La inteligencia artificial no flota en el aire
La inteligencia artificial suele presentarse como algo limpio, liviano y casi mágico. Escribimos una pregunta, pedimos una imagen, generamos código o resumimos un documento, y la respuesta aparece en segundos. Pero esa velocidad esconde una realidad mucho menos intangible: servidores, cables, chips, sistemas de refrigeración, redes eléctricas, agua, minerales y enormes edificios funcionando sin pausa.
Un nuevo informe de la Universidad de las Naciones Unidas advierte que la huella ambiental de la IA ya no puede medirse solo por las emisiones de carbono. La infraestructura que la sostiene consume electricidad a una escala comparable con la de países enteros, pero también arrastra impactos sobre el agua, el suelo, la extracción de minerales y los residuos electrónicos.
Según el estudio, los centros de datos consumieron alrededor de 448 teravatios-hora de electricidad en 2025. Si fueran un país, estarían entre los mayores consumidores eléctricos del planeta. Y el crecimiento de la IA puede llevar esa cifra a unos 945 teravatios-hora en 2030, casi el 3 % del consumo eléctrico mundial proyectado.
Data centers : La consommation électrique explose en France avec l’IA, malgré une amélioration de l’efficacité énergétique.
Selon la dernière enquête de l’Arcep, ils ont consommé 2,7 TWh d’électricité en 2024, soit une hausse de 12% en un an, portée par l’essor de l’IA pic.twitter.com/96rr1Vbpdm
— Jonathan Chan 💡📣 (@ChanPerco) May 23, 2026
El problema no es solo el CO₂
Durante años, la discusión ambiental sobre tecnología se concentró en las emisiones. Pero el informe insiste en que mirar solo el carbono puede llevar a conclusiones incompletas. Cada kilovatio-hora que alimenta un centro de datos también puede implicar uso de agua, ocupación de suelo, presión sobre redes eléctricas y demanda de materiales críticos.
El agua es uno de los puntos más sensibles. Muchos centros de datos necesitan refrigeración constante para evitar que los servidores se sobrecalienten. Esa refrigeración puede depender de grandes volúmenes de agua, especialmente en regiones donde las temperaturas son altas o la infraestructura eléctrica está bajo presión.
La Universidad de las Naciones Unidas estima que, hacia 2030, la huella hídrica asociada a los centros de datos podría alcanzar los 9,3 billones de litros. La cifra es difícil de imaginar, pero resume el problema: una tecnología que parece digital puede competir por recursos físicos muy concretos, incluso en zonas donde el agua ya es escasa.
L'IA devrait faire doubler la consommation d'énergie et d'eau des centres de données d'ici 2030
👉 https://t.co/JGtHJq2ATk pic.twitter.com/dZmOLEZhk6— Sciences et Avenir (@Sciences_Avenir) June 4, 2026
Usar la IA todos los días también consume
Una de las ideas más importantes del informe es que el gran gasto energético no está solo en entrenar modelos gigantescos. Una vez que esos modelos se lanzan al público, el uso cotidiano empieza a pesar mucho más. Cada consulta, cada imagen generada, cada video y cada interacción se suma a una demanda constante.
Los investigadores estiman que la inferencia, es decir, el funcionamiento diario de los modelos ya desplegados, representa entre el 80 % y el 90 % del consumo energético total de la IA. Eso cambia el foco del debate: no alcanza con preguntar cuánto costó entrenar un modelo, también hay que mirar cuántas veces se usa, para qué tareas y con qué nivel de complejidad.
No todas las consultas cuestan lo mismo. Una pregunta de texto simple no tiene el mismo impacto que generar una imagen de alta resolución o producir video con IA. Cuanto más pesada es la tarea, más servidores trabajan, más energía se consume y más presión se traslada a la infraestructura.
La huella de la IA no se reparte de forma justa
El informe también plantea una cuestión de desigualdad. La inteligencia artificial se usa en todo el mundo, pero su infraestructura está concentrada en pocos países. Estados Unidos y China concentran la mayor parte de la capacidad informática especializada, mientras que más de 150 países tienen poca o ninguna infraestructura propia dedicada a IA.
Eso significa que los beneficios y los costos no siempre aparecen en los mismos lugares. Una empresa puede ofrecer servicios globales, pero el consumo de agua, el uso de suelo, la presión sobre la red eléctrica o la acumulación de residuos pueden concentrarse en comunidades específicas.
A eso se suma la cadena de suministro. Los chips y servidores requieren minerales críticos, muchos de ellos extraídos en regiones con regulaciones ambientales más débiles o con comunidades que no reciben los beneficios de la economía digital. Al final del ciclo, también aparece otro problema: millones de toneladas de residuos electrónicos asociados a la renovación constante de hardware.
L'IA menace "les ressources naturelles de milliards de personnes": l’ONU alerte sur l’explosion de l’empreinte énergétique et environnementale des centres de donnéeshttps://t.co/M4sGEYe3vu
— BFM Tech (@bfmtech_) June 5, 2026
La IA puede ser útil, pero no puede seguir siendo invisible
El informe no plantea frenar la inteligencia artificial ni negar su potencial. La IA puede ayudar en medicina, ciencia, energía, educación y clima. Pero su crecimiento necesita reglas más claras, mediciones transparentes y decisiones de diseño que contemplen su impacto completo.
Eso incluye exigir a las empresas datos comparables sobre energía, agua y emisiones; elegir ubicaciones de centros de datos teniendo en cuenta recursos locales; mejorar la eficiencia de los modelos; reducir tareas innecesariamente pesadas; reciclar equipos y diseñar sistemas que usen la menor cantidad de recursos posible para cada objetivo.
La gran lección es simple: la IA no vive en una nube abstracta. Vive en edificios, consume electricidad, necesita refrigeración, ocupa territorio y deja residuos. Cada respuesta que parece instantánea forma parte de una infraestructura que ya está modificando redes eléctricas, recursos hídricos y decisiones ambientales.
La pregunta no es si debemos usar inteligencia artificial. La pregunta es si vamos a seguir tratándola como si fuera invisible. Porque cuanto más central se vuelva en la vida cotidiana, más urgente será mirar lo que ocurre detrás de la pantalla.
