Reacción a "Un informe de la ONU detalla las consecuencias cada vez más graves de la IA relacionadas con el agua, la tierra y las emisiones de carbono"

Se trata de un informe muy completo que aborda de manera holística el coste medioambiental asociado al consumo energético de los centros de datos, considerando tanto las emisiones de CO₂ como las huellas de consumo de agua y de ocupación de suelo vinculadas a los centros de datos. 

Como síntesis de su impacto, destaco la siguiente afirmación: «Si el consumo eléctrico de los centros de datos se considerara el de un país, ocuparía el undécimo puesto a nivel mundial en consumo de electricidad» (traducción propia). El informe refleja con claridad una realidad económica en la que el sector tecnológico ocupa una posición dominante. Conviene recordar que nueve de las diez empresas con mayor capitalización bursátil del mundo pertenecen a este sector, siendo Nvidia la de mayor valor de mercado. Esta compañía, fabricante de los procesadores utilizados para entrenar y operar sistemas de IA, alcanza una capitalización bursátil superior al PIB de todos los países del mundo, con la excepción de Estados Unidos y China. De hecho, esta capitalización equivale a más del 13 % del PIB estadounidense. 

El informe señala asimismo el creciente peso de la inteligencia artificial en el consumo eléctrico de los centros de datos, pasando de representar cerca del 20 % de la electricidad consumida por estas infraestructuras en 2025 a una proyección del 40 % en 2030. No obstante, únicamente el 16 % de los países dispone de infraestructura especializada para IA y, dentro de este grupo, el 90 % de la capacidad instalada se concentra en dos países: Estados Unidos y China. Como consecuencia, una parte muy significativa del incremento del impacto ambiental asociado a la inteligencia artificial se concentra también en estas dos economías. 

Entre los principios propuestos por el informe para avanzar hacia un ecosistema de IA responsable, me resulta especialmente relevante el de la eficiencia desde el diseño. El documento destaca que una consulta de texto típica a un sistema como ChatGPT puede requerir aproximadamente 200 veces más energía que tareas de clasificación de texto, como el filtrado de correo no deseado (todavía es mayor la comparación si consideramos imágenes o vídeos). En este contexto, el desarrollo y despliegue de modelos más pequeños y especializados aparece como una vía prometedora para reducir el consumo energético sin renunciar a la utilidad de estas tecnologías. 

Otro aspecto que me ha llamado la atención es la comparativa entre las huellas medio ambientales de los centros de datos en distintos países. Por ejemplo, Francia, que alberga uno de los mayores números de centros de datos de Europa, presenta una huella de carbono, agua y uso del suelo por kWh significativamente inferior a la de otros países con una elevada concentración de estas infraestructuras, como Reino Unido, Italia o Alemania. Este tipo de comparaciones pone de manifiesto que el impacto ambiental no depende únicamente de la magnitud de la capacidad instalada, sino también de las características del sistema energético que la sustenta.