{"id":9943,"date":"2026-06-22T11:39:05","date_gmt":"2026-06-22T14:39:05","guid":{"rendered":"http:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=9943"},"modified":"2026-06-22T11:39:05","modified_gmt":"2026-06-22T14:39:05","slug":"la-ia-parece-vivir-en-la-nube-pero-su-huella-ya-se-mide-como-la-de-un-pais-energia-agua-y-tierra-para-sostener-cada-respuesta","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/laf5.publisher.highstack.com.ar\/?p=9943","title":{"rendered":"La IA parece vivir en la nube, pero su huella ya se mide como la de un pa\u00eds: energ\u00eda, agua y tierra para sostener cada respuesta"},"content":{"rendered":"

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La inteligencia artificial no flota en el aire<\/h2>\n

La inteligencia artificial suele presentarse como algo limpio, liviano y casi m\u00e1gico. Escribimos una pregunta, pedimos una imagen, generamos c\u00f3digo o resumimos un documento, y la respuesta aparece en segundos. Pero esa velocidad esconde una realidad mucho menos intangible: servidores, cables, chips, sistemas de refrigeraci\u00f3n, redes el\u00e9ctricas, agua, minerales y enormes edificios funcionando sin pausa.<\/p>\n

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 pa\u00edses enteros, pero tambi\u00e9n arrastra impactos sobre el agua, el suelo, la extracci\u00f3n de minerales y los residuos electr\u00f3nicos.<\/p>\n

Seg\u00fan el estudio, los centros de datos consumieron alrededor de 448 teravatios-hora de electricidad en 2025. Si fueran un pa\u00eds, estar\u00edan entre los mayores consumidores el\u00e9ctricos del planeta. Y el crecimiento de la IA puede llevar esa cifra a unos 945 teravatios-hora en 2030, casi el 3\u00a0% del consumo el\u00e9ctrico mundial proyectado.<\/p>\n

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Data centers\u00a0: La consommation \u00e9lectrique explose en France avec l\u2019IA, malgr\u00e9 une am\u00e9lioration de l\u2019efficacit\u00e9 \u00e9nerg\u00e9tique.<\/p>\n

Selon la derni\u00e8re enqu\u00eate de l\u2019Arcep, ils ont consomm\u00e9 2,7 TWh d\u2019\u00e9lectricit\u00e9 en 2024, soit une hausse de 12% en un an, port\u00e9e par l\u2019essor de l\u2019IA pic.twitter.com\/96rr1Vbpdm<\/a><\/p>\n

\u2014 Jonathan Chan \uea00 \ud83d\udca1\ud83d\udce3 (@ChanPerco) May 23, 2026<\/p>\n<\/blockquote>\n

El problema no es solo el CO\u2082<\/h2>\n

Durante a\u00f1os, la discusi\u00f3n ambiental sobre tecnolog\u00eda se concentr\u00f3 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 tambi\u00e9n puede implicar uso de agua, ocupaci\u00f3n de suelo, presi\u00f3n sobre redes el\u00e9ctricas y demanda de materiales cr\u00edticos.<\/p>\n

El agua es uno de los puntos m\u00e1s sensibles. Muchos centros de datos necesitan refrigeraci\u00f3n constante para evitar que los servidores se sobrecalienten. Esa refrigeraci\u00f3n puede depender de grandes vol\u00famenes de agua, especialmente en regiones donde las temperaturas son altas o la infraestructura el\u00e9ctrica est\u00e1 bajo presi\u00f3n.<\/p>\n

La Universidad de las Naciones Unidas estima que, hacia 2030, la huella h\u00eddrica asociada a los centros de datos podr\u00eda alcanzar los 9,3 billones de litros. La cifra es dif\u00edcil de imaginar, pero resume el problema: una tecnolog\u00eda que parece digital puede competir por recursos f\u00edsicos muy concretos, incluso en zonas donde el agua ya es escasa.<\/p>\n

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L’IA devrait faire doubler la consommation d’\u00e9nergie et d’eau des centres de donn\u00e9es d’ici 2030
\ud83d\udc49 pic.twitter.com\/dZmOLEZhk6<\/a><\/p>\n

\u2014 Sciences et Avenir (@Sciences_Avenir) June 4, 2026<\/p>\n<\/blockquote>\n

Usar la IA todos los d\u00edas tambi\u00e9n consume<\/h2>\n

Una de las ideas m\u00e1s importantes del informe es que el gran gasto energ\u00e9tico no est\u00e1 solo en entrenar modelos gigantescos. Una vez que esos modelos se lanzan al p\u00fablico, el uso cotidiano empieza a pesar mucho m\u00e1s. Cada consulta, cada imagen generada, cada video y cada interacci\u00f3n se suma a una demanda constante.<\/p>\n

Los investigadores estiman que la inferencia, es decir, el funcionamiento diario de los modelos ya desplegados, representa entre el 80\u00a0% y el 90\u00a0% del consumo energ\u00e9tico total de la IA. Eso cambia el foco del debate: no alcanza con preguntar cu\u00e1nto cost\u00f3 entrenar un modelo, tambi\u00e9n hay que mirar cu\u00e1ntas veces se usa, para qu\u00e9 tareas y con qu\u00e9 nivel de complejidad.<\/p>\n

No todas las consultas cuestan lo mismo. Una pregunta de texto simple no tiene el mismo impacto que generar una imagen de alta resoluci\u00f3n o producir video con IA. Cuanto m\u00e1s pesada es la tarea, m\u00e1s servidores trabajan, m\u00e1s energ\u00eda se consume y m\u00e1s presi\u00f3n se traslada a la infraestructura.<\/p>\n

La huella de la IA no se reparte de forma justa<\/h2>\n

El informe tambi\u00e9n plantea una cuesti\u00f3n de desigualdad. La inteligencia artificial se usa en todo el mundo, pero su infraestructura est\u00e1 concentrada en pocos pa\u00edses. Estados Unidos y China concentran la mayor parte de la capacidad inform\u00e1tica especializada, mientras que m\u00e1s de 150 pa\u00edses tienen poca o ninguna infraestructura propia dedicada a IA.<\/p>\n

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 presi\u00f3n sobre la red el\u00e9ctrica o la acumulaci\u00f3n de residuos pueden concentrarse en comunidades espec\u00edficas.<\/p>\n

A eso se suma la cadena de suministro. Los chips y servidores requieren minerales cr\u00edticos, muchos de ellos extra\u00eddos en regiones con regulaciones ambientales m\u00e1s d\u00e9biles o con comunidades que no reciben los beneficios de la econom\u00eda digital. Al final del ciclo, tambi\u00e9n aparece otro problema: millones de toneladas de residuos electr\u00f3nicos asociados a la renovaci\u00f3n constante de hardware.<\/p>\n

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L’IA menace \u00ables ressources naturelles de milliards de personnes\u00bb: l\u2019ONU alerte sur l\u2019explosion de l\u2019empreinte \u00e9nerg\u00e9tique et environnementale des centres de donn\u00e9es<\/p>\n

\u2014 BFM Tech (@bfmtech_) June 5, 2026<\/p>\n<\/blockquote>\n

La IA puede ser \u00fatil, pero no puede seguir siendo invisible<\/h2>\n

El informe no plantea frenar la inteligencia artificial ni negar su potencial. La IA puede ayudar en medicina, ciencia, energ\u00eda, educaci\u00f3n y clima. Pero su crecimiento necesita reglas m\u00e1s claras, mediciones transparentes y decisiones de dise\u00f1o que contemplen su impacto completo.<\/p>\n

Eso incluye exigir a las empresas datos comparables sobre energ\u00eda, 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 dise\u00f1ar sistemas que usen la menor cantidad de recursos posible para cada objetivo.<\/p>\n

La gran lecci\u00f3n es simple: la IA no vive en una nube abstracta. Vive en edificios, consume electricidad, necesita refrigeraci\u00f3n, ocupa territorio y deja residuos. Cada respuesta que parece instant\u00e1nea forma parte de una infraestructura que ya est\u00e1 modificando redes el\u00e9ctricas, recursos h\u00eddricos y decisiones ambientales.<\/p>\n

La pregunta no es si debemos usar inteligencia artificial. La pregunta es si vamos a seguir trat\u00e1ndola como si fuera invisible. Porque cuanto m\u00e1s central se vuelva en la vida cotidiana, m\u00e1s urgente ser\u00e1 mirar lo que ocurre detr\u00e1s de la pantalla.<\/p>\n

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Fuente: Meteored.<\/p>\n<\/p><\/div>\n