Actualmente, el uso de energ\u00eda por la IA solo representa una fracci\u00f3n del consumo del sector tecnol\u00f3gico, que se estima en torno al 2-3% del total de emisiones mundiales. Es probable que esto cambie a medida que m\u00e1s empresas, gobiernos y organizaciones utilicen la IA para mejorar la eficiencia y la productividad.<\/p>\n
\u201cSi la tendencia no cambia, la IA podr\u00eda estar en camino de consumir anualmente tanta electricidad como todo el pa\u00eds de Irlanda (29,3 Tera vatios-hora por a\u00f1o). Este alto consumo, adem\u00e1s, comporta la generaci\u00f3n de CO2.\u201d afirma otro estudio fechado en 2024<\/p>\n
El crecimiento exponencial en el n\u00famero de par\u00e1metros en los modelos es uno de los principales motivos de este alto consumo de recursos. Los par\u00e1metros, como mencionamos anteriormente, son los pesos y sesgos que se ajustan durante el entrenamiento para que el modelo aprenda a generar contenido \u00fatil. Cuantos m\u00e1s par\u00e1metros tenga un modelo, m\u00e1s complejo y \u201ccapaz\u201d es, ya que tiene una mayor capacidad para aprender patrones detallados y representaciones complejas a partir de los datos.<\/p>\n
El n\u00famero de par\u00e1metros en los modelos de IA ha crecido exponencialmente en los \u00faltimos a\u00f1os. Por ejemplo, el modelo GPT-2 de OpenAI (2019) ten\u00eda alrededor de 1.5 mil millones de par\u00e1metros, mientras que GPT-3 (2020) aument\u00f3 a 175 mil millones, y se estima (no se han publicado los datos) que GPT-4 tiene 1.76 billones de par\u00e1metros (billones de los espa\u00f1oles, no anglosajones )<\/p>\n
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