Un estudio publicado por la revista científica Patterns revela que los Centros de Datos que alojan y operan grandes modelos de Inteligencia Artificial (IA) pueden alcanzar emisiones de dióxido de carbono de hasta 80 millones de toneladas de CO₂, una cifra aproximadamente equivalente a las emisiones anuales de una metrópoli como Nueva York.
La investigación titulada La huella de carbono y agua de los Centros de Datos y lo que esto podría significar para el progreso climático detalla que el costo climático de CO₂ proviene directamente de la alta demanda de energía eléctrica. Según el análisis, los sistemas de IA, incluyendo entrenamiento de modelos, inferencia y operación continua, consumen entre 13 y 23 gigavatios (GW) de electricidad en promedio anual, es decir, el consumo eléctrico promedio de un país de tamaño medio, o a la energía que demandan decenas de millones de hogares funcionando de forma continua.
A partir de esa demanda eléctrica y del promedio mundial de intensidad de carbono en la generación de energía, el informe estima que la huella de carbono anual de la IA en 2025 se sitúa entre 32.6 y 79.7 millones de toneladas de CO₂. Sin embargo, el estudio advierte que esta alta demanda no incluye todo el consumo de los Centros de Datos, sino únicamente la fracción atribuible a cargas de trabajo de IA, lo que convierte a estas cifras en una referencia inédita dentro del debate energético global.
De acuerdo con el autor, Alex de Vries-Gao, experto en el análisis del impacto ambiental de tecnologías digitales, la intensidad media de carbono de la electricidad utilizada por los Centros de Datos a nivel global es muy similar a la que alimenta específicamente a los sistemas de Inteligencia Artificial, lo que evidencia que la IA no opera en un entorno energético “más limpio” que el resto de la infraestructura digital.
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De hecho, en 2024, se estima que se consumieron 460 teravatios hora (TWh) de electricidad en los Centros de Datos, los cuales están asociados a los 182 millones de toneladas de CO₂, lo que implica una intensidad promedio de 395,65 gramos de CO₂ por kilovatio hora (gCO₂/kWh). Esta cifra se aproxima notablemente a la estimación de la Agencia Internacional de Energía (AIE) para la intensidad media global de la generación eléctrica en 2024, situada en 445 gCO₂/kWh, reforzando la idea de que el impacto climático de la IA está estrechamente ligado a la matriz energética general.
La ligera ventaja de los Centros de Datos en términos de menor intensidad de carbono se explica, principalmente, por su concentración geográfica en regiones con redes eléctricas relativamente más limpias, como Estados Unidos, que alberga alrededor del 45% de estos centros, y Europa, con un 15%, donde las intensidades regionales de carbono rondan los 321 gCO₂/kWh y 174 gCO₂/kWh, respectivamente.
Además, el rango de la demanda responde a diferencias regionales en la matriz energética, ya que los Centros de Datos operan en países con distintas proporciones de energías renovables y combustibles fósiles.
Aun así, el escenario más conservador coloca a la IA como una fuente de emisiones comparable a las de una gran ciudad o a sectores industriales completos.
De Vries-Gao, advierte que, si la expansión de la IA continúa al ritmo actual y no se acompaña de una descarbonización acelerada de la red eléctrica, estas emisiones podrían aumentar de forma significativa en los próximos años, poniendo en tensión los compromisos climáticos globales.
El costo de agua
La investigación también cuantifica la huella hídrica de la IA, un impacto que hasta ahora había recibido mucha menos atención que el consumo energético.
Según el informe, la Inteligencia Artificial podría estar asociada en 2025 al uso de entre 312,000 y 764,000 millones de litros de agua al año, un volumen comparable o incluso superior al consumo anual mundial de agua embotellada, lo que convierte a la IA en un nuevo competidor por un recurso cada vez más escaso.
Esta cifra incluye el uso directo de agua en sistemas de enfriamiento de Centros de Datos y el uso indirecto de agua necesario para generar la electricidad que alimenta esa infraestructura.
Además, destaca que gran parte de este consumo ocurre fuera de la vista del usuario final y, en muchos casos, en regiones con estrés hídrico, lo que podría intensificar conflictos locales por el acceso al agua.
Al respecto, el autor hace énfasis en que las cifras presentadas son probablemente conservadoras, debido a la falta de transparencia de muchas empresas tecnológicas que no publican datos detallados sobre el consumo específico de sus sistemas de IA.