¿Cuánta energía consume la inteligencia artificial? Google ha hecho los cálculos

• Antonio Quilis @AntonioQuilis
• Periodista especializado en información medioambiental desde hace más de 20 años y ahora director de OKGREEN en OKDIARIO. Anteriormente director de El Mundo Ecológico. Colaborador en temas de medioambiente, ecología y sostenibilidad en Cadena Ser.
• • 25/08/2025 10:49
  • Actualizado: 25/08/2025 10:50

La inteligencia artificial representa una de las herramientas cada vez más utilizadas a nivel global, un recurso que deja una huella medioambiental que afecta a múltiples ámbitos como la energía, el software y el hardware, y que Google ha querido calcular.

Desde el gigante tecnológico afirman que para «aprovechar el potencial de la inteligencia artificial se necesitará una infraestructura energética sólida, un uso más eficiente de la energía e incluso nuevas soluciones tecnológicas innovadoras».

Mayor eficiencia energética

Desde la multinacional han abordado la tarea de ser más eficientes energéticamente, invirtiendo en nuevas infraestructuras, diseñando redes más inteligentes y resistentes, y ampliando tanto las fuentes de energía limpia maduras como las de próxima generación.

Al mismo tiempo, también se han centrado «en maximizar la eficiencia en todas las capas de nuestras operaciones, desde el diseño de nuestro hardware personalizado hasta el software y los modelos que se ejecutan en nuestros centros de datos».

¿Por qué es importante medir la huella de la IA? Desde Google señalan que la inteligencia artificial «está propiciando avances científicos, mejorando la sanidad y la educación, y podría aportar billones a las economías. Comprender su huella medioambiental es fundamental, pero hasta ahora los datos exhaustivos sobre el impacto energético y medioambiental de la inferencia de la IA han sido limitados».

Elementos críticos

Muchos cálculos actuales sólo incluyen el consumo activo de las máquinas, pasando por alto todos los demás elementos que contribuyen a llevar la IA a personas de todo el mundo, así como las oportunidades para impulsar la eficiencia.

«Nuestra metodología tiene en cuenta todos los elementos críticos del servicio de IA a nivel mundial y creemos que es la visión más completa de cómo medir el impacto medioambiental de una petición de texto de IA», explican.

Impacto energético

Sin embargo, para mejorar la eficiencia energética de la IA, es importante comprender de forma clara y exhaustiva su huella medioambiental. «Hasta la fecha, los datos completos sobre el impacto energético y medioambiental de la inferencia de la IA han sido limitados», explican, añadiendo que el «medir la huella medioambiental de la IA no es sencillo».

Para ello subrayan que muchos cálculos actuales del sector pasan por alto factores clave y no tienen en cuenta todas las capas tecnológicas: desde el hardware y los centros de datos hasta el propio modelo.

Energía, emisiones y agua

Para ello, Google ha desarrollado una metodología integral que mide en profundidad el impacto energético, de emisiones y de consumo de agua de las peticiones de Gemini, todo ello reflejado en un informe técnico accesible titulado Medición del impacto ambiental de la implementación de IA a escala de Google.

Entre los objetivos de esta tarea está el de «animar a toda la industria a ser más coherentes a la hora de medir el impacto ambiental y la eficiencia de la IA». Los cálculos de Google estiman que la mediana de las peticiones de texto de las aplicaciones de Gemini utiliza 0,24 vatios-hora (Wh) de energía, emite 0,03 gramos de dióxido de carbono equivalente (gCO2e) y consume 0,26 mililitros (o unas cinco gotas) de agua.

Impacto energético

Es decir, el impacto energético por petición es equivalente a ver la televisión durante menos de nueve segundos. Los sistemas de IA de Google son cada vez más eficientes: en los últimos 12 meses, la energía y la huella de carbono total de la mediana de las peticiones de texto de Gemini se redujeron 33 y 44 veces, respectivamente.

Gracias a las innovaciones en investigación y a las mejoras en la eficiencia del software y el hardware, los sistemas de IA de Google «son cada vez más eficientes».

Ponen como ejemplo que «en un periodo reciente de 12 meses, la energía y la huella de carbono total de la petición de texto mediana de las aplicaciones de Gemini se redujeron 33 y 44 veces, respectivamente, y todo ello ofreciendo respuestas de mayor calidad».

Reducciones de emisiones

Estos resultados se basan en los datos que ofrecen sus últimas reducciones de emisiones de energía en los centros de datos con un trabajo orientado a para promover la energía sin emisiones de carbono y la reposición de agua.

«Estos resultados se basan en nuestras últimas reducciones de emisiones energéticas en los centros de datos y en nuestro trabajo para promover la energía libre de carbono y la reposición de agua», añaden desde Google.

Para profundizar en el informe y en las explicaciones de los equipos de Google se pueden consultar sus publicaciones sobre inteligencia artificial, una en la que hablan sobre innovación energética y huella ambiental de Google y, otra, sobre los cálculos realizados por la compañía.