¿Inteligencia artificial a costa del planeta? La carrera energética de la IA en tiempos de crisis climática

Nuclear, gas y la paradoja de alimentar máquinas inteligentes mientras el cambio climático se acelera

Meta, IA y un futuro nuclear

Durante décadas, palabras como "eficiencia energética" y "tecnología verde" adornaron los discursos de las grandes tecnológicas, quienes prometían liderar la transición hacia una economía baja en carbono. Pero la explosión de la inteligencia artificial (IA), especialmente de modelos generativos como ChatGPT o Llama de Meta, ha trastocado todas esas promesas. La pregunta principal ya no es qué tan inteligentes pueden ser las máquinas, sino de dónde sacaremos la energía para mantenerlas funcionando.

En mayo de 2024, Meta cerró un acuerdo a 20 años con Constellation Energy para invertir en una planta nuclear en Illinois, la misma que había estado al borde del cierre. Esta jugada no es aislada: Amazon, Microsoft y Google también están incursionando en alianzas con proveedores de energía nuclear para asegurarse electricidad confiable y limpia para servir a sus centros de datos. Pero la realidad energética es más compleja.

El apetito eléctrico de la inteligencia artificial

Entrenar un modelo de IA no es tarea sencilla: implica procesar petabytes de datos mediante chips especializados, mayoritariamente unidades de procesamiento gráfico (GPU). Este proceso, llamado entrenamiento, sólo representa el inicio. Luego, el modelo necesita seguir funcionando constantemente, realizando miles de tareas cada segundo, lo que se conoce como inferencia.

Según un informe de la Agencia Internacional de Energía (IEA), gran parte del consumo eléctrico de los centros de datos en EE.UU., donde residen muchos de estos sistemas de IA, aún proviene de fuentes fósiles. En 2023:

  • Alrededor del 61% de la electricidad provino de gas natural y carbón.
  • Sólo un 24% fue generado por fuentes renovables como el viento o el sol.
  • La energía nuclear representó cerca del 15%.

Aun así, el crecimiento desmedido del sector digital obliga a repensar todo: en una década, la energía utilizada por centros de datos en EE.UU. se triplicó, y la tendencia apunta a que esa demanda aumente el doble o el triple para 2028, llegando a consumir hasta el 12% de la electricidad nacional.

La paradoja de la sostenibilidad tecnológica

Irónicamente, las tecnologías que buscan optimizar procesos, aumentar eficiencia y predecir patrones para una mejor gestión del mundo, están contribuyendo de forma creciente al cambio climático debido al consumo energético desbocado.

Francia, por ejemplo, apunta al liderazgo en IA basada en energía nuclear. Con un sistema nacional donde esta fuente cubre el 75% del mix energético, Emmanuel Macron bromeó en una cumbre sobre IA en París con una frase que marcó diferencia: “Aquí no hay que perforar, sólo conectar” (“Here there’s no need to drill, it’s just plug baby plug”), en clara referencia al eslogan de Trump “drill baby drill”.

Sin embargo, Estados Unidos no cuenta con esa infraestructura. Las energías limpias aún requieren de grandes inversiones, regulación y tiempo. Los planes inmediatos de Meta en Louisiana, por ejemplo, incluyen la construcción de plantas de gas natural para alimentar un complejo masivo de centros de datos. Energía "segura", sí, pero intensiva en emisiones.

El papel de la nuclear: ¿solución u otro dilema?

La energía nuclear ha resurgido como una opción viable para ofrecer electricidad sin emisiones directas de CO₂. Pero esto no está exento de críticas:

  • Costos altísimos: construir nuevas plantas nucleares es caro y toma años.
  • Residuos radiactivos: el eterno problema de qué hacer con ellos sigue sin solución definitiva.
  • Riesgos de accidentes: desde Chernobyl hasta Fukushima, el espectro de un error catastrófico persiste.

No obstante, frente a la alternativa —más gas natural o carbón—, algunos gobiernos y empresas están revirtiendo décadas de desaceleración nuclear.

¿Y las soluciones renovables?

Si bien las fuentes solares y eólicas se han expandido, tienen un talón de Aquiles: la intermitencia. El sol no brilla todo el día y el viento no siempre sopla. Además, los sistemas actuales de almacenamiento energético (baterías, hidrógeno, etc.) aún no están listos para cubrir la demanda salvaje que trae la IA.

¿Qué alternativas existen?

  1. Hibridación energética: combinar nuclear con renovables y mejorar el almacenamiento eléctrico.
  2. Ubicación estratégica: construir centros de datos en zonas con excedente de energía limpia (como los nórdicos).
  3. Optimización de software: hacer que los modelos de IA consuman menos energía en cada proceso.

Una carrera con reloj climático

La urgencia climática no permite atrasos. Las Naciones Unidas advirtieron que para 2030 se debe reducir al menos un 45% de las emisiones globales de CO₂ respecto a 2010 para evitar niveles catastróficos de calentamiento global. Pero el actual auge de herramientas de IA ha añadido un nuevo jugador en la lucha energética que pocos anticiparon.

Los cálculos climáticos ahora deben sumar emisiones asociadas con miles de millones de consultas a chatbots, generación de imágenes, música y video, además del uso empresarial de IA en logística, medicina, finanzas y más.

Una estimación de la Universidad de Massachusetts en Amherst concluyó que entrenar un solo modelo de IA de gran escala puede emitir tanto CO₂ como cinco autos durante toda su vida útil. Y eso sin contar el uso posterior.

¿Quién debe responder?

Como dice Pablo Bustinduy, Ministro de Derechos del Consumidor en España: “El carácter digital de estas corporaciones multinacionales no debe ser una excusa para incumplir con las regulaciones democráticamente establecidas.” Su comentario se refería al caso de Airbnb, pero aplica perfectamente a las big tech energéticamente hambrientas.

¿Deberían los gobiernos regular el consumo energético de las tecnológicas? ¿O imponer una cuota de emisiones para centros de datos, equivalente a la industria aeronáutica o automotriz?

También queda pendiente el debate sobre la equidad: ¿necesitamos realmente una economía basada en imágenes generadas por IA o queremos que la energía se utilice para calefacción, salud o educación en zonas vulnerables? La balanza actual está inclinada peligrosamente hacia la especulación tecnológica.

Entre lo distópico y lo inevitable

Mientras Trump impulsa un nuevo paquete fiscal con recortes al gasto en salud para subvencionar reducciones de impuestos por $4.5 billones que beneficiarán mayormente a los ultra ricos, las gigantes tecnológicas invierten en reconstruir infraestructura energética nacional. Se abre así un nuevo “complejo militar-digital” donde IA, consumo de datos y ciclos electorales se entrelazan.

Quizás llegó la hora de preguntarnos: ¿Estamos enseñando a las máquinas a conversar, diagnosticar y crear arte, mientras dejamos que destruyan el planeta en el proceso?

El futuro es eléctrico. Pero ¿cuán sostenible será?

Este artículo fue redactado con información de Associated Press